Data Science Tutorials

Apprenez à utiliser Stable Diffusion, un modèle d'apprentissage profond open-source avancé qui génère des images de haute qualité à partir de descriptions textuelles. Ce tutoriel couvre les bases du fonctionnement du modèle et les instructions étape par étape pour exécuter Stable Diffusion en ligne et localement.

Apprenez à utiliser les requêtes HTTP de Python pour interagir avec les API REST. Ce guide couvre les requêtes GET et POST, les exemples et les meilleures pratiques pour l'intégration de l'API.

DATEDIFF() est l'une des fonctions de manipulation de données de date les plus utilisées en SQL. Maîtrisez-le en lisant ce tutoriel.

Apprenez à effectuer des requêtes Git PUSH et PULL via GitHub Desktop et la ligne de commande.

Apprenez à interroger et à filtrer une date supérieure à une date spécifique en SQL. Comparez les différences de logique de la date supérieure à dans MySQL, PostgreSQL et SQL Server.

Apprenez à convertir des chaînes Python en entiers dans ce tutoriel rapide.

Découvrez les bases de l'écriture de scripts bash et apprenez à écrire un script bash.

Cet article explique comment et quand utiliser la classification par forêt aléatoire avec scikit-learn, en se concentrant sur les concepts, le flux de travail et les exemples. Nous verrons également comment utiliser la matrice de confusion et l'importance des caractéristiques.

L'importation de données est la première étape de tout projet de science des données. Découvrez pourquoi les scientifiques des données d'aujourd'hui préfèrent la fonction pandas read_csv() pour ce faire.

Pour commenter un bloc de code en Python, vous pouvez soit ajouter un # au début de chaque ligne du bloc, soit entourer le bloc entier de triples guillemets (''' ou """).

La fusion de données est une tâche courante dans l'analyse des données, en particulier lorsque l'on travaille avec de grands ensembles de données. La fonction de fusion de R est un outil puissant qui vous permet de combiner deux ou plusieurs ensembles de données sur la base de variables communes.

Les modèles d'apprentissage automatique sont puissants mais difficiles à interpréter. Cependant, les valeurs SHAP peuvent vous aider à comprendre l'impact des caractéristiques du modèle sur les prédictions.