Data Science Tutorials

Êtes-vous prêt à commencer votre voyage avec les pandas ? Voici un guide étape par étape pour vous aider à démarrer.

Découvrez comment créer un graphique en cascade Power BI, et notamment comment personnaliser le graphique pour qu'il soit agréable à regarder. Suivez les meilleures pratiques et évitez les erreurs courantes.

Déployez la version AWQ de Llama 3.3 70B en utilisant vLLM, BentoML et BentoCloud pour créer un système hautement efficace, à faible latence et à débit exceptionnel.

Apprenez à créer un assistant de révision de code utilisant l'IA à l’aide de DeepSeek-V3 et Gradio.

Apprenez à mettre en place, étape par étape, une application RAG en utilisant Llama 3.2 Vision, Ollama et ColPali.

Apprenez à tirer le meilleur parti de l'intégration de Google Analytics avec l'informatique de pointe.

Supprimez les conteneurs, images, volumes et réseaux inutilisés en toute sécurité à l'aide d'une seule commande shell. Gardez votre système en ordre et récupérez de l'espace disque en supprimant les ressources Docker inutilisées.

Il suffit de quelques commandes pour passer de l'installation d'un système d'exploitation à l'exécution de votre première application conteneurisée. Apprenez à le faire avec ce guide ultime d'installation de Docker Ubuntu.

Explorez la soustraction simple pour des calculs de dates rapides et sans effort. Appliquez les fonctions DAYS() et DATEDIF() pour obtenir des intervalles de date précis. Utilisez NETWORKDAYS() et TODAY() pour le cursus des jours ouvrables et l'exclusion automatique des week-ends et des jours fériés.

Maîtrisez l'installation et l'utilisation de Databricks CLI pour la gestion des clusters, l'automatisation des tâches, la gestion des carnets de notes et les opérations DBFS avec des conseils et des bonnes pratiques.

Apprenez à multiplier dans Excel, y compris à multiplier les colonnes et les lignes. Apprenez à utiliser des formules simples ainsi que des fonctions telles que PRODUCT() et SUMPRODUCT().

Apprenez à construire et à publier une application mobile en utilisant Lovable AI, en l'intégrant à Supabase pour les services backend et à GitHub pour le contrôle des versions.