Data Science Tutorials

COUNT() vous permet de compter le nombre de lignes qui répondent à certaines conditions. Apprenez à l'utiliser dans ce tutoriel.

Découvrez les commandes SQL DDL et la manière dont elles permettent de définir et de gérer la structure des objets de la base de données.

Cet article explique comment et quand utiliser la classification par k-voisins les plus proches avec scikit-learn. L'accent est mis sur les concepts, le déroulement des opérations et les exemples. Nous abordons également les mesures de distance et la manière de sélectionner la meilleure valeur pour k à l'aide de la validation croisée.

Dans PySpark, nous pouvons supprimer une ou plusieurs colonnes d'un DataFrame en utilisant la méthode .drop("column_name") pour une seule colonne ou .drop(["column1", "column2", ...]) pour plusieurs colonnes.

Découvrez les principales différences et les caractéristiques uniques des tableaux de bord et des rapports Power BI. Apprenez à exploiter efficacement ces deux outils pour l'analyse des données, la visualisation et la prise de décision.

Plongez dans les perceptrons multicouches. Découvrez les secrets des MLP dans l'apprentissage automatique pour la reconnaissance des formes, la classification et la prédiction.

Apprenez ce qu'est le k-means et découvrez pourquoi c'est l'un des algorithmes de clustering les plus utilisés en science des données.

Dans Pandas, vous pouvez enregistrer un DataFrame dans un fichier CSV en utilisant la méthode df.to_csv('votre_nom_de_fichier.csv', index=False), où df est votre DataFrame et index=False empêche l'ajout d'une colonne d'index.

Suivez notre guide étape par étape sur l'intégration de Microsoft Teams avec Python et débloquez la possibilité d'envoyer automatiquement des messages Teams qui favorisent la perspicacité à l'échelle de l'entreprise !

Découvrez comment utiliser Git reset et revert pour gérer l'historique de votre projet. Entraînez-vous à l'aide d'exemples détaillés en utilisant des réinitialisations douces, mixtes et dures. Apprenez la différence entre Git reset et revert.

Découvrez tout sur la régression logistique : comment elle diffère de la régression linéaire, comment ajuster et évaluer ces modèles en R avec la fonction glm() et plus encore !

Apprenez les rouages de l'augmentation du gradient en détail sans trop de casse-tête mathématique et comment régler les hyperparamètres de l'algorithme.