Data Science Tutorials

Un guide détaillé sur la prévision des séries temporelles. Apprenez à utiliser Python et les frameworks qui l'accompagnent. Renseignez-vous sur la modélisation statistique.

Apprenez les principes de base des MLOps ainsi que le développement et le déploiement de bout en bout des pipelines de ML.

Apprenez à classer des données dans Excel avec les fonctions RANK(), RANK.EQ() et RANK.AVG(). Comprenez leurs différences, leurs applications et les conseils pour une analyse précise des données.

CrewAI est une plateforme qui permet aux développeurs de construire et de déployer des flux de travail automatisés en utilisant plusieurs agents d'intelligence artificielle qui collaborent pour effectuer des tâches complexes.

Explorez les principes du nettoyage des données en Python et découvrez l'importance de préparer vos données pour l'analyse en traitant les problèmes courants tels que les valeurs manquantes, les valeurs aberrantes, les doublons et les incohérences.

Apprenez à comparer deux colonnes dans Excel pour détecter les correspondances et les doublons à l'aide de méthodes telles que l'opérateur égal, la fonction IF(), EXACT(), VLOOKUP(), et bien d'autres encore.

Apprenez à utiliser la clause LIMIT de SQL pour filtrer les données. Maîtriser l'utilisation de la clause LIMIT dans les bases de données PostgreSQL et MySQL.

Cet article explique ce que sont les ordinateurs portables et pourquoi vous devriez les utiliser. Nous nous penchons également sur les carnets de notes hébergés, qui facilitent le partage et la collaboration. Cet article présente également des conseils, des astuces et des raccourcis clavier.

Comprendre les réseaux neuronaux profonds et leur importance dans le monde moderne de l'apprentissage profond de l'intelligence artificielle

Découvrez les différences de rendement et de performance entre UNION et UNION ALL : L'UNION supprime les doublons tandis que l'UNION TOUS les inclut.

Pour convertir des octets en chaînes de caractères en Python, nous pouvons utiliser la méthode .decode(), en spécifiant l'encodage approprié.

Llama Stack est un ensemble d'outils standardisés et d'API développés par Meta qui simplifient le processus de construction et de déploiement de grandes applications de modèles de langage.