Data Science Tutorials

Apprenez à annuler en toute sécurité une fusion Git en utilisant `git revert`, en préservant l'historique des livraisons et en résolvant les conflits potentiels.

Des anciens bâtisseurs égyptiens à la science des données moderne, découvrez comment a^² + b^² = c^² a révolutionné les mathématiques et continue de façonner notre monde technologique.

Découvrez la puissance de la moyenne géométrique en finance, en biologie et en science des données. Découvrez comment le calculer, quand l'utiliser et pourquoi il est utile pour analyser les taux de croissance.

Apprenez à utiliser Runway Act-One à travers l'interface web et son API, et découvrez comment le combiner avec Runway Gen3-Alpha.

Découvrez l'essentiel de la recherche en profondeur pour naviguer dans les graphes et les arbres. Mettez en œuvre l'algorithme DFS en Python en utilisant la récursivité et l'itération, et comparez l'algorithme DFS à l'algorithme de recherche en première intention et à l'algorithme de Dijkstra.

Une alternative légère et sans démon à Docker Desktop qui rationalise la gestion des conteneurs, permettant une formation, une évaluation et un déploiement rapides des modèles d'apprentissage automatique.

Apprenez l'art de faire pivoter les lignes en colonnes en SQL dans Oracle, MySQL et SQL Server. Explorez des méthodes pratiques avec des exemples détaillés pour renforcer vos compétences en ingénierie des données.

Apprenez à écraser les livraisons sur une branche à l'aide du rebasement interactif, ce qui permet de conserver un historique des livraisons propre et organisé.

Découvrez comment fonctionne la recherche linéaire et pourquoi elle est idéale pour les petits ensembles de données non triés. Découvrez des implémentations simples en Python, notamment des méthodes itératives et récursives, et apprenez quand choisir la recherche linéaire plutôt que d'autres algorithmes.

Apprenez à utiliser Pixtral Large de Mistral via Le Chat ou accédez-y de manière programmatique grâce à l'API sur La Plateforme.

Apprenez ce qu'est le décodage spéculatif, comment il fonctionne, quand l'utiliser et comment le mettre en œuvre à l'aide des modèles Gemma2.

Découvrez les réseaux de Kolmogorov-Arnold (KAN), un nouveau type de réseau neuronal dont l'interprétation et la précision sont améliorées par rapport aux modèles traditionnels.