Data Science & ML

Articles récents sur Data Science & ML

DATA
13 articles

Découvre nos derniers articles et guides sur Data Science & ML

RAG et LLMs en 2026 : Retrieval-Augmented Generation pour les Entretiens Data Science
DATA

RAG et LLMs en 2026 : Retrieval-Augmented Generation pour les Entretiens Data Science

Retrieval-Augmented Generation (RAG) expliqué pour les entretiens data science en 2026. Bases vectorielles, chunking, embedding, RAG agentique, Graph RAG et conformité EU AI Act.

Tutoriel de fine-tuning NLP Hugging Face Transformers 2026
DATA

Hugging Face Transformers en 2026 : NLP, fine-tuning et questions d'entretien

Tutoriel Hugging Face Transformers couvrant l'API v5, le fine-tuning avec LoRA, les pipelines NLP et les questions d'entretien les plus fréquentes pour les postes en data science en 2026.

Feature engineering pour le machine learning : visualisation du pipeline de transformation des donnees
DATA

Feature Engineering pour le Machine Learning : Techniques et Questions d'Entretien 2026

Guide complet du feature engineering en data science : encodage categoriel, scaling, selection de features, pipelines de production et questions d'entretien technique avec exemples de code Python.

PyTorch vs TensorFlow en 2026 : comparaison des frameworks de deep learning
DATA

PyTorch vs TensorFlow en 2026 : quel framework de deep learning choisir ?

Comparaison complète entre PyTorch et TensorFlow en 2026 : performances, déploiement, écosystème et expérience développeur pour orienter le choix du bon framework.

Illustration de NumPy, Pandas et Scikit-Learn pour la data science en Python
DATA

Python pour la Data Science : NumPy, Pandas et Scikit-Learn en 2026

Guide pratique de Python pour la data science en 2026. Couverture complète de NumPy pour le calcul vectorisé, Pandas pour le nettoyage et la transformation de données, et Scikit-Learn pour construire des pipelines de machine learning robustes.

Visualisation des algorithmes de machine learning avec reseaux de neurones et arbres de decision
DATA

Algorithmes de Machine Learning : Guide Complet pour les Entretiens Techniques

Guide complet des algorithmes de machine learning pour les entretiens techniques. Couvre les modeles lineaires, arbres de decision, methodes d ensemble, clustering, metriques d evaluation et regularisation avec scikit-learn.