Nos tutoriels en science des données

Python NLTK (natural language toolkit) sentiment analysis tutorial (en anglais). Apprenez à créer et à développer des analyses de sentiments à l'aide de Python. Suivez des étapes spécifiques pour extraire et analyser du texte pour le traitement du langage naturel.

Dans ce tutoriel, vous apprendrez à trier en utilisant order(). Nous verrons comment trier des vecteurs à l'aide de différents paramètres, comment trier des dataframes, etc.

Apprenez à affiner Llama-2 sur Colab en utilisant de nouvelles techniques pour surmonter les limitations de mémoire et de calcul afin de rendre plus accessibles les grands modèles de langage open-source.

Découvrez sept idées de projets PNL pour tous les niveaux. Renforcez votre portefeuille, mettez en valeur vos compétences en PNL et impressionnez les employeurs avec ces projets pratiques.

Explorez six méthodes clés de concaténation de chaînes de caractères en Python, en utilisant des exemples cohérents pour mettre en évidence la syntaxe et l'application de chaque technique.

Exploitez les données non structurées grâce à la modélisation thématique. Explorez les concepts de base, les techniques telles que LSA et LDA, les exemples pratiques, et plus encore.

Apprenez à créer un nuage de points dans R. La fonction de base est plot(x, y), où x et y sont des vecteurs numériques représentant les points (x,y) à représenter.

Pratiquez les listes en R en utilisant le matériel du cours Intro to R de DataCamp.

Une vue d'ensemble complète pour comprendre les régressions linéaires multiples en R à travers des exemples.

Déterminez s'il existe une différence significative entre les moyennes des deux groupes en utilisant t.test() dans R.

Dans ce tutoriel, vous allez découvrir les utilisations de l'underscore(_) en Python.

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