Tutoriels sur la science des données

Un tour d’horizon des 5 graphiques préférés des utilisateurs et passionnés de R.

L'inégalité triangulaire est bien plus qu'un principe géométrique : c'est une pierre angulaire des mesures de distance en data science. Découvrez comment ce concept mathématique élégant alimente des algorithmes en géométrie algorithmique, en optimisation et en machine learning.

Découvrez l’écosystème Hadoop, ses architectures et comment démarrer avec Cloudera.

Le nettoyage des données est un pilier de la data science. Découvrez son importance et comment utiliser Python pour mener ce processus.

Un guide concis pour naviguer dans Google Colab, coder en data science et collaborer avec d'autres data scientists.

Découvrez les datasets et notebooks Kaggle et prenez de l'avance dans la création de votre profil Kaggle.

Le guide complet du data scientist pour maîtriser PyCharm

Dans ce tutoriel, vous apprendrez la méthodologie de Monte Carlo et ses applications en data science, comme l’approximation d’intégrales et l’estimation de paramètres.

Découvrez ce qu’est l’équation normale et comment l’utiliser pour créer des modèles d’apprentissage automatique.

Un tutoriel sur les boucles en R qui présente les constructions disponibles pour itérer. Découvrez des alternatives grâce à la vectorisation en R.

Dans ce tutoriel, vous allez découvrir le compromis biais-variance en régression linéaire et comment le résoudre grâce à la régularisation.

Apprenez les commandes SQL essentielles avec des exemples concrets et un carnet de référence.