Nos tutoriels en science des données

Apprenez la régression linéaire, un modèle statistique qui analyse la relation entre les variables. Suivez notre guide pas à pas pour apprendre à utiliser la fonction lm() dans R.

Apprenez tout sur la compréhension des dictionnaires en Python : comment vous pouvez l'utiliser pour créer des dictionnaires, pour remplacer les boucles for (imbriquées) ou les fonctions lambda par map(), filter() et reduce(), ... !

Découvrez le module Python pickle : apprenez ce qu'est la sérialisation, quand (ne pas) l'utiliser, comment compresser des objets picklés, le multiprocessing, et bien plus encore !

Apprenez à utiliser les requêtes HTTP de Python pour interagir avec les API REST. Ce guide couvre les requêtes GET et POST, les exemples et les meilleures pratiques pour l'intégration de l'API.

Explorez l'architecture des Transformers, les modèles qui ont révolutionné le traitement des données grâce à des mécanismes d'auto-attention.

Apprenez à effectuer des requêtes Git PUSH et PULL via GitHub Desktop et la ligne de commande.

Pour commenter un bloc de code en Python, vous pouvez soit ajouter un # au début de chaque ligne du bloc, soit entourer le bloc entier de triples guillemets (''' ou """).

Cet article explique comment et quand utiliser la classification par forêt aléatoire avec scikit-learn, en se concentrant sur les concepts, le flux de travail et les exemples. Nous verrons également comment utiliser la matrice de confusion et l'importance des caractéristiques.

Apprenez à interroger et à filtrer une date supérieure à une date spécifique en SQL. Comparez les différences de logique de la date supérieure à dans MySQL, PostgreSQL et SQL Server.

Découvrez le rôle crucial des fonctions de perte dans l'apprentissage automatique grâce à notre guide complet. Comprenez la différence entre les fonctions de perte et de coût, approfondissez les différents types tels que MSE et MAE, et apprenez leurs applications dans les tâches de ML.

DATEDIFF() est l'une des fonctions de manipulation de données de date les plus utilisées en SQL. Maîtrisez-le en lisant ce tutoriel.

Découvrez ce qu'est Pyspark et comment il peut être utilisé en donnant des exemples.