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Tibetan To French Translation Dataset

This dataset consists of three columns, the first of which is a sentence or phrase in Tibetan, the second is the phonetic transliteration of the Tibetan, and the third is the French translation of the

Aperçu du dataset

Format
Parquet

Cas d'utilisation

Data Science

Explorez et analysez les données avec Python, R ou Jupyter pour extraire des insights.

Machine Learning

Utilisez ce dataset pour entraîner et évaluer vos modèles de machine learning.

Visualisation

Créez des graphiques et dashboards avec D3.js, Plotly, Tableau ou Power BI.

Projets academiques

Idéal pour les mémoires, projets etudiants et travaux de recherche en data science.

Description

This dataset consists of three columns, the first of which is a sentence or phrase in Tibetan, the second is the phonetic transliteration of the Tibetan, and the third is the French translation of the Tibetan. The dataset was scraped from Lotsawa House and is released under the same license as the t

Cas d’utilisation

  • Analyse de donnees publiques et transparence
  • Recherche en sciences politiques
  • Applications civiques et citoyennes
  • Journalisme de donnees

Source

Ce dataset est fourni par HuggingFace. Consultez la page source pour plus de details et les conditions d’utilisation.

Questions fréquentes

Comment utiliser le dataset Tibetan To French Translation Dataset ?
Le dataset Tibetan To French Translation Dataset est disponible au format Parquet. Telechargez-le et importez-le dans votre outil d'analyse prefere (Python, R, Excel, Power BI). il est adapte aux projets de data science, machine learning et analyses statistiques.
Le dataset Tibetan To French Translation Dataset est-il gratuit ?
Oui, ce dataset est entièrement gratuit et open source. Vous pouvez l'utiliser librement pour vos projets personnels, academiques ou professionnels sans restriction.
A quelle fréquence le dataset Tibetan To French Translation Dataset est-il mis à jour ?
La fréquence de mise à jour dépend de la source originale. Consultez la source officielle pour connaître la periodicite exacte. Nous verifions régulièrement que nos liens sont à jour.
Quels outils pour analyser ce dataset ?
Vous pouvez utiliser Python (pandas, numpy), R, Excel, Google Sheets, Jupyter Notebook ou des outils de BI comme Power BI et Tableau. Le format Parquet est compatible avec la plupart des outils d'analyse de données.

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