Data Science Tutorials

Découvrez des méthodes rapides pour commencer une nouvelle ligne dans une cellule Excel à l'aide de raccourcis clavier, de formules et de la fonction Rechercher et remplacer. Apprenez des astuces spécifiques à chaque plateforme pour les versions Windows, Mac et Web d'Excel.

Suivez ces étapes pour commencer à exécuter des scripts Python dans Tableau à l'aide de TabPy. Cela vous permettra de créer des pipelines de modélisation et d'analyse pour vos visualisations Tableau.

Comprendre le rôle de la matrice hessienne dans le calcul multivariable et l'optimisation. Découvrez comment elle est utilisée pour analyser la courbure, localiser les points critiques et guider les algorithmes dans l'apprentissage automatique.

Apprenez à arrêter tous les conteneurs Docker en cours d'exécution à l'aide de commandes simples. Cela vous aidera à gérer les ressources du système et à rationaliser votre environnement Docker.

Apprenez à créer un agent d'intelligence artificielle qui répond à des questions basées sur un ensemble de données CSV à l'aide de Flowise, un outil basé sur un flux de travail à code bas.

Apprenez à utiliser et à optimiser les performances de l'opérateur updateMany() dans MongoDB pour mettre à jour plusieurs documents en une seule opération.

Ce guide explique comment utiliser la méthode find() de MongoDB pour interroger, filtrer, trier et paginer des données à l'aide d'exemples concrets. Parfait pour les débutants et les personnes en transition depuis SQL.

Découvrez FastHTML, une bibliothèque Python pour la création de pages web dynamiques. Inclut des exemples d'application dans le monde réel.

Apprenez à configurer AutoGPT, à créer des agents d'IA personnalisés avec une interface low-code et à étendre les fonctionnalités avec des blocs Python. Ce tutoriel pratique couvre l'installation, les bases de l'interface utilisateur et la création d'agents.

Explorez les pipelines d'agrégation de MongoDB en utilisant PyMongo. Comprendre le flux de données, les étapes comme $match, $project, $group, $lookup, et les modèles avancés.

Apprenez ce qui cause les importations circulaires dans Python, comment elles cassent votre code, et explorez des stratégies éprouvées pour les détecter, les corriger et les prévenir dans des projets réels.

Utilisez cette méthode pour faire de meilleures prévisions à partir de données réelles. Apprenez à minimiser les erreurs et à trouver la ligne de tendance la plus fiable.