Nos tutoriels en science des données

Dites adieu à la logique complexe des IF() imbriqués. Apprenez à construire des formules lisibles à l'aide de la fonction IFS().

Maîtrisez Docker Compose pour développer efficacement des applications multi-conteneurs. Apprenez les meilleures pratiques, la mise à l'échelle, l'orchestration et des exemples concrets.

Explorez les fonctions de développement de Claude Sonnet 4 - exécution de code, API de fichiers et utilisation d'outils - en construisant un agent de résolution de problèmes mathématiques basé sur Python.

Apprenez pourquoi l'erreur #NAME ? se produit dans les formules Excel et découvrez les étapes pratiques pour la dépanner, la corriger et l'éviter afin d'améliorer les flux de travail dans les feuilles de calcul.

Découvrez comment créer une application Android qui utilise Gemma 3n de Google pour répondre à des questions sur des images directement sur votre téléphone, sans avoir besoin d'une connexion au cloud.

Apprenez à additionner des nombres dans Excel à l'aide d'outils intégrés. Explorez plusieurs méthodes de calcul rapide, notamment les formules, les raccourcis clavier et la mise en forme des tableaux.

Apprenez à construire et à déployer votre première pile AWS CDK à l'aide de Python. Ce guide pour débutants couvre l'installation, les constructions, le déploiement, les tests et CI/CD.

Apprenez à utiliser Devstral avec Mistral Inference localement et avec OpenHands en utilisant l'API Mistral AI.

Apprenez à construire des applications d'IA multi-agents avec Autogen Studio, Autogen AgentChat, Autogen Core et Autogen Extensions.

Apprenez à utiliser Veo 3 pour créer une publicité spécifique, maintenir la cohérence des personnages entre les différentes prises de vue et obtenir un contrôle modulaire grâce à la fonction Ingrédients.

Maîtrisez Docker ENTRYPOINT avec la syntaxe exec vs shell, l'utilisation de CMD, les dérogations d'exécution et des exemples concrets. Construisez dès aujourd'hui des conteneurs plus clairs et plus fiables.

Apprenez à créer, optimiser et utiliser les UDF de PySpark, notamment les UDF de Pandas, pour gérer efficacement les transformations de données personnalisées et améliorer les performances de Spark.