Nos tutoriels en science des données

Découvrez comment traiter des critères complexes dans une seule formule. Améliorez vos rapports en économisant du temps et des efforts et en réduisant les erreurs.

Découvrez comment améliorer votre analyse de données avec le slicer d'Excel. Apprenez des techniques avancées pour créer des tableaux de bord dynamiques et rationaliser votre flux de travail.

Comprendre les bases de l'apprentissage par renforcement (RL) et explorer le progiciel Gymnasium pour construire et tester des algorithmes RL en utilisant Python.

Découvrez les bases d'AWS Lambda, comment configurer votre première fonction et comment l'intégrer aux services AWS de base pour le déploiement d'applications sans serveur.

Ce tutoriel destiné aux débutants vous guidera à travers les principes fondamentaux de Metaflow. Découvrez comment ce cadre simplifie la création et l'extension des flux de travail en science des données.

Comprenez les concepts fondamentaux des cartes auto-organisatrices et apprenez à les mettre en œuvre en Python à l'aide de MiniSom.

Apprenez à utiliser pytest-mock, de la configuration et des principes fondamentaux aux techniques avancées pour des tests pratiques.

Apprenez à créer une application multilingue d'explication de code en utilisant Llama 3.3, Hugging Face et Streamlit.

Apprenez à gérer les threads et les processus avec le module multiprocessus de Python. Découvrez les techniques clés de la programmation parallèle. Améliorez l'efficacité de votre code grâce à des exemples.

Les erreurs et les exceptions peuvent entraîner l'échec du programme ou un comportement inattendu, et Python est livré avec un ensemble robuste d'outils permettant d'améliorer la stabilité du code.

Découvrez la série Qwen2.5-Coder en construisant un assistant de révision de code IA à l'aide de Qwen 2.5-Coder-32B-Instruct et de Gradio.

Apprenez les principes fondamentaux de la mise en œuvre de l'encapsulation dans la programmation orientée objet de Python.