Nos tutoriels en science des données

Apprenez les bases de PySide6 pour créer votre première application de bureau et y intégrer des visualisations de données issues des bibliothèques phares de la data science.

Guide complet pour réduire la taille des modèles

Dans ce tutoriel, vous découvrirez le monde du machine learning (ML) avec Python. Pour passer à la pratique, vous utiliserez un algorithme bien connu : K-Nearest Neighbor (KNN) avec Python.

L’opérateur SQL IN permet de filtrer les résultats d’une requête pour ne conserver que les lignes qui respectent des conditions données. Découvrez tout son potentiel et ses alternatives.

Ce tutoriel vous montre comment lire des documents PDF et fusionner plusieurs fichiers PDF en un seul. Il explique aussi comment lire et écrire des documents Word depuis Python.

Un tutoriel d’introduction complet pour maîtriser les fondamentaux de Julia. Découvrez les opérateurs, les conditions, la manipulation de DataFrames, et bien plus encore.

Découvrez la restructuration des données en R, les fonctions rbind(), cbind(), ainsi que Melt(), Dcast(), et enfin la fonction de transposition.

Découvrez ce qu’est la méthode sort et comment l’utiliser.

LlamaIndex est votre allié données pour créer des applications basées sur des LLMs. Ingestez, gérez et retrouvez aisément des données privées et spécifiques à votre domaine en langage naturel.

Découvrez des méthodes simples mais puissantes pour utiliser Qwen3-Coder en local.

Découvrez ce qu’est R Markdown, à quoi il sert, comment l’installer, ses capacités pour travailler avec du code, du texte et des graphiques, sa syntaxe, les formats de sortie pris en charge, et comment générer et publier des documents R Markdown.

Apprenez à maîtriser les coûts des modèles GPT avec tiktoken en Python. Explorez la tokenisation, le BPE et estimez efficacement les dépenses d’API OpenAI.