Data Science Tutorials

Explorez le rôle du déterminant dans les opérations matricielles, la géométrie et les méthodes de calcul, avec des calculs pas à pas en Python et R.

Apprenez diverses commandes et outils pour fusionner deux branches et résoudre les conflits dans Git, une compétence essentielle pour les scientifiques des données.

Explorez les distributions à queue lourde pour lesquelles les méthodes statistiques traditionnelles ne s'appliquent pas. Découvrez comment la distribution de Cauchy modélise efficacement les phénomènes où les événements extrêmes se produisent plus fréquemment que prévu.

Examinez les principes mathématiques qui sous-tendent les marches aléatoires et explorez leurs formes, des trajectoires unidimensionnelles aux modèles biaisés et gaussiens. Utilisez Python pour découvrir comment ces processus stochastiques informent les phénomènes du monde réel en biologie, en physique et en finance.

Choisissez la bonne technique d'inversion de liste Python entre reverse(), slicing, reversed() et list comprehensions. Utilisez ces méthodes pour effectuer des tâches telles que le tri de données et l'alignement de séquences.

Découvrez les subtilités de la distribution binomiale négative et ses applications. Apprenez à modéliser efficacement les données de comptage. Explorez des exemples pratiques et des aides visuelles pour améliorer votre compréhension.

Découvrez les principes fondamentaux de la distribution exponentielle et ses applications dans le monde réel. Apprenez à calculer les probabilités et à comprendre leur importance dans différents domaines. Explorez des exemples pratiques et des visualisations.

Des anciens bâtisseurs égyptiens à la science des données moderne, découvrez comment a^² + b^² = c^² a révolutionné les mathématiques et continue de façonner notre monde technologique.

Découvrez comment fonctionne la recherche linéaire et pourquoi elle est idéale pour les petits ensembles de données non triés. Découvrez des implémentations simples en Python, notamment des méthodes itératives et récursives, et apprenez quand choisir la recherche linéaire plutôt que d'autres algorithmes.

Comprendre comment dériver l'équation caractéristique d'une matrice et explorer ses principales propriétés. Découvrez comment les valeurs propres et les vecteurs propres révèlent des modèles dans les applications de science des données. Construisez une base solide en algèbre linéaire pour l'apprentissage automatique.

Découvrez la puissance de la moyenne géométrique en finance, en biologie et en science des données. Découvrez comment le calculer, quand l'utiliser et pourquoi il est utile pour analyser les taux de croissance.

Découvrez l'essentiel de la recherche en profondeur pour naviguer dans les graphes et les arbres. Mettez en œuvre l'algorithme DFS en Python en utilisant la récursivité et l'itération, et comparez l'algorithme DFS à l'algorithme de recherche en première intention et à l'algorithme de Dijkstra.