Nos tutoriels en science des données

Découvrez comment installer et utiliser l'interface CLI Google Gemini afin de rationaliser votre flux de travail de codage et de corriger plus rapidement les erreurs grâce à l'intelligence artificielle.

Découvrez comment ajouter des jours à une date dans Excel à l'aide d'opérations arithmétiques simples et de fonctions telles que DATE(), EDATE() et WORKDAY(), avec des exemples pratiques et les erreurs à éviter.

Découvrez comment utiliser Sora AI pour créer et modifier des vidéos, notamment à l'aide des fonctionnalités de remix, de boucle, de recoupage, de préréglages de style et de storyboards.

Apprenez à mettre en œuvre DBSCAN, comprenez ses paramètres clés et découvrez quand exploiter ses atouts uniques dans vos projets de science des données.

Apprenez l'apprentissage en ensemble avec Python. Ce tutoriel pratique aborde le bagging et le boosting, Random Forest et XGBoost, avec des exemples de code sur un ensemble de données réelles.

Découvrez comment écrire dans des fichiers en Python à l'aide d'outils intégrés, de modèles courants et de bonnes pratiques pour des applications concrètes.

Découvrez comment optimiser FunctionGemma en moins de 10 minutes à l'aide des GPU gratuits de Kaggle, depuis la préparation des ensembles de données et l'évaluation de référence jusqu'à la formation et la validation post-optimisation.

Découvrez comment déployer des agents IA autonomes directement depuis votre navigateur à l'aide d'AgentGPT, et comprenez dans quels cas il peut être préférable de se tourner vers d'autres solutions.

Maîtrisez les types de données SQL dans MySQL, PostgreSQL et SQL Server. Apprenez à sélectionner les formats numériques, textuels et de date appropriés afin d'optimiser les performances et l'intégrité des données.

Découvrez comment utiliser Claude Code d'Anthropic pour améliorer les workflows de développement logiciel à travers un exemple pratique utilisant la bibliothèque Python Supabase.

Tutoriel complet et accessible aux débutants sur la simulation de Monte Carlo dans Microsoft Excel, accompagné d'exemples, de bonnes pratiques et de techniques avancées.

Apprenez à automatiser le traitement d'images avec Python. Veuillez utiliser Qwen-Image-Layered pour décomposer les images en couches RGBA modifiables et les reconstruire dans une application Streamlit.