Nos tutoriels en science des données

Un guide pratique pour concevoir des piles MCP, des schémas de workflows, des anti-modèles et des contrôles de sécurité qui transforment Claude Code en agent d’ingénierie conscient du contexte.

Everything Claude Code (ECC) est un framework open source qui étend Claude Code avec des compétences réutilisables, des agents spécialisés, une mémoire persistante et des intégrations MCP.

Un guide pratique des Claude Code Agent Teams : comment plusieurs agents spécialisés partagent une liste de tâches, se coordonnent via un lead et parallélisent backend, frontend, base de données et documentation sur un même projet.

Apprenez à exécuter Kimi K2.7 Code en local en cinq minutes avec le binaire précompilé llama.cpp sur quatre GPU RTX PRO 6000, puis utilisez son interface web et l’agent de codage Pi via une API compatible OpenAI.

Apprenez à utiliser les commandes slash intégrées de Claude Code pour gérer le contexte, les modifications et les coûts entre sessions, et créer des commandes personnalisées pour automatiser les workflows répétitifs.

GGUF regroupe les poids du modèle, les données du tokenizer et les métadonnées dans un fichier portable unique. Découvrez comment choisir le bon niveau de quantification et démarrer avec Ollama.

Un tutoriel complet sur l’usage d’outils natifs Python pour des opérations CRUD asynchrones et l’interactivité HTMX.

Découvrez comment un pipeline MLOps de bout en bout prédit les résultats de la Coupe du monde 2026, de l'entraînement automatisé et DVC à une simulation Monte Carlo du tableau en 10 000 itérations.

Découvrez comment utiliser Cofounder 2 pour transformer une idée en entreprise structurée : business plan, brand kit, tâches d’ingénierie, campagnes marketing et workflows commerciaux, grâce à des agents IA spécialisés.

Apprenez à accélérer l’inférence locale de Gemma 4 31B sur une seule RTX 4090 grâce au décodage spéculatif DFlash et à Flash Attention, comparés à une configuration de référence.

Découvrez comment les routines Claude Code exécutent votre agent de développement dans le cloud selon un planning ou un événement GitHub, pour que revues de PR et audits avancent même ordinateur fermé.

Fonctionnement de la régression par forêts aléatoires, ses limites, et comment l’évaluer, l’ajuster et l’interpréter. Inclut une implémentation Python et un cadre de comparaison de modèles.