Data Science Tutorials

Apprenez à créer une implémentation simplifiée du cadre RStar en utilisant une combinaison de réseaux neuronaux, de raisonnement symbolique et de recherche arborescente de Monte Carlo (MCTS).

Comprendre l'ordre d'exécution SQL et en quoi il diffère de l'ordre d'écriture. Rédiger des requêtes précises et optimisées pour améliorer les performances et éviter les erreurs courantes dans la conception des requêtes.

Découvrez comment NiceGUI permet aux développeurs Python de créer sans effort des interfaces utilisateur basées sur le web, avec des éléments interactifs et des mises à jour de données en temps réel.

Apprenez les bases des procédures stockées SQL et comment les mettre en œuvre dans différentes bases de données, notamment MySQL et SQL Server.

Du binaire à la nuance : découvrez comment la logique floue alimente les systèmes d'IA intelligents et imite le comportement humain en matière de prise de décision.

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 la programmation orientée objet en Java avec des exemples pratiques. Maîtriser les classes, les objets, l'héritage, l'encapsulation et les classes abstraites à l'aide d'un système de menu de restaurant.

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.

L'apprentissage automatique est complexe et souvent difficile à appréhender. En visualisant les modèles d'apprentissage automatique, vous pouvez mieux comprendre les performances du modèle et les décisions qu'il prend lorsqu'il fait des prédictions.

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.

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.

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 !