Data Science Tutorials

Analysez les tendances trompeuses pour découvrir ce qui se cache réellement derrière vos données. Apprenez à identifier les facteurs de confusion, à segmenter votre analyse et à éviter les conclusions erronées causées par le paradoxe de Simpson.

Comprenez comment modéliser la probabilité d'un premier succès lors d'essais répétés, explorez sa propriété unique sans mémoire et découvrez ses applications pratiques dans divers secteurs, du contrôle qualité à l'acquisition de clients.

Découvrez comment installer, configurer et exécuter GPT-OSS localement avec Ollama et créer une application Streamlit simple.

Découvrez comment ajouter des paires clé-valeur dans un dictionnaire Python à l'aide de méthodes telles que la notation entre crochets, .update() pour les ajouts en masse et .setdefault() pour les insertions conditionnelles.

Découvrez les mathématiques et la signification des lois de puissance. Découvrez comment ils modélisent des événements rares, révèlent des modèles sans échelle et apparaissent dans tous les domaines, des tremblements de terre à l'IA.

Dans ce tutoriel, vous apprendrez exclusivement les instructions if else en Python.

Découvrez comment utiliser la fonction index() de Python pour trouver la position d'éléments dans des listes.

Découvrez comment INDEX() et MATCH() sont utilisés pour rechercher des valeurs dans un tableau ou une plage de cellules. Comparez INDEX() et MATCH() à VLOOKUP().

Découvrez comment créer des instructions if…elif…else en Python.

Découvrez ce que sont les agents profonds, leurs composants principaux et comment créer un assistant de candidature à l'aide du package deepagents de LangChain.

Apprenez les principes fondamentaux de la suppression des caractères de début et de fin d'une chaîne en Python.

Apprenez à utiliser les méthodes .append() et .extend() pour ajouter des éléments à une liste.