Nos tutoriels en science des données

Dans ce tutoriel, vous découvrirez comment utiliser la fonction RECHERCHEV et une introduction à INDEX-EQUIV.

L’analyse de clusters est un enjeu majeur en analyse de données. Les data scientists l’utilisent pour identifier des serveurs défaillants, regrouper des gènes aux profils similaires, et bien d’autres applications.

Découvrez les 7 concepts les plus importants autour de dbt, l’outil de prédilection des data engineers modernes.

Le marketing mix modeling (MMM) est une approche analytique basée sur les données, utilisée par les entreprises pour évaluer l’efficacité de leurs stratégies marketing et allouer au mieux leurs ressources.

Ce tutoriel pas à pas vous montre comment configurer et utiliser Jupyter Notebook sur une instance GPU EC2 d’AWS pour le deep learning.

Ce tutoriel Keras vous initie au deep learning en Python : apprenez à prétraiter vos données, modéliser, évaluer et optimiser des réseaux de neurones.

DeepSeek-Coder-V2 est un modèle de langage de code open source qui rivalise avec les performances de GPT-4, Gemini 1.5 Pro, Claude 3 Opus, Llama 3 70B ou Codestral.

Apprenez à exécuter DeepSeek OCR-2 en local avec vLLM et à créer un système de Q&R sur PDF incrémental qui effectue de l’OCR en mini-lots, une recherche via FAISS et des requêtes en temps réel via une interface Gradio.

Apprenez à transformer n’importe quel PDF en assistant de recherche interactif avec DeepSeek V3.1 et une application Streamlit.

Apprenez à superposer des contrôles de sécurité afin que, lorsqu’un échoue, les autres rattrapent ce qui passe. Ce guide montre quels contrôles placer où, et comment mesurer l’efficacité de vos défenses.

Découvrez les statistiques de base indispensables à la data science et au machine learning en Python.

Découvrez les notions mathématiques de base pour la data science et le deep learning comme les scalaires et vecteurs, le déterminant, la décomposition en valeurs singulières, et plus encore.