Nos tutoriels en science des données

Un guide intuitif pour découvrir les deux commandes SQL les plus populaires pour agréger les lignes de votre jeu de données.

Apprenez les principales opérations sur les listes et les cas d'utilisation des listes vides en Python.

Découvrez les modèles linéaires généralisés (GLM) et leurs différences avec les modèles linéaires.

Découvrez comment vous pouvez exploiter les capacités d'une simple fonction Print de Python de diverses manières à l'aide d'exemples.

Explorez les différents types de graphiques de données, des plus courants aux plus avancés et non conventionnels, ce qu'ils montrent, quand les utiliser, quand les éviter, et comment les créer et les personnaliser en Python.

Ce tutoriel pratique plonge en profondeur dans la création et la personnalisation de tracés linéaires avec Matplotlib, une puissante bibliothèque de visualisation de données en Python.

Découvrez la fonction SWITCH de Power BI, ce qu'elle est, comment l'utiliser, ainsi que certains pièges courants et les meilleures pratiques.

Découvrez la classification par K-Nearest Neighbors (KNN) avec R. Apprenez à utiliser les packages R 'class' et 'caret', à régler les hyperparamètres et à évaluer les performances du modèle.

Ce tutoriel couvre le stemming et la lemmatisation d'un point de vue pratique en utilisant le package Python Natural Language ToolKit (NLTK).

Explorez le potentiel inexploité des grands modèles de langage avec LangChain, un framework Python open-source pour la création d'applications d'IA avancées.

Apprenez à accéder et à exécuter des requêtes SQL sur tous les types de bases de données relationnelles en utilisant des objets Python.

Découvrez ce qu'est la classification des textes, comment elle fonctionne et quels sont les cas d'utilisation réussis. Explorez des exemples de bout en bout sur la façon de construire un pipeline de prétraitement de texte suivi d'un modèle de classification de texte en Python.