Coder en python est associé à la notions d’environnements python. Plusieurs outils sont disponibles, lequel choisir ? venv, conda, poetry…
Créer une application web data en python : Streamlit vs Dash
Cet article offre un aperçu comparatif de Streamlit et Dash, deux outils puissants pour la création d’applications web interactives en Python, soulignant leurs forces respectives et aidant les développeurs à choisir l’outil le plus adapté à leurs besoins.
Migration de SAS vers Python : Étapes, Risques et Avantages
La migration des processus de traitement de données de SAS vers Python est un projet significatif pour toute organisation cherchant à moderniser ses opérations analytiques.
Cette transition ne concerne pas seulement un changement de langage de programmation, mais aussi une transformation culturelle et technique.
Cet article explore les étapes clés de cette migration, tout en mettant en lumière les risques potentiels et les avantages attendus.
Python dans Excel, Microsoft et Anaconda avancent ensemble
Python dans Excel est maintenant une réalité, il est donc temps de se plonger dans cette révolution. Dans cet article, je vous dévoile tout afin de bien comprendre cette intégration de python dans Excel.
Utiliser VSCode pour coder en python
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.
Introduction au method chaining avec la librairie pandas
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.
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