Data Science Tutorials

Ce guide démystifie la clause QUALIFY de Snowflake, en vous montrant comment simplifier les requêtes SQL en filtrant les fonctions de fenêtre sans sous-requêtes - parfait pour des analyses plus propres et plus rapides.

Découvrez XMATCH, une puissante fonction Excel permettant de trouver la position relative d'un élément correspondant à une valeur spécifiée.

Ce tutoriel vous guide dans la configuration, l'exécution et l'optimisation des flux de travail CI/CD à l'aide d'Azure Pipelines.

Apprenez ce qu'est la diffusion Gemini de Google et comment elle fonctionne grâce à huit exemples pratiques de génération de texte, de développement de jeux, de simulations, etc.

Découvrez comment les caractères génériques d'Excel améliorent la flexibilité de la recherche, du remplacement et de la logique des formules. Découvrez des exemples pratiques utilisant *, ? et ~ dans le filtrage, VLOOKUP(), etc.

Découvrez ce qu'est le sous-ajustement, comment diagnostiquer un modèle sous-ajusté, et découvrez des stratégies actionnables sur la façon de corriger le sous-ajustement, en veillant à ce que vos modèles capturent avec précision les modèles de données et fournissent des prédictions fiables.

Un guide étape par étape pour la mise en place de l'environnement, le traitement de l'ensemble des données d'IRM, la mise au point du modèle et l'évaluation de ses performances.

Découvrez ce qu'est Google Jules et comment l'utiliser pour automatiser les tâches de développement de votre dépôt GitHub.

Apprenez à lire, écrire et styliser des fichiers Excel à l'aide d'openpyxl. Découvrez des exemples pratiques pour travailler avec les formats Excel modernes (.xlsx) et les fonctionnalités avancées.

Découvrez ce qu'est Dify et comment créer un agent de voyage IA à l'aide de son interface "drag-and-drop" à code basique.

Découvrez comment la fonction SUBTOTAL() résume dynamiquement des données filtrées ou groupées. Comprenez sa syntaxe, explorez des exemples pratiques et comparez-la avec des fonctions similaires.

Explorez l'importance de la fonction sigmoïde dans les réseaux neuronaux et la régression logistique, avec des aperçus pratiques pour les applications de science des données.