Data Science Tutorials

Apprenez à diviser des listes Python à l'aide de techniques telles que le découpage, les compréhensions de listes et itertools. Veuillez découvrir quand utiliser chaque méthode pour une gestion optimale des données.

Découvrez différentes méthodes pour concaténer des chaînes de caractères en Python, avec des exemples illustrant chaque technique.

Découvrez la fonction range() de Python et ses capacités à l'aide d'exemples.

Découvrez des méthodes efficaces pour trier un dictionnaire par valeurs en Python. Découvrez le tri par ordre croissant et décroissant, ainsi que des conseils supplémentaires pour le tri par clé.

Tableaux Python avec exemples de code. Découvrez comment créer et imprimer des tableaux à l'aide de Python NumPy dès aujourd'hui.

Apprenez à utiliser JSON en Python, notamment la sérialisation, la désérialisation, le formatage, l'optimisation des performances, la gestion des API, ainsi que les limites et les alternatives de JSON.

La fonction carrée en Python est simple : Veuillez utiliser l'opérateur intégré ** ou envisager NumPy, pow(), math.pow(), les opérateurs bit à bit et d'autres fonctions pour des solutions plus polyvalentes.

Découvrez comment convertir une liste en chaîne de caractères en Python dans ce tutoriel rapide.

Comprenez comment supprimer des éléments d'une liste en Python. Veuillez vous familiariser avec les méthodes telles que remove(), pop() et del pour la gestion des listes.

Découvrez comment utiliser efficacement PySpark avec Column() pour ajouter, mettre à jour et transformer des colonnes DataFrame en toute confiance. Couvre la syntaxe, les performances et les meilleures pratiques.

Découvrez comment intégrer dbt à Snowflake pour créer des workflows de données modernes. Couvre la configuration, les transformations, la sécurité, le CI/CD et l'optimisation des performances.

Guide étape par étape pour affiner le modèle OpenAI GPT-OSS 20B sur l'ensemble de données de questions-réponses médicales, tant en termes de précision que d'adoption du style.