Tutoriels de science des données

Dans ce tutoriel, vous apprendrez différentes façons de fusionner plusieurs DataFrame en Python à l'aide de la bibliothèque Pandas.

Trouvez l'IDE Python idéal pour vos besoins en science des données en 2024. Comparez les caractéristiques, les avantages et les performances pour faire un choix éclairé en toute confiance.

Explorez deux des paradigmes de programmation les plus couramment utilisés en science des données : la programmation orientée objet et la programmation fonctionnelle.

Explorez l'analyse de données avec Python. Les DataFrames Pandas facilitent la manipulation de vos données, qu'il s'agisse de sélectionner ou de remplacer des colonnes et des indices ou de remodeler vos données.

Apprenez à mettre en œuvre des graphes de connaissances pour les applications RAG en suivant ce tutoriel étape par étape pour améliorer les réponses de l'IA avec des connaissances structurées.

Découvrez la puissance de XGBoost, l'un des frameworks d'apprentissage automatique les plus populaires parmi les data scientists, avec ce tutoriel pas à pas en Python.

Apprenez à corriger rapidement l'erreur ModuleNotFoundError : Aucun module nommé 'sklearn' ne fait exception avec notre guide en ligne détaillé et facile à suivre.

Un tutoriel pour maîtriser les fondamentaux de la détection d'anomalies - les concepts, la terminologie et le code.

Pour vous connecter via l'API de Claude 3.5 Sonnet, obtenez votre clé API auprès d'Anthropic, installez la bibliothèque Python anthropic, et utilisez-la pour envoyer des requêtes et recevoir des réponses de Claude 3.5 Sonnet.

Pour obtenir le répertoire de travail actuel en Python, vous pouvez utiliser soit os.getcwd() du module os, soit pathlib.Path.cwd() du module pathlib.

Un guide complet pour explorer le modèle de langage Phi-3 de Microsoft, son architecture, ses fonctionnalités et ses applications, ainsi que le processus d'installation, de configuration, d'intégration, d'optimisation et de mise au point du modèle.

Apprenez à arrondir un nombre à deux décimales en Python pour une meilleure précision en utilisant des techniques comme round(), format() et des techniques de formatage de chaînes de caractères.