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Tutoriels sur la science des données

Faites progresser votre carrière dans le domaine des données grâce à nos tutoriels sur la science des données. Nous vous guidons pas à pas à travers les fonctions et les modèles de science des données les plus complexes.
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Web scraping et parsing de données en R | Explorer les données H‑1B, partie 1

Apprenez à extraire des données du web, à les prétraiter et à réaliser une analyse exploratoire de base avec R

19 septembre 2026

Les essentiels de la régression linéaire en Python

Découvrez ce qui définit un problème de régression et comment fonctionne un algorithme de régression linéaire en Python.

19 septembre 2026

Déployez votre bot Facebook Messenger avec Python

Un guide pas à pas pour déployer facilement un chatbot Facebook Messenger avec Python, en utilisant Flask, requests et ngrok.

19 septembre 2026

Vecteurs propres et valeurs propres : points clés pour la data science

Les vecteurs propres et les valeurs propres sont essentiels pour comprendre les transformations linéaires. Cet article couvre leur interprétation géométrique, leur calcul et leur rôle en machine learning.

19 septembre 2026

Les lois de probabilité discrètes expliquées avec des exemples

Comprenez les lois de probabilité discrètes en data science. Explorez PMF, CDF, et les principaux types comme Bernoulli, Binomiale et Poisson avec des exemples en Python.

19 septembre 2026

Tutoriel sur les facteurs en R

Découvrez la fonction factor en R, avec un exemple, sa structure, l’ordre des niveaux, le renommage des niveaux et, enfin, le tri des valeurs catégorielles.

19 septembre 2026

Apprentissage par ensemble en R avec SuperLearner

Boostez vos résultats en machine learning et découvrez les ensembles en R avec le package SuperLearner : découvrez l’algorithme Random Forest, le bagging et bien plus encore !

19 septembre 2026

Niveaux de facteur dans R

Ce tutoriel reprend des éléments du cours gratuit Intro to R de DataCamp et vous permet de vous exercer avec les facteurs.

19 septembre 2026

Tutoriel d’analyse exploratoire des données en Python

Apprenez les bases de l’EDA en Python avec pandas, Matplotlib et NumPy : échantillonnage, feature engineering, corrélation, etc.

19 septembre 2026

Sélection de variables en R avec le package Boruta

Abordez la sélection de variables en R : découvrez l’algorithme Boruta, un wrapper autour des forêts aléatoires, et sa mise en œuvre.

19 septembre 2026

Machine learning avec Kaggle : feature engineering

Découvrez comment le feature engineering peut vous faire passer un cap dans la création de modèles de machine learning sur Kaggle : créez de nouvelles colonnes, transformez des variables et plus encore !

19 septembre 2026

Tutoriel sur l’utilisation des fonctions en R

Découvrez ce que sont les fonctions en R, les différents types de fonctions et comment créer vos propres fonctions en R.

19 septembre 2026