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.

Découvrez comment l'optimiseur AdamW améliore les performances du modèle en découplant la décroissance des poids des mises à jour du gradient. Ce tutoriel explique les principales différences entre Adam et AdamW, leurs cas d'utilisation et fournit un guide étape par étape pour mettre en œuvre AdamW dans PyTorch.

Explorez les différentes méthodes de filtrage et de suppression permanente des lignes dupliquées en utilisant SQL. Apprenez les applications pratiques de la suppression des doublons dans SQL Server, MySQL et PostgreSQL.

Découvrez l'impact de la multicolinéarité sur les modèles de régression. Découvrez les techniques permettant de détecter la multicolinéarité et de maintenir la fiabilité du modèle. Apprenez à traiter la multicolinéarité avec des solutions pratiques.

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 construire des chatbots avec Streamlit, LangChain et Neo4j. Ce tutoriel couvre la création d'interfaces utilisateur pour les apps LLM, la mise en œuvre de RAG et le déploiement sur Streamlit Cloud.

Apprenez la RAG spéculative, une technique qui améliore la RAG grâce à un processus de rédaction et de vérification en deux étapes, et mettez vos compétences en pratique en utilisant les transformateurs Hugging Face.

Apprenez à modéliser et à résoudre des problèmes d'optimisation à l'aide de Python, une puissante bibliothèque Python. Explorez des exemples pratiques d'optimisation linéaire et non linéaire !

Maîtrisez les f-strings de Python, la manière la plus élégante de gérer le formatage des chaînes de caractères dans votre code. Ce guide couvre tous les aspects, de la syntaxe de base aux techniques avancées. Apprenez à écrire un code plus propre et plus facile à maintenir à l'aide d'exemples concrets.

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.

Comprendre comment dériver l'équation caractéristique d'une matrice et explorer ses principales propriétés. Découvrez comment les valeurs propres et les vecteurs propres révèlent des modèles dans les applications de science des données. Construisez une base solide en algèbre linéaire pour l'apprentissage automatique.

Apprenez à construire des interfaces de ligne de commande efficaces en Python à l'aide du module argparse. Ce guide vous présente les fonctionnalités de base et avancées, avec des exemples pratiques et des conseils pour améliorer vos compétences en programmation.