Nos tutoriels en science des données

Découvrez ce qu'est Python, à quoi il sert et comment il se compare à d'autres solutions comme Marshmallow ou les classes de données de Python.

Les nuages de mots sont l'une des visualisations essentielles dans l'analyse de texte. Apprenez à les créer et à les personnaliser dans Tableau, en quelques étapes simples.

Découvrez comment les tableaux Delta unifient les données en mode batch et en mode streaming, augmentent les performances et simplifient l'analyse dans l'architecture Lakehouse de Databricks.

Apprenez à utiliser la fonction Excel COUNTBLANK() pour identifier et compter rapidement les cellules vides dans vos données.

Apprenez quand utiliser la régression de Poisson, comment interpréter les résultats par le biais des ratios de taux d'incidence et mettez en œuvre les techniques essentielles dans R.

Découvrez comment la covariance révèle les relations entre les variables. Apprenez à le calculer et à l'interpréter dans les domaines de la statistique, de la finance et de l'apprentissage automatique.

Apprenez à utiliser la fonction Python len() pour trouver rapidement la taille des chaînes de caractères, des listes, des dictionnaires et d'autres structures de données. Découvrez des exemples pratiques et des erreurs courantes à éviter lorsque vous utilisez len() dans votre propre code.

Apprenez à mesurer la variabilité de vos données à l'aide de la fonction R sd(). Découvrez des exemples pratiques et des techniques essentielles pour traiter les valeurs manquantes et les données groupées.

Découvrez comment les collections sont créées dans MongoDB, quand les définir explicitement et les principales options de configuration.

Une présentation honnête de SageMaker Studio Lab - de la configuration à l'exécution de projets ML réels - parfaite pour les étudiants, les enseignants et les développeurs qui souhaitent disposer d'un environnement de développement puissant et gratuit.

Apprenez à trouver rapidement la valeur moyenne de vos données à l'aide de la fonction R median(). Découvrez des astuces pour traiter les valeurs manquantes et regrouper les données par catégories.

Apprenez comment la fonction de masse de probabilité définit les distributions de probabilités discrètes. Explorez ses propriétés, ses exemples et ses différences avec les fonctions de densité de probabilité.