Tutoriels de science des données

Apprenez ce qu'est un fichier exécutable et pourquoi il peut être utile, tout en regardant comment convertir un script Python en un exécutable à l'aide de auto-py-to-exe.

Utilisez Python Pandas et sélectionnez des colonnes dans les DataFrames. Suivez notre tutoriel avec des exemples de code et apprenez différentes façons de sélectionner vos données dès aujourd'hui !

Apprenez à utiliser Stable Diffusion, un modèle d'apprentissage profond open-source avancé qui génère des images de haute qualité à partir de descriptions textuelles. Ce tutoriel couvre les bases du fonctionnement du modèle et les instructions étape par étape pour exécuter Stable Diffusion en ligne et localement.

Dans ce tutoriel, vous apprendrez à utiliser l'ACP (Analyse en Composantes Principales) de R pour extraire des données comportant de nombreuses variables et créer des visualisations pour afficher ces données.

Apprenez à convertir une colonne de tableau de tableur en minuscules en utilisant .str.lower().

Utilisez LIKE pour filtrer les enregistrements SQL sur des chaînes de caractères spécifiques. Ce tutoriel vous apprend à utiliser les caractères génériques, NOT, LOWER, UPPER et CASE WHEN avec LIKE.

Exploitez la puissance de SQL CONTAINS pour des recherches de texte avancées. Découvrez les opérateurs logiques, les recherches de proximité et l'utilisation de caractères génériques pour une analyse précise des données.

Apprenez à découper des listes Python à l'aide de techniques telles que le découpage, les compréhensions de listes et les outils itertools. Découvrez quand utiliser chaque méthode pour un traitement optimal des données.

Apprenez la régression linéaire, un modèle statistique qui analyse la relation entre les variables. Suivez notre guide pas à pas pour apprendre à utiliser la fonction lm() dans R.

Ce tutoriel vous présentera le concept de détection d'objets en Python à l'aide de la bibliothèque OpenCV et vous expliquera comment l'utiliser pour effectuer des tâches telles que la détection de visages.

Apprenez à convertir des chaînes Python en entiers dans ce tutoriel rapide.

Nous affinerons Llama 3 sur un ensemble de données de conversations entre patients et médecins, afin de créer un modèle adapté au dialogue médical. Après avoir fusionné, converti et quantifié le modèle, il sera prêt pour une utilisation locale privée via l'application Jan.