Nos tutoriels en science des données

Découvrez comment créer des chatbots sensibles au contexte avec ChatGPT et le framework LangChain.

Un tutoriel complet pour créer des agents LangChain multi‑outils afin d’automatiser des tâches en Python avec des LLM et des modèles de chat OpenAI.

Création, test et intégration du serveur MCP ArXiv Explorer.

Créez une app de chat qui comprend le texte, les images, l’audio et les documents, et qui peut aussi exécuter du code Python. Une vraie application multimodale, plus proche de l’AGI.

Apprenez à créer des champs dans Tableau avec un tutoriel pas à pas, des exemples simples aux plus avancés.

Calculer l’asymétrie dans Excel est simple : on utilise la fonction SKEW() ou SKEW.P().

Découvrez comment CatBoost simplifie la gestion des données catégorielles avec la fonction CatBoostClassifier(). Comprenez les différences clés entre CatBoost et XGBoost pour faire des choix avisés dans vos projets de machine learning.

Découvrez la définition de la centralité, les différents types de mesures de centralité en analyse de réseaux et comment choisir la plus adaptée à un réseau donné !

Découvrez le fonctionnement des apps ChatGPT, des exemples concrets (Spotify, Zillow) et comment créer les vôtres avec le ChatGPT Apps SDK.

Apprenez à utiliser ChatGPT dans un projet de data science réaliste de bout en bout. Nous l’emploierons pour la planification, l’analyse de données, le prétraitement, la sélection de modèles, l’optimisation d’hyperparamètres, la création d’une application web et son déploiement sur Spaces.

Découvrez en quoi la distance de Chebyshev apporte une approche singulière aux problèmes spatiaux. Explorez ses applications en robotique, SIG et développement de jeux, avec des exemples de code en Python et R.

Apprenez à automatiser l’entraînement, l’évaluation, le versioning et le déploiement de modèles avec GitHub Actions grâce au guide MLOps le plus simple disponible en ligne.