Nos tutoriels en science des données

La fonction SQL ROW_NUMBER() attribue des nombres entiers séquentiels aux lignes d'un ensemble de résultats, en partitionnant éventuellement les données et en ordonnant les lignes dans chaque partition.

Apprenez à utiliser DeepEval pour créer des tests de pertinence de type Pytest, évaluez les sorties LLM avec la métrique G-eval, et comparez Qwen 2.5 en utilisant MMLU.

Passez en revue trois méthodes pour ajouter des commentaires en SQL : les commentaires sur une seule ligne, les commentaires sur plusieurs lignes et les commentaires en ligne en utilisant la syntaxe suivante : --, /* et */.

Apprenez à intégrer AWS Lake Formation et AWS Glue pour créer des pipelines de données sécurisés, configurer des contrôles d'accès et automatiser les flux de travail ETL.

Dans ce tutoriel, vous apprendrez à installer PostgreSQL sur deux systèmes d'exploitation différents - Windows et Mac.

Découvrez comment les scores de propension permettent de minimiser les confusions dans la recherche observationnelle, avec des applications détaillées dans des études du monde réel.

Découvrez les fondamentaux des produits cartésiens en SQL. Apprenez quand et comment les utiliser efficacement, et explorez les meilleures pratiques pour optimiser les performances.

Découvrez comment tirer parti de Databricks SQL pour une analyse efficace des données, des requêtes et de l'intelligence économique avec des exemples pratiques et les meilleures pratiques.

Découvrez la signification de la cardinalité et son impact sur le traitement des données, l'analyse et l'apprentissage automatique. Découvrez des stratégies et des techniques pratiques pour gérer une cardinalité élevée, du prétraitement des données aux outils d'optimisation avancés.

Apprenez à utiliser UV, le gestionnaire de paquets Python le plus rapide en 2025. Découvrez une gestion des dépendances 10 fois plus rapide, des environnements virtuels et une migration transparente à partir de pip, Poetry et Conda.

Découvrez comment configurer et exécuter vLLM (Virtual Large Language Model) localement à l'aide de Docker et dans le cloud à l'aide de Google Cloud.

Explorez les principes fondamentaux de l'eigendecomposition et ses applications dans la science des données et l'apprentissage automatique.