Nos tutoriels en science des données

Découvrez les commandes SQL DDL et la manière dont elles permettent de définir et de gérer la structure des objets de la base de données.

Dans PySpark, nous pouvons supprimer une ou plusieurs colonnes d'un DataFrame en utilisant la méthode .drop("column_name") pour une seule colonne ou .drop(["column1", "column2", ...]) pour plusieurs colonnes.

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 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.