Statistiques et Data Science : Études de cas en R et Python

Implications théoriques des méthodes d'appariement par score de propension et implémentation avec le package R MatchIt.

Petit exemple pour vous accompagner dans la transition de RMarkdown vers Quarto, et pourquoi ça va rendre vos rapports encore plus ergonomiques!

Les essentiels et rien que les essentiels pour se lancer en Data Science avec Python.

Petite présentation intuitive des p-values et de leur utilisation dans nos modèles statistiques.

Création d'un modèle de détection d'images permettant de classifier des fruits et leur état de maturité.

Quelques trucs pour coder facilement ses propres fonctions en utilisant la syntaxe du tidyverse.

Présentation de la méthode de standardisation directe sur les taux de survie des passagers du Titanic.

Entraînement de Yolo V7 sur des données personnelles et sans GPU hardware

Analyse d'une série temporelle par décomposition et modélisations classiques.

Quelques conseils pour réussir sa transition de SAS vers R