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VSCode est aujourd’hui la référence en terme d’environnement de développement.
Visual Studio Code (VScode) est un éditeur de code open source développé par Microsoft qui est devenu très populaire auprès des développeurs Python, nous vous expliquons pourquoi et comment le mettre en place.
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.
Dans cet article, je présente les possibilités d’intégrer python dans Power BI et de manipuler vos dashboards dans Jupyter avec python.
Calendrier des conférences dans le domaine de la data science et de ses langages de programmation (R, Python et Julia)
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.
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.
Stat4decision vous propose de nouveaux parcours de formation adaptés aux besoins du marché de la data. Nos parcours sont basés sur un maximum de pratique avec un encadrement permanent par des experts.
Nos parcours courts vous permettent d’acquérir des compétences précises pouvant être exploitées en entreprise.
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 !
Dans cet article nous allons appliquer une régression logistique avec python en utilisant deux packages très différents : scikit-learn et statsmodels. Nous verrons les pièges à éviter et le code associé.
La classe ColumnTransformer de scikit-learn permet de traiter de manières différentes les colonnes d’un jeu de données, notamment les variables qualitatives et quantitatives.
