Nos tutoriels en science des données

Découvrez la technique de formatage des chaînes f dans Python 3.6. Dans ce tutoriel, vous découvrirez les avantages qu'il offre et vous passerez en revue quelques exemples d'utilisation.

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

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.

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.

Ce tutoriel vous montrera comment installer Anaconda, un puissant gestionnaire de paquets, sur Microsoft Windows.

Le didacticiel couvre l'accès, la quantification, le réglage fin, la fusion et l'enregistrement de ce puissant modèle linguistique open-source de 7,3 milliards de paramètres.

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.

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.

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.

Explorez l'importance de la normalisation, une étape essentielle du prétraitement des données qui garantit l'uniformité des grandeurs numériques des caractéristiques.

Le réglage rapide est une technique utilisée pour améliorer les performances d'un modèle linguistique pré-entraîné sans modifier l'architecture interne du modèle.