Data Science Tutorials

Apprenez ce qu'est le k-means et découvrez pourquoi c'est l'un des algorithmes de clustering les plus utilisés en science des données.

Découvrez les principales différences et les caractéristiques uniques des tableaux de bord et des rapports Power BI. Apprenez à exploiter efficacement ces deux outils pour l'analyse des données, la visualisation et la prise de décision.

Plongez dans les perceptrons multicouches. Découvrez les secrets des MLP dans l'apprentissage automatique pour la reconnaissance des formes, la classification et la prédiction.

Suivez notre guide étape par étape sur l'intégration de Microsoft Teams avec Python et débloquez la possibilité d'envoyer automatiquement des messages Teams qui favorisent la perspicacité à l'échelle de l'entreprise !

Découvrez comment utiliser Git reset et revert pour gérer l'historique de votre projet. Entraînez-vous à l'aide d'exemples détaillés en utilisant des réinitialisations douces, mixtes et dures. Apprenez la différence entre Git reset et revert.

Découvrez tout sur la régression logistique : comment elle diffère de la régression linéaire, comment ajuster et évaluer ces modèles en R avec la fonction glm() et plus encore !

Apprenez les rouages de l'augmentation du gradient en détail sans trop de casse-tête mathématique et comment régler les hyperparamètres de l'algorithme.

L'erreur de l'argument non numérique de l'opérateur binaire dans R se produit lorsque vous essayez de faire de l'arithmétique sur des données non numériques, comme une chaîne de caractères ou un facteur.

Maîtrisez la clause SQL OFFSET. Découvrez comment utiliser ORDER BY et LIMIT pour renvoyer des valeurs en fonction de la position, avec des exemples pratiques, y compris la pagination des données pour les applications web.

Découvrez les ensembles de Python : ce qu'ils sont, comment les créer, quand les utiliser, les fonctions intégrées et leur relation avec les opérations de la théorie des ensembles.

Découvrez comment utiliser Seaborn, une bibliothèque populaire de visualisation de données en Python, pour créer et personnaliser des tracés linéaires en Python.

Découvrez la régression logistique, ses propriétés de base, et construisez un modèle d'apprentissage automatique sur une application réelle en Python à l'aide de scikit-learn.