Nos tutoriels en science des données

Découvrez comment mettre à jour Docker Engine, Docker Desktop et les images de conteneurs sans perturber votre configuration.

Découvrez les nouveautés de Claude Code 2.1 en effectuant une série d'expériences ciblées sur un référentiel de projet existant dans CLI et les workflows Web.

Apprenez à extraire des données textuelles à partir de documents et d'images en utilisant le modèle OCR le plus récent et le plus performant de Mistral, Mistral OCR 3.

Découvrez comment créer une application Gradio Poster Studio avec Qwen-Image-2512 qui génère des créations e-commerce avec une typographie forte, une mise en page épurée et des scènes de produits photoréalistes.

La précision n'est pas suffisante. Apprenez la différence entre la précision et le rappel, comprenez le compromis et choisissez la métrique appropriée pour votre modèle.

Apprenez à créer un pipeline RAG multimodal pour un système de questions-réponses visuel sur les instructions de montage IKEA à l'aide de l'API OpenAI et de la base de données vectorielle ChromaDB.

Développez un MVP d'ingénierie des données avec GPT-5.2 Codex. Tutoriel VSCode étape par étape couvrant le codage agentique, Python, DuckDB et les workflows Streamlit.

Maîtrisez la configuration de dbt Cloud, l'IDE Studio et les fonctionnalités avancées telles que Copilot, Mesh et la couche sémantique grâce à ce tutoriel détaillé sur l'ingénierie analytique.

Découvrez comment exécuter le modèle de base SAM Audio localement et bénéficiez d'une segmentation audio de pointe en isolant les voix et les sons à l'aide d'invites simples et intuitives sur un GPU RTX 3090.

Guide étape par étape pour exécuter FLUX.2 localement afin de générer et de modifier des images de haute qualité.

Exécutez les LLM localement (Windows, macOS, Linux) à l'aide de ces frameworks LLM conviviaux : Ollama, LM Studio, vLLM, llama.cpp, Jan, and llamafile.

Découvrez comment les ensembles figés apportent immuabilité et hachabilité aux collections Python. Veuillez apprendre quand il est préférable de choisir des ensembles figés plutôt que des ensembles classiques.