Nos tutoriels en science des données

Comprenez les tenants et aboutissants du clustering hiérarchique et son implémentation en Python

LangChain est un framework pour intégrer l’IA des grands modèles de langage dans des pipelines et des applications data. Ce tutoriel présente un aperçu de ce qu’il est possible de faire avec LangChain, les problèmes qu’il résout et des exemples de cas d’usage data.

Dans ce tutoriel, vous découvrirez comment filtrer des lignes en SQL à l’aide de la clause WHERE.

Découvrez ce que sont les méthodes magiques tout en distinguant méthodes et fonctions.

Configurez Kimi K2.7 Code avec Pi, des compétences de recherche, une documentation à jour, une mémoire persistante, des tests navigateur et des CLIs pratiques pour créer et publier des projets data science testés.

Apprenez les bases de PySide6 pour créer votre première application de bureau et y intégrer des visualisations de données issues des bibliothèques phares de la data science.

Apprenez à maîtriser DynamoDB avec Node.js dans ce guide pour débutants. Découvrez la création de tables, les opérations CRUD et la mise à l’échelle dans la base NoSQL d’AWS.

Découvrez une application open source polyvalente qui utilise les API d’OpenAI et de Google AI pour vous offrir une meilleure expérience utilisateur. Disponible sur ordinateur et navigateur, elle peut aussi être déployée en privé.

Guide pratique pour installer Docker Compose v2 sur Linux, macOS et Windows : méthodes via gestionnaire de paquets et manuelle, étapes de vérification, mises à niveau et dépannage des erreurs courantes.

Dans ce tutoriel, vous apprendrez les bases de l’analyse factorielle et comment l’implémenter en Python.

Apprenez à réaliser des analyses informatiques et statistiques sur les résultats de vos expériences biologiques.

Apprenez à créer des modèles d’export personnalisés pour vos notebooks Jupyter avec Jinja2.