Nos tutoriels en science des données

Apprenez à utiliser Qwen 3.6 Plus d'Alibaba, Python et le SDK OpenAI pour créer une chaîne automatisée de traitement des factures avec vision native et appel d’outils.

Apprenez à créer une application d'agent OpenAI qui s'exécute dans des sandboxes Modal, gère des fichiers, exécute du code et renvoie des résultats dans ce tutoriel Python pratique.

Des concepts de base à la mise en œuvre avancée, apprenez à construire des diagrammes de Sankey efficaces avec des outils populaires. Découvrez les composants clés, les bonnes pratiques et les principes de conception qui rendent les visualisations de flux parlantes et utiles.

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

Découvrez comment la loi binomiale modélise des issues binaires multiples et s’applique à la finance, à la santé et au machine learning.

Un guide pratique pour maîtriser GitFlow, avec mise en place pas à pas, stratégies de branchement et conseils de workflow pour une collaboration d’équipe plus fluide et un meilleur contrôle de version.

Découvrez comment CrewAI, LangGraph et AutoGen abordent l’IA multi-agent. Comparez leurs workflows, mémoire, scalabilité et collaboration pour identifier celui qui répond le mieux à vos besoins.

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 tout ce qu’il faut savoir sur le dernier modèle de génération d’images de Google, Nano Banana 2, y compris comment créer un éditeur d’images itératif en chat via l’API avec Python.

Découvrez les composants clés du modèle ARIMA, comment le construire et l'optimiser en Python pour des prévisions fiables, et ses usages dans divers secteurs.

Un tutoriel pratique sur git worktree pour travailler sur plusieurs branches en parallèle, accélérer les revues et éviter les stashs ou les changements de contexte.

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.