Nos tutoriels en science des données

Plongez dans le développement piloté par les tests (TDD) avec notre tutoriel complet en Python. Apprenez à écrire des tests robustes avant de coder, grâce à des exemples concrets.

Découvrez comment Textacy, une bibliothèque Python, simplifie le prétraitement des données textuelles pour l'apprentissage automatique. Explorez ses fonctionnalités clés comme la normalisation des caractères et le masquage de données, et voyez comment elle se compare à d'autres bibliothèques comme NLTK et spaCy.

Découvrez les concepts de base du threading et comment les utiliser en Python.

Commencez à analyser les données du Titanic avec R et le tidyverse : apprenez à filtrer, trier, résumer, transformer et visualiser vos données avec dplyr et ggplot2 !

Tiktoken est un tokenizer BPE rapide développé par OpenAI, principalement utilisé pour compter les jetons de leurs grands modèles de langage et garantir un traitement de texte efficace dans des limites définies.

Récupérez les données Google Trends pour des mots-clés comme "diet" et "gym" et observez leur évolution dans le temps tout en découvrant tendances et saisonnalité des séries temporelles.

Dans ce tutoriel, vous apprendrez les notions de base des séries temporelles et des méthodes élémentaires de prévision à l’aide de feuilles de calcul.

Apprenez à affiner TimeGPT, le premier modèle fondamental pour les séries temporelles, afin de réaliser des prévisions et de détecter des anomalies avec seulement quelques lignes de code.

Apprenez l'analyse des séries temporelles avec R et utilisez un package de prévision pour ajuster la série observée au modèle optimal.

Un tour d’horizon des 5 graphiques préférés des utilisateurs et passionnés de R.

Apprenez à configurer torchchat de PyTorch en local avec Python dans ce tutoriel pratique, avec un guide pas à pas et des exemples.

Découvrez les fondamentaux de la régularisation et comment elle aide à prévenir le surapprentissage.