Data Science Tutorials

Découvrez Snowflake Cortex AI et comment il peut être utilisé pour les LLM et l'apprentissage automatique.

Un tutoriel sur les fonctions en Python qui explique comment écrire des fonctions, comment les appeler, et plus encore !

Découvrez le module Python pickle : apprenez ce qu'est la sérialisation, quand (ne pas) l'utiliser, comment compresser des objets picklés, le multiprocessing, et bien plus encore !

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.

Avec Chroma DB, vous pouvez facilement gérer des documents texte, convertir du texte en embeddings et effectuer des recherches de similarités.

Apprenez ce qu'est un fichier exécutable et pourquoi il peut être utile, tout en regardant comment convertir un script Python en un exécutable à l'aide de auto-py-to-exe.

Utilisez Python Pandas et sélectionnez des colonnes dans les DataFrames. Suivez notre tutoriel avec des exemples de code et apprenez différentes façons de sélectionner vos données dès aujourd'hui !

Découvrez les chaînes de caractères Python. Trouvez différents exemples et types de format de docstrings pour Sphinx, Numpy et Pydoc.

Dans ce tutoriel, vous apprendrez à utiliser l'ACP (Analyse en Composantes Principales) de R pour extraire des données comportant de nombreuses variables et créer des visualisations pour afficher ces données.

Apprenez à convertir une colonne de tableau de tableur en minuscules en utilisant .str.lower().

Utilisez LIKE pour filtrer les enregistrements SQL sur des chaînes de caractères spécifiques. Ce tutoriel vous apprend à utiliser les caractères génériques, NOT, LOWER, UPPER et CASE WHEN avec LIKE.

Exploitez la puissance de SQL CONTAINS pour des recherches de texte avancées. Découvrez les opérateurs logiques, les recherches de proximité et l'utilisation de caractères génériques pour une analyse précise des données.