Data Science Tutorials

Explorez l'architecture des Transformers, les modèles qui ont révolutionné le traitement des données grâce à des mécanismes d'auto-attention.

Explorez l'entropie croisée dans l'apprentissage automatique dans notre guide sur l'optimisation de la précision et de l'efficacité des modèles dans la classification avec des exemples TensorFlow et PyTorch.

Découvrez le rôle crucial des fonctions de perte dans l'apprentissage automatique grâce à notre guide complet. Comprenez la différence entre les fonctions de perte et de coût, approfondissez les différents types tels que MSE et MAE, et apprenez leurs applications dans les tâches de ML.

Découvrez les bases de l'écriture de scripts bash et apprenez à écrire un script bash.

Apprenez à effectuer des requêtes Git PUSH et PULL via GitHub Desktop et la ligne de commande.

Apprenez à interroger et à filtrer une date supérieure à une date spécifique en SQL. Comparez les différences de logique de la date supérieure à dans MySQL, PostgreSQL et SQL Server.

La fusion de données est une tâche courante dans l'analyse des données, en particulier lorsque l'on travaille avec de grands ensembles de données. La fonction de fusion de R est un outil puissant qui vous permet de combiner deux ou plusieurs ensembles de données sur la base de variables communes.

Pour commenter un bloc de code en Python, vous pouvez soit ajouter un # au début de chaque ligne du bloc, soit entourer le bloc entier de triples guillemets (''' ou """).

Apprenez à ajouter des formules arithmétiques, des chaînes de caractères, des séries temporelles et des formules complexes dans Microsoft Excel.

Les modèles d'apprentissage automatique sont puissants mais difficiles à interpréter. Cependant, les valeurs SHAP peuvent vous aider à comprendre l'impact des caractéristiques du modèle sur les prédictions.

Découvrez notre guide pas à pas sur l'exécution de commandes externes à l'aide du module subprocess de Python, avec des exemples à l'appui.

Découvrez ce qu'est Pyspark et comment il peut être utilisé en donnant des exemples.