Data Science Tutorials

Dans le domaine de la programmation Python, la maîtrise des boucles est cruciale. Ce tutoriel fait la lumière sur la boucle Python for i in range, une construction fondamentale en Python.

Initiez-vous aux structures de données de Python : apprenez-en plus sur les types de données et les structures de données primitives et non primitives, telles que les chaînes de caractères, les listes, les piles, etc.

Utilisez les tests t lorsqu'il s'agit de petits échantillons ou d'une variance inconnue, et les tests Z lorsque les échantillons sont grands et que la variance est connue.

Apprenez à accéder aux modèles légers et de vision Llama 3.2 sur Kaggle, à affiner le modèle sur un jeu de données personnalisé en utilisant des GPU gratuits, à fusionner et exporter le modèle vers le Hugging Face Hub, et à convertir le modèle affiné au format GGUF afin qu'il puisse être utilisé localement avec l'application Jan.

Apprenez à utiliser efficacement VBA dans Excel pour automatiser des tâches, créer des macros et améliorer vos compétences en matière de traitement des données à l'aide d'exemples pratiques et de bonnes pratiques.

Dans ce tutoriel, vous apprendrez comment fonctionne la fonction time.sleep() et comment l'appliquer dans votre programme.

Découvrez comment améliorer PostgreSQL avec des capacités de recherche vectorielle en utilisant pgvector. Ce tutoriel vous guide à travers l'installation, les opérations de base et l'intégration avec les outils d'intelligence artificielle.

Pour cloner une branche spécifique, utilisez la commande git clone --single-branch --branch , en remplaçant par la branche souhaitée et par l'URL du dépôt.

Apprenez à créer un tableau de contingence et à effectuer des tests du khi-deux dans R à l'aide de la fonction chisq.test(). Découvrez des applications pratiques et interprétez les résultats en toute confiance.

Apprenez les principes fondamentaux, les applications et les avantages pratiques des autoencodeurs variationnels et suivez une implémentation étape par étape avec PyTorch.

Apprenez à utiliser DECODE() dans Oracle pour la logique conditionnelle dans la transformation des données. Comparez DECODE() à l'instruction CASE WHEN en termes de performances et de comportement.

Apprenez à utiliser DeepEval pour créer des tests de pertinence de type Pytest, évaluez les sorties LLM avec la métrique G-eval, et comparez Qwen 2.5 en utilisant MMLU.