Data Science Tutorials

Explorez deux des paradigmes de programmation les plus couramment utilisés en science des données : la programmation orientée objet et la programmation fonctionnelle.

Explorez l'analyse de données avec Python. Les DataFrames Pandas facilitent la manipulation de vos données, qu'il s'agisse de sélectionner ou de remplacer des colonnes et des indices ou de remodeler vos données.

Apprenez à mettre en œuvre des graphes de connaissances pour les applications RAG en suivant ce tutoriel étape par étape pour améliorer les réponses de l'IA avec des connaissances structurées.

Découvrez la puissance de XGBoost, l'un des frameworks d'apprentissage automatique les plus populaires parmi les data scientists, avec ce tutoriel pas à pas en Python.

Apprenez à corriger rapidement l'erreur ModuleNotFoundError : Aucun module nommé 'sklearn' ne fait exception avec notre guide en ligne détaillé et facile à suivre.

Un tutoriel pour maîtriser les fondamentaux de la détection d'anomalies - les concepts, la terminologie et le code.

Pour vous connecter via l'API de Claude 3.5 Sonnet, obtenez votre clé API auprès d'Anthropic, installez la bibliothèque Python anthropic, et utilisez-la pour envoyer des requêtes et recevoir des réponses de Claude 3.5 Sonnet.

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Un guide complet pour explorer le modèle de langage Phi-3 de Microsoft, son architecture, ses fonctionnalités et ses applications, ainsi que le processus d'installation, de configuration, d'intégration, d'optimisation et de mise au point du modèle.

Suivez notre guide étape par étape sur la façon d'intégrer Slack avec Python, et débloquez la possibilité d'envoyer automatiquement des messages Slack qui favorisent la perspicacité !

Commencez à utiliser les nouveaux modèles Llama et personnalisez Llama-3.1-8B-It pour prédire divers troubles mentaux à partir du texte.

Apprenez tout sur les réseaux neuronaux graphiques, y compris ce que sont les réseaux neuronaux graphiques, les différents types de réseaux neuronaux graphiques et leur utilisation. De plus, apprenez à construire un réseau neuronal graphique avec Pytorch.