Data Science Tutorials

Explorez six méthodes clés de concaténation de chaînes de caractères en Python, en utilisant des exemples cohérents pour mettre en évidence la syntaxe et l'application de chaque technique.

Exploitez les données non structurées grâce à la modélisation thématique. Explorez les concepts de base, les techniques telles que LSA et LDA, les exemples pratiques, et plus encore.

Apprenez à créer un nuage de points dans R. La fonction de base est plot(x, y), où x et y sont des vecteurs numériques représentant les points (x,y) à représenter.

Pratiquez les listes en R en utilisant le matériel du cours Intro to R de DataCamp.

Une vue d'ensemble complète pour comprendre les régressions linéaires multiples en R à travers des exemples.

Déterminez s'il existe une différence significative entre les moyennes des deux groupes en utilisant t.test() dans R.

Dans ce tutoriel, vous allez découvrir les utilisations de l'underscore(_) en Python.

Découvrez la puissance de Midjourney, un outil d'IA générative permettant de créer des œuvres d'art époustouflantes. Apprenez à démarrer, à rédiger des messages-guides efficaces et à optimiser votre utilisation grâce à notre guide étape par étape.

Explorez les différents types de graphiques de données, des plus courants aux plus avancés et non conventionnels, ce qu'ils montrent, quand les utiliser, quand les éviter, et comment les créer et les personnaliser en Python.

Ce tutoriel pratique plonge en profondeur dans la création et la personnalisation de tracés linéaires avec Matplotlib, une puissante bibliothèque de visualisation de données en Python.

Découvrez la fonction SWITCH de Power BI, ce qu'elle est, comment l'utiliser, ainsi que certains pièges courants et les meilleures pratiques.

Découvrez la classification par K-Nearest Neighbors (KNN) avec R. Apprenez à utiliser les packages R 'class' et 'caret', à régler les hyperparamètres et à évaluer les performances du modèle.