Nos tutoriels en science des données

Utilisez color_palette() pour une séparation catégorielle claire, cubehelix_palette() pour des données séquentielles graduelles, et diverging_palette() pour une divergence claire par rapport à un point médian.

Apprenez à créer une implémentation simplifiée du cadre RStar en utilisant une combinaison de réseaux neuronaux, de raisonnement symbolique et de recherche arborescente de Monte Carlo (MCTS).

Découvrez comment NiceGUI permet aux développeurs Python de créer sans effort des interfaces utilisateur basées sur le web, avec des éléments interactifs et des mises à jour de données en temps réel.

Apprenez à construire des chatbots avec Streamlit, LangChain et Neo4j. Ce tutoriel couvre la création d'interfaces utilisateur pour les apps LLM, la mise en œuvre de RAG et le déploiement sur Streamlit Cloud.

Découvrez les principales différences, les applications et la mise en œuvre de la normalisation et de la standardisation dans le prétraitement des données pour l’apprentissage automatique.

Apprenez la RAG spéculative, une technique qui améliore la RAG grâce à un processus de rédaction et de vérification en deux étapes, et mettez vos compétences en pratique en utilisant les transformateurs Hugging Face.

Apprenez les bases des procédures stockées SQL et comment les mettre en œuvre dans différentes bases de données, notamment MySQL et SQL Server.

Un guide pour comprendre et mettre en œuvre l'algorithme de recherche A* en Python. Découvrez comment créer des solutions efficaces pour des problèmes de recherche complexes à l'aide d'exemples de code pratiques. Apprenez les stratégies d'optimisation utilisées dans les environnements de production.

Découvrez comment WHERE filtre les données au niveau des lignes dans les requêtes SQL, tandis que HAVING filtre les données groupées après agrégation, et maîtrisez leurs utilisations distinctes dans les requêtes SQL.

Vous êtes prêt à utiliser dbt et à passer à l'étape suivante de la modélisation des données ? Ce tutoriel pratique se penche sur les techniques essentielles et les modèles de projet pour vous aider à construire des entrepôts de données intuitifs et de haute qualité avec dbt.

Du binaire à la nuance : découvrez comment la logique floue alimente les systèmes d'IA intelligents et imite le comportement humain en matière de prise de décision.

Découvrez comment la recherche de type "breadth-first" explore systématiquement les nœuds et les arêtes des graphes. Découvrez son approche niveau par niveau pour garantir le chemin le plus court dans les réseaux non pondérés. Appliquer le BFS dans les domaines de la science des données, de l'IA et de la mise en réseau.