Cet article décrit l’approche de method chaining de la librairie pandas pour python. Ceci permettra de rendre votre code plus facilement maintenable et lisible.
Python dans Power BI et Power BI dans python
Dans cet article, je présente les possibilités d’intégrer python dans Power BI et de manipuler vos dashboards dans Jupyter avec python.
Les agents conversationnels avec python (chatbot)
Les chatbot ou agents conversationnels occupent une place importante parmi les applications de l’Intelligence Artificielle et du Machine Learning. Depuis quelques années, les entreprises se sont emparées de cet outil pour améliorer les échanges avec leurs clients et leurs collaborateurs. Cet article est une introduction aux agents conversationnels, leurs avantages et la façon de les concevoir. Il s’achève sur une application pratique où nous construirons un agent conversationnel très simple.
Forêt aléatoire avec python et scikit-learn
Une forêt aléatoire ou random forest est une méthode d’apprentissage supervisé extrêmement utilisée par les data scientists. En effet, cette méthode combine de nombreux avantages dans le cadre d’un apprentissage supervisé. Dans cet article, je vais vous présenter l’approche et une application avec le langage python et le package de machine learning, scikit-learn.
Installer Anaconda pour python pour vos projets data
L’utilisation d’Anaconda pour l’installation de python pour la data science permet de simplifier un certain nombre d’étapes dans la création de vos projets python pour la data science.
Dans cet article, je vais commencer par décrire les principes d’Anaconda, puis je m’attacherai à l’installation d’Anaconda pour Microsoft Windows et je terminerai par l’ajout de package et la création d’un environnement de développement avec Anaconda.
Choisir son interface de développement pour coder en python
Vous débutez en python et vous recherchez la bonne interface de développement pour coder en python, vous trouverez toutes les infos dont vous avez besoin dans cet article !