Data Science Tutorials

Le regroupement est la forme la plus courante d'apprentissage non supervisé, un type d'algorithme d'apprentissage automatique utilisé pour tirer des conclusions à partir de données non étiquetées.

Apprenez les meilleures pratiques de codage pour améliorer vos compétences en programmation. Explorez les directives de codage pour la collaboration, la structure du code, l'efficacité et bien plus encore.

Combinez VLOOKUP() avec IF() pour une analyse efficace des données, y compris les recherches conditionnelles, la gestion des erreurs et l'indexation dynamique des colonnes.

Découvrez les méthodes privées en Python, leur syntaxe, comment et quand les utiliser dans vos projets à l'aide d'exemples, et les meilleures pratiques.

Ce tutoriel montre comment utiliser Matplotlib, une puissante bibliothèque de visualisation de données en Python, pour créer des tracés de lignes, de barres et de nuages de points avec des données boursières.

Apprenez les principes fondamentaux de la programmation des sockets en Python.

Découvrez les techniques de régression lasso et ridge. Comparez et analysez les méthodes en détail.

Dans ce tutoriel, vous apprendrez à travailler avec le paquet OpenAI Python pour avoir des conversations programmatiques avec le ChatGPT.

Découvrez ce qu'est RStudio, comment l'installer et commencer à l'utiliser.

Apprenez à utiliser la fonction CALCULATE() de Power BI tout en donnant des exemples d'utilisation.

Plongez dans l'IA explicable (XAI) et apprenez comment instaurer la confiance dans les systèmes d'IA avec LIME et SHAP pour l'interprétabilité des modèles. Comprendre l'importance de la transparence et de l'équité dans les décisions prises par l'IA.

Un guide complet pour comprendre les CNN, leur impact sur l'analyse d'images, et quelques stratégies clés pour combattre l'overfitting pour des applications robustes de CNN vs deep learning.