Tutoriels d'analyse de données

Apprenez à utiliser la fonction SQL REPLACE() pour rechercher et remplacer des sous-chaînes dans votre base de données. Syntaxe, sensibilité à la casse, suppression de caractères, gestion des NULL et conseils de performance.

Mettre un nombre au carré en Python, c’est simple : utilisez l’opérateur ** intégré ou essayez NumPy, pow(), math.pow(), les opérateurs binaires et d’autres fonctions pour des solutions plus polyvalentes.

Découvrez comment arrondir un nombre à deux décimales en Python avec round(), les f-strings, format(), le module decimal, NumPy et plus — avec un tableau comparatif des méthodes.

Maîtrisez les opérateurs ensemblistes SQL : UNION, UNION ALL, INTERSECT et EXCEPT. Apprenez la syntaxe, découvrez des exemples concrets et sachez quand utiliser chaque opérateur.

Découvrez comment écrire des fonctions Python réutilisables et efficaces. Maîtrisez les paramètres, les instructions return et des sujets avancés comme les fonctions lambda. Organisez mieux votre code avec main() et d’autres bonnes pratiques.

Apprenez à utiliser la bibliothèque ydata-profiling en Python pour générer des rapports détaillés sur des jeux de données riches en variables.

Apprenez à créer et utiliser des tableaux croisés dynamiques dans Google Sheets pour résumer, analyser et explorer vos données.

Apprenez à utiliser VLOOKUP() dans Google Sheets pour rechercher et extraire des données de grands jeux de données en quelques secondes.

Découvrez pourquoi le nombre d’Euler est partout — de la banque à la biologie, du machine learning à la météorologie — et comment cette constante porte la croissance et le changement continus.

Découvrez comment la loi binomiale modélise des issues binaires multiples et s’applique à la finance, à la santé et au machine learning.

Maîtrisez les formules de temps d’Excel pour calculer des durées, gérer les dépassements de 24 h et formater les heures pour des reportings clairs et fiables.

Découvrez l'importance de la loi gaussienne, son lien avec le théorème central limite et ses applications concrètes en machine learning et en tests d'hypothèse.