Nos tutoriels en science des données

Apprenez à démarrer avec les Structured Outputs d’OpenAI, à comprendre la nouvelle syntaxe et à découvrir leurs principaux cas d’usage.

Apprenez à sécuriser votre déploiement OpenClaw. Découvrez les bonnes pratiques essentielles pour durcir les conteneurs, isoler le réseau et protéger des agents IA autonomes.

Cet article propose un guide complet pour utiliser la bibliothèque OpenCV afin de traiter des images et des vidéos dans un environnement Python. Nous passons en revue l’éventail des fonctionnalités de traitement d’images d’OpenCV, des techniques de base aux applications avancées.

Découvrez les différents opérateurs utilisés dans le langage de programmation Scala.

Cet article vous fait découvrir l’optimisation numérique et ses principales techniques. Il présente des packages Python comme SciPy, CVXPY et Pyomo, et propose un notebook DataLab pour exécuter les exemples de code.

Apprenez à maîtriser le réglage d’hyperparamètres avec Optuna. Définissez vos hyperparamètres, mettez en place votre fonction objectif et exploitez l’échantillonnage et l’élagage en apprentissage par renforcement profond.

Créez une application de benchmark Streamlit pour tester si la mémoire d’auto‑critique d’Opus 4.7 améliore réellement les performances de codage aux niveaux high, xhigh et max.

Apprenez à transformer un simple prototype LLM en un workflow d’IA fiable et planifié avec Apache Airflow.

Apprenez à utiliser PaliGemma 2 Mix pour créer un scanneur de factures et un analyseur de dépenses dopés à l'IA, capables d'extraire et de catégoriser les dépenses à partir de tickets.

Vous n’êtes jamais limité aux seules données fournies. Vous pouvez ajouter de nouvelles colonnes à un DataFrame.

Apprenez à supprimer les doublons en Python avec pandas.

Découvrez tout ce qu’il faut savoir sur la méthode .explode() de pandas : colonnes uniques et multiples, gestion des données imbriquées, écueils fréquents, avec des exemples de code Python pratiques.