Nos tutoriels en science des données

Apprenez les techniques essentielles de nettoyage des données dans Excel, notamment la suppression des doublons, le traitement des valeurs manquantes et le maintien d'un formatage cohérent.

XLOOKUP() effectue des recherches dans toutes les directions, utilise par défaut des correspondances exactes et dispose d'une gestion intégrée des erreurs, tandis que VLOOKUP() n'effectue des recherches qu'à droite et nécessite une indexation manuelle des colonnes.

Comprendre comment exploiter l'instruction CASE de SQL pour créer des colonnes catégoriques.

Apprenez à utiliser les déclencheurs SQL pour automatiser des tâches, maintenir l'intégrité des données et améliorer les performances des bases de données. Essayez des exemples pratiques comme les commandes CREATE, ALTER et DROP dans MySQL et Oracle.

Initiez-vous aux structures de données de Python : apprenez-en plus sur les types de données et les structures de données primitives et non primitives, telles que les chaînes de caractères, les listes, les piles, etc.

Apprenez le processus simplifié de l'analyse de la variance dans Excel et l'interprétation des résultats grâce à des instructions claires, étape par étape.

Découvrez comment interpréter le r-carré ajusté pour évaluer la performance d'un modèle de régression. Comparez la différence entre le r-carré et le r-carré ajusté à l'aide d'exemples en R et en Python.

Dans ce tutoriel, vous apprendrez à extraire des données du web, à manipuler et nettoyer des données à l'aide de la bibliothèque Pandas de Python, et à visualiser des données à l'aide de la bibliothèque Matplotlib de Python.

Apprenez à utiliser efficacement la compréhension de liste en Python pour créer des listes, remplacer les boucles for (imbriquées) et les fonctions map(), filter() et reduce(), ... !

Découvrez les bases de PyTorch, tout en jetant un coup d'œil sur le fonctionnement des réseaux neuronaux. Commencez à utiliser PyTorch dès aujourd'hui.

Il s'agit d'un guide destiné aux débutants, conçu pour vous épargner des maux de tête et un temps précieux si vous décidez d'installer R vous-même.

Le codage à un point est une technique utilisée pour convertir des données catégorielles en un format binaire où chaque catégorie est représentée par une colonne séparée avec un 1 indiquant sa présence et des 0 pour toutes les autres catégories.