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Power BI RELATED DAX Function : introduction et cas d’usage
Apprenez à utiliser la fonction DAX RELATED dans Power BI pour simplifier la modélisation des données et créer des rapports pertinents.
Joleen Bothma
19 septembre 2026
Tutoriel pour concevoir des rapports Power BI engageants
Apprenez l’essentiel pour créer des rapports Power BI efficaces et découvrez comment raconter des histoires visuelles convaincantes à partir de vos données.
Joleen Bothma
19 septembre 2026
Tutoriel sur les segmentations Power BI : guide complet pour optimiser vos rapports
Libérez tout le potentiel des segmentations Power BI avec notre tutoriel pas à pas. Apprenez à créer, personnaliser et optimiser vos segmentations pour des rapports plus efficaces.
Joleen Bothma
19 septembre 2026
Exploiter Python pour dynamiser les feuilles de calcul en data science
Découvrez comment utiliser Python plus efficacement qu’Excel, grâce à la bibliothèque pandas.
Jason Graham
19 septembre 2026
Tutoriel sur la courbe précision-rappel en Python
Apprenez à implémenter et interpréter les courbes précision-rappel en Python et découvrez comment choisir le bon seuil selon votre objectif.
Vidhi Chugh
19 septembre 2026
Prédire le churn des employés en Python
Analysez le churn des employés. Comprenez pourquoi ils quittent l’entreprise et apprenez à prédire qui est susceptible de partir.
Avinash Navlani
19 septembre 2026
Analyse de paroles : analytique prédictive avec l’apprentissage automatique en R
Dans ce tutoriel, vous apprendrez à utiliser l’analytique prédictive pour classifier des genres musicaux à partir des paroles.
Debbie Liske
19 septembre 2026
Maîtriser l'analyse prédictive avec Power BI : le guide complet pour les praticiens des données
Apprenez à utiliser Power BI pour l'analyse prédictive et créez votre premier modèle dans Power BI.
Joleen Bothma
19 septembre 2026
Le preference fine-tuning d’OpenAI : guide avec exemples
Apprenez à aligner les grands modèles de langage sur les préférences utilisateurs avec le preference fine-tuning d’OpenAI et l’optimisation directe des préférences.
Hesam Sheikh Hassani
19 septembre 2026
Prétraitement en data science (partie 1) : centrage, mise à l'échelle et k-NN
Cet article explique l'importance du prétraitement dans le pipeline de machine learning en montrant comment le centrage et la mise à l'échelle peuvent améliorer les performances des modèles.
Hugo Bowne-Anderson
19 septembre 2026
Prétraitement en data science (partie 2) : centrage, mise à l'échelle et régression logistique
Découvrez si le centrage et la mise à l'échelle améliorent votre modèle en régression logistique.
Hugo Bowne-Anderson
19 septembre 2026
Prétraitement en data science (partie 3) : mise à l’échelle de données synthétisées
Vous pouvez peaufiner vos données autant que vous voulez, la preuve est dans les résultats : quel niveau de performance votre modèle atteint-il ?
Hugo Bowne-Anderson
19 septembre 2026