Data Science Tutorials

Python dlt est un excellent choix pour les ingénieurs de données qui veulent déplacer des données rapidement et en toute confiance. Il s'intègre à presque toutes les sources et destinations et vous permet d'écrire rapidement vos pipelines ELT/ETL. Ce tutoriel vous montre comment contrôler chaque étape du pipeline et travailler avec des fichiers locaux, le cloud, des bases de données et des API REST.

Personnalisez le modèle GPT-4o Mini pour classer les messages de Reddit en deux catégories : "stressant" et "non stressant".

Apprenez les premiers principes de l'optimisation de la politique proximale, y compris son implémentation dans PyTorch avec Gymnasium !

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 !

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 tirer parti de la puissance de ChatGPT for Excel pour stimuler votre productivité et libérer tout le potentiel d'Excel.

Apprenez l'art de faire pivoter les lignes en colonnes en SQL dans Oracle, MySQL et SQL Server. Explorez des méthodes pratiques avec des exemples détaillés pour renforcer vos compétences en ingénierie des données.

Ce tutoriel vous guide à travers Microsoft Fabric, vous montrant comment configurer, connecter des données, construire des pipelines et collaborer, le tout dans un seul guide pratique !

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.

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.

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 tout ce que vous devez savoir sur la génération de données synthétiques. Découvrez les techniques et les outils qui rendent les données synthétiques essentielles pour l'IA et l'apprentissage automatique avec des exemples de code Python pratiques pour vous aider à démarrer !