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Guide complet scikit-learn pour la classification, la régression, le clustering, le prétraitement, l'évaluation de modèles et les pipelines ML prêts pour la production.

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Flux de travail de modélisation bayésienne utilisant PyMC (v5+) : construction de modèles hiérarchiques, exécution de l'inférence MCMC (NUTS) ou variationnelle, diagnostic d'échantillonnage et comparaison de modèles avec LOO

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Compétence d'assistant pour exécuter et gérer les flux de travail des compétitions Kaggle : dépannage des soumissions, modèles de stabilisation des scores, flux de travail de kernels et délégation basée sur des spécifications.

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Guide d'intégration pour Pinecone via la CLI Membrane : connexion, authentification, découverte et exécution d'actions sur les index Pinecone.

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Orchestre le diagnostic et les corrections ciblées en cours d'analyse : diagnostique la cause racine, applique des correctifs avec vérification orientée résultat et met à jour les acquis du projet.

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Guide et exemples pour utiliser Microsoft EconML afin d'estimer les effets de traitement hétérogènes (Double ML, Causal Forest, Deep IV) à partir de données observationnelles.

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Un flux de travail rigoureux pour l'analyse de fichiers CSV, Excel et Parquet, garantissant la reproductibilité et l'intégrité des données.

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Accès programmatique au Catalogue des Mutations Somatiques dans le Cancer (COSMIC) pour la génomique du cancer et la recherche en oncologie de précision.

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Fournit un guide complet et un support opérationnel pour l'outil officiel de ligne de commande Kaggle, couvrant les compétitions, les jeux de données et les modèles.

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Guide expert pour les VM Azure Data Science : dépannage, configuration, déploiement (Bicep/ARM), sécurité et intégrations telles que MLflow et Key Vault.

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Exécutez des commandes Stata et des fichiers .do depuis le terminal avec un mode démon pour une exécution rapide et optimisée pour les agents, ainsi qu'une bibliothèque de référence Stata intégrée.

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Génération de paires de candidats géographiquement proches pour le rapprochement d'entités via KNN à distance haversine, avec partitionnement optionnel par pays pour améliorer le rappel.

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Tests d'hypothèses guidés, vérification des postulats et rapports au format APA.

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Package Python pour la création, la manipulation et l'analyse de réseaux et de graphes complexes.