# 🤗 <i>Datasets</i>, coché !

<CourseFloatingBanner
    chapter={5}
    classNames="absolute z-10 right-0 top-0"
/>

Eh bien, ce fut une sacrée visite de la bibliothèque 🤗 *Datasets*. Félicitations d’être arrivé jusqu'ici ! Avec les connaissances que vous avez acquises dans ce chapitre, vous devriez être en mesure de :
- charger des jeux de données depuis n'importe où, que ce soit le *Hub* d’Hugging Face, votre ordinateur portable ou un serveur distant de votre entreprise,
- manipuler vos données en utilisant un mélange des fonctions Dataset.map() et Dataset.filter(),
- passer rapidement d'un format de données à un autre, comme Pandas et NumPy, en utilisant Dataset.set_format(),
- créer votre propre jeu de données et l’envoyer vers le *Hub*,
- enchâsser vos documents en utilisant un *transformer* et construire un moteur de recherche sémantique en utilisant FAISS.

Dans le [chapitre 7](/course/fr/chapter7), nous mettrons tout cela à profit en plongeant dans les tâches de traitement du langage naturel de base pour lesquelles les *transformers* sont parfaits. Avant cela mettez vos connaissances sur la librairie 🤗 *Datasets* à l'épreuve avec un petit quiz !


<EditOnGithub source="https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/fr/chapter5/7.mdx" />