Tutoriels et guides pratiques sur Python, data science et machine learning
Transformez vos données brutes en features performantes pour le ML. Guide pratique avec Pandas 3.0, Scikit-Learn 1.8 et feature_engine : encodage, interactions, pipelines reproductibles et bonnes pratiques.
Maitrisez les tests statistiques en Python avec SciPy 1.17 : normalite, t-tests, ANOVA, Chi-deux, correlations, coefficient Xi de Chatterjee, bootstrap et permutation. Code reproductible inclus.
Maîtrisez l'analyse de séries temporelles avec Pandas 3.0 en Python : resampling, rolling windows, ARIMA, SARIMA et Prophet. Code prêt à l'emploi et bonnes pratiques pour vos projets de prévision.
Apprenez à nettoyer vos données avec Pandas 3.0 en 2026 : gestion des valeurs manquantes, détection des outliers, validation avec Pandera et pipelines automatisés. Code prêt à l'emploi et bonnes pratiques inclus.
Guide complet de la visualisation de données en Python en 2026 avec Matplotlib 3.10, Seaborn 0.13 et Plotly 6.5. Découvrez les nouveautés, bonnes pratiques et exemples de code pour créer des graphiques professionnels.
Explorez scikit-learn 1.8 en pratique : support GPU via Array API, Python 3.14 sans GIL, pipelines ML modernes, calibration par température et optimisations de performances. Exemples de code inclus.
Découvrez comment combiner Polars, DuckDB et Pandas pour construire des pipelines de données performants en Python. Guide pratique avec benchmarks, exemples concrets et bonnes pratiques de production en 2026.