Data Science Tutorials

Apprenez ce que sont les tâches du ChatGPT d'OpenAI, comment les utiliser, et découvrez 10 cas d'utilisation pratiques pour automatiser et planifier vos actions.

Apprenez à simplifier la création d'agents d'intelligence artificielle avec la nouvelle bibliothèque Python de Hugging Face, smolagents, et suivez un projet de démonstration pour la voir en action.

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.

Dans ce tutoriel, vous apprendrez à créer un modèle de réseau neuronal dans R.

L'instruction SQL "INSERT INTO" peut être utilisée pour ajouter des tableaux à la base de données.

Il s'agit d'un guide destiné aux débutants, conçu pour vous épargner des maux de tête et un temps précieux si vous décidez d'installer R vous-même.

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.

Découvrez l'essentiel de la fusion de tableaux dans Power BI. Ce didacticiel couvre tous les aspects, depuis les fusions de base jusqu'aux techniques avancées de correspondance floue.

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

Créez de superbes diagrammes en boîte en Python ! Ce tutoriel complet pour débutants couvre Matplotlib et Seaborn, vous aidant à visualiser et à comparer les distributions de données.

XLOOKUP() effectue des recherches dans toutes les directions, utilise par défaut des correspondances exactes et dispose d'une gestion intégrée des erreurs, tandis que VLOOKUP() n'effectue des recherches qu'à droite et nécessite une indexation manuelle des colonnes.

Découvrez le fonctionnement de la validation croisée K-Fold ainsi que ses avantages et inconvénients. Découvrez comment mettre en œuvre la validation croisée K-Fold en Python avec scikit-learn.