Nos tutoriels en science des données

Apprenez à créer un système de QA documentaire en Python avec PageIndex, puis comparez-le à une baseline RAG vectorielle avec FAISS sur un véritable rapport financier de la Federal Reserve.

Apprenez à créer une carte thermique dans Excel avec la Mise en forme conditionnelle, à personnaliser les échelles de couleurs et à visualiser les tendances de vos données.

Exécutez le dernier modèle DeepSeek V4 Flash sur une configuration multi-GPU avec Unsloth Studio, connectez-le à OpenCode et utilisez un agent IA local pour créer un site web interactif d’analyse boursière.

Apprenez à utiliser pandas.melt() pour remodéler des DataFrame du format large vers le format long, avec des exemples concrets et des cas d’usage courants.

Exécutez Gemma 4 12B QAT en local avec llama.cpp et constatez comment la Quantization-Aware Training améliore l’inférence GGUF 4 bits, réduit la VRAM, accélère la génération et rend l’IA locale plus stable sur des GPU grand public.

Apprenez à cloner votre voix avec l’Instant et le Professional Voice Cloning d’ElevenLabs, de l’enregistrement audio propre à la génération de voix via le SDK Python.

Apprenez à affiner DiffusionGemma 26B-A4B pour la réponse biomédicale sur PubMedQA avec Unsloth, LoRA, Hugging Face et un GPU H100 RunPod.

Claude Code n’est pas gratuit par défaut. Découvrez toutes les alternatives, avec les commandes exactes et un aperçu honnête des compromis de chacune.

Apprenez à utiliser la fonction SUMIF() d’Excel pour additionner des valeurs selon un critère, avec sa syntaxe, des exemples concrets et les erreurs à éviter.

Découvrez comment SARIMA étend ARIMA pour gérer la saisonnalité, comprenez ses sept paramètres et construisez un modèle opérationnel en Python, de la collecte des données à la prévision.

Apprenez à implémenter la recherche sémantique dans MongoDB avec Python. Générez des embeddings vectoriels, créez un index Vector Search et exécutez des requêtes $vectorSearch.

Un guide pratique de l’indice de silhouette : formule, plages d’interprétation, exemple avec scikit-learn, utilisation pour choisir le bon nombre de clusters et comparaison aux autres métriques de clustering.