Data Science Tutorials

Un guide détaillé sur la prévision des séries temporelles. Apprenez à utiliser Python et les frameworks qui l'accompagnent. Renseignez-vous sur la modélisation statistique.

Apprenez les techniques essentielles de nettoyage des données dans Excel, notamment la suppression des doublons, le traitement des valeurs manquantes et le maintien d'un formatage cohérent.

Dans cet article, nous allons vous présenter JupyterLab, l'un des IDE les plus populaires pour la science des données.

Découvrez les systèmes immunitaires artificiels (SIA) et comment ils peuvent être mis en œuvre en Python pour des tâches telles que la détection d'anomalies et l'optimisation.

Apprenez à déposer des colonnes dans un DataFrame pandas.

Apprenez à créer des applications d'IA en temps réel avec l'API temps réel d'OpenAI. Ce tutoriel couvre les WebSockets, la configuration de Node.js, la messagerie texte/audio, l'appel de fonctions et le déploiement d'une démo d'assistant vocal React.

Apprenez à effectuer une analyse exploratoire des données pour le traitement du langage naturel à l'aide de WordCloud en Python.

Découvrez le modèle d'apprentissage profond le plus populaire, le RNN, et bénéficiez d'une expérience pratique en construisant un prédicteur du cours de l'action MasterCard.

Obtenez un guide étape par étape sur la façon d'installer Python et de l'utiliser pour les fonctions de base de la science des données.

Découvrez le formatage des chaînes de caractères en Python.

Une introduction aux packages R basée sur 11 des questions les plus fréquemment posées par les utilisateurs.

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.