Nos tutoriels en science des données

Découvrez Nanobot, l’alternative légère à OpenClaw. Créez un agent IA Python sécurisé et traçable en moins de 10 minutes avec ce guide d’installation complet.

Exécutez le dernier modèle Qwen sur une VM avec un seul GPU, installez llama.cpp et accédez-y en local via SSH via un endpoint privé compatible OpenAI.

Apprenez à supprimer rapidement les lignes en trop grâce au tri, aux formules et à VBA, selon ce qui vous convient le mieux.

Découvrez l'importance de la loi gaussienne, son lien avec le théorème central limite et ses applications concrètes en machine learning et en tests d'hypothèse.

Découvrez comment la nouvelle plateforme d’IA sans code de Google permet à chacun de créer des applications avec du langage naturel et des workflows visuels.

Apprenez à utiliser la méthode pop() de Python pour supprimer des éléments de listes et de dictionnaires, y compris pendant une itération. Évitez les erreurs courantes comme IndexError et KeyError.

Retrouvez des données entre tableaux. Recherchez des valeurs en un instant. Organisez vos informations sans fouilles manuelles.

Découvrez les avantages distinctifs de REST et GraphQL pour la conception d’API modernes. Voyez quand miser sur REST pour la simplicité et le cache. Maîtrisez la flexibilité de GraphQL pour des besoins de données complexes et temps réel.

Découvrez pourquoi le nombre d’Euler est partout — de la banque à la biologie, du machine learning à la météorologie — et comment cette constante porte la croissance et le changement continus.

Découvrez comment le bootstrap améliore l’estimation des intervalles de confiance et des erreurs standards. Faites la différence entre les approches paramétrique et non paramétrique, et voyez comment l’appliquer en prévision de séries temporelles.

Apprenez à extraire et à formater du texte par position ou par délimiteur avec les fonctions de sous-chaîne d’Excel, dont LEFT(), RIGHT(), MID() et d’autres, avec des instructions pas à pas.

Apprenez à créer des agents IA fiables avec Pydantic AI en Python. Validez les sorties, utilisez des outils et streamez des réponses avec des exemples de code concrets.