Data Science Tutorials

Découvrez comment importer des données dans R, y compris des fichiers CSV, JSON, Excel, HTML, des bases de données, SAS, SPSS, Matlab et d'autres fichiers à l'aide des packages R les plus courants.

Apprenez la régression linéaire, un modèle statistique qui analyse la relation entre les variables. Suivez notre guide pas à pas pour apprendre à utiliser la fonction lm() dans R.

Ce tutoriel vous présentera le concept de détection d'objets en Python à l'aide de la bibliothèque OpenCV et vous expliquera comment l'utiliser pour effectuer des tâches telles que la détection de visages.

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.

Nous affinerons Llama 3 sur un ensemble de données de conversations entre patients et médecins, afin de créer un modèle adapté au dialogue médical. Après avoir fusionné, converti et quantifié le modèle, il sera prêt pour une utilisation locale privée via l'application Jan.

Apprenez à lire et à importer des fichiers Excel en Python, à écrire des données dans ces feuilles de calcul et à trouver les meilleurs packages pour ce faire.

Dans ce tutoriel, vous apprendrez la classification par arbre de décision, les mesures de sélection des attributs et comment construire et optimiser un classificateur par arbre de décision à l'aide du package Python Scikit-learn.

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

Le réglage fin des grands modèles de langage (LLM) a révolutionné le traitement du langage naturel (NLP), offrant des capacités sans précédent dans des tâches telles que la traduction linguistique, l'analyse des sentiments et la génération de textes. Cette approche transformatrice s'appuie sur des modèles pré-entraînés tels que GPT-2, améliorant leurs performances dans des domaines spécifiques grâce à un processus de réglage fin.

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.

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.