Data Science Tutorials

Explorez les différentes méthodes de filtrage et de suppression permanente des lignes dupliquées en utilisant SQL. Apprenez les applications pratiques de la suppression des doublons dans SQL Server, MySQL et PostgreSQL.

Découvrez l'impact de la multicolinéarité sur les modèles de régression. Découvrez les techniques permettant de détecter la multicolinéarité et de maintenir la fiabilité du modèle. Apprenez à traiter la multicolinéarité avec des solutions pratiques.

Comprendre comment les vues matérialisées améliorent les performances des requêtes dans les bases de données SQL. Apprenez les limites et les meilleures pratiques des vues matérialisées dans différentes bases de données.

Apprenez à joindre efficacement trois tableaux en SQL. Découvrez des méthodes et des exemples pratiques pour améliorer vos compétences en matière de manipulation de données. Maîtrisez facilement les jointures SQL.

Maîtrisez les f-strings de Python, la manière la plus élégante de gérer le formatage des chaînes de caractères dans votre code. Ce guide couvre tous les aspects, de la syntaxe de base aux techniques avancées. Apprenez à écrire un code plus propre et plus facile à maintenir à l'aide d'exemples concrets.

Vous êtes prêt à utiliser dbt et à passer à l'étape suivante de la modélisation des données ? Ce tutoriel pratique se penche sur les techniques essentielles et les modèles de projet pour vous aider à construire des entrepôts de données intuitifs et de haute qualité avec dbt.

Amélioration du modèle Llama 3.1 pour résoudre des problèmes d'algèbre spécialisés avec une grande précision et des résultats détaillés à l'aide d'Unsloth.

Apprenez à construire des interfaces de ligne de commande efficaces en Python à l'aide du module argparse. Ce guide vous présente les fonctionnalités de base et avancées, avec des exemples pratiques et des conseils pour améliorer vos compétences en programmation.

Explorez différentes méthodes pour répertorier les tableaux d'une base de données SQLite à l'aide de la ligne de commande, de requêtes SQL et de langages de programmation tels que Python et C.

Apprenez à rationaliser vos évaluations LLM avec MLflow. Ce cursus couvre la configuration de MLflow, l'enregistrement des métriques, le suivi des versions d'expériences et la comparaison des modèles afin de prendre des décisions éclairées pour optimiser les performances de LLM !

Découvrez comment la troisième forme normale (3NF) peut vous aider à organiser vos bases de données plus efficacement en supprimant la redondance et en minimisant les problèmes de dépendance. Découvrez comment la décomposition des tableaux peut simplifier la gestion des données.

Apprenez à utiliser une API Python pour connecter des systèmes et donner à vos projets des données en temps réel. Découvrez comment récupérer, envoyer et traiter des données, et comment rendre vos applications dynamiques et réactives.