Data Science Tutorials

Dans ce tutoriel Python, vous aborderez la conversion implicite et explicite des types de données des structures de données primitives et non primitives à l'aide d'exemples de code !

Apprenez à utiliser le modèle Gemini 2.0 Flash de Google pour développer un assistant visuel capable de lire le contenu à l'écran et de répondre à des questions à son sujet en utilisant Python.

Découvrez les principes fondamentaux de la distribution exponentielle et ses applications dans le monde réel. Apprenez à calculer les probabilités et à comprendre leur importance dans différents domaines. Explorez des exemples pratiques et des visualisations.

Apprenez à distiller des LLM avec l'outil de distillation d'OpenAI. Ce tutoriel vous guide pas à pas dans l'utilisation de GPT-4o et GPT-4o-mini pour générer des commandes Git.

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 mettre en œuvre le late chunking avec Jina AI pour améliorer la préservation du contexte et la précision de la recherche dans les applications RAG.

Découvrez comment le découpage permet d'extraire, de réorganiser et d'analyser vos données sans effort. Exploitez les indices négatifs, les tranches multidimensionnelles et les valeurs de pas avancées pour une précision totale.

Créez des diagrammes à barres remarquables en utilisant Matplotlib, Seaborn, Plotly, Plotnine et Pandas. Explorez les types de diagrammes à barres, depuis les simples barres verticales et horizontales jusqu'aux présentations groupées et empilées plus complexes.

Découvrez comment la recherche de type "breadth-first" explore systématiquement les nœuds et les arêtes des graphes. Découvrez son approche niveau par niveau pour garantir le chemin le plus court dans les réseaux non pondérés. Appliquer le BFS dans les domaines de la science des données, de l'IA et de la mise en réseau.

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.

La distance de Minkowski est une façon de mesurer la trajectoire droite ou courbe entre deux points, en fonction d'un paramètre choisi qui affecte la forme. Poursuivez votre lecture pour découvrir les principes fondamentaux, les applications et les comparaisons de la distance de Minkowski dans différents domaines.

Apprenez à utiliser les fonctions intégrées d'Excel, les formules et même Power Query pour lutter contre les doublons, ainsi que les meilleures pratiques et les conseils de dépannage pour traiter les ensembles de données complexes.