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Im Rampenlicht

DataCamp vs. DeepLearning.AI: Welche Plattform passt 2026 zu dir?

Vergleiche DataCamp und DeepLearning.AI im Jahr 2026. Finde heraus, welche Plattform das beste praxisnahe Lernerlebnis für Data-Science- und KI-Kompetenzen bietet.

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Matt Crabtree

22. September 2026

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22. September 2026

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12 GPT-4 Open-Source-Alternativen

GPT-4 Open-Source-Alternativen, die eine ähnliche Leistung bieten können und weniger Rechenressourcen für die Ausführung benötigen. Diese Projekte werden mit Anleitungen, Codequellen, Modellgewichten, Datensätzen und Chatbot-UI geliefert.
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Abid Ali Awan

10. September 2024

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10. September 2024

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Was ist RAFT? RAG und Fine-Tuning kombinieren, um LLMs an spezialisierte Domänen anzupassen

RAFT kombiniert Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Fine-Tuning, um die Leistung großer Sprachmodelle in spezialisierten Domänen zu steigern
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18. September 2026

OpenAI kündigt GPT-4 Turbo mit Vision an: Das wissen wir bisher

Entdecke das neueste Update von OpenAI, GPT-4 Turbo mit Vision, und seine wichtigsten Features – von aktuellerem Wissensstand über ein erweitertes Kontextfenster bis hin zu budgetfreundlicheren Preisen und mehr.
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18. September 2026

Datenrollen jenseits des Titels „Data Scientist“

In diesem Artikel zeigen wir, welche verschiedenen Datenrollen es neben dem klassischen "Data Scientist" gibt – und wohin sie dich führen können.
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18. September 2026

Was ist Bilderkennung?

Bilderkennung nutzt Algorithmen und Modelle, um die visuelle Welt zu interpretieren und Bilder in symbolische Informationen zu verwandeln, die in verschiedenen Anwendungen genutzt werden.
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18. September 2026

Daten entzaubert: Was ist A/B-Testing?

Im siebten Teil von "Daten entzaubert" beleuchten wir einen der häufigsten Anwendungsfälle statistischer Analysen in der Data Science: A/B-Tests.
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18. September 2026

Looker Studio vs. Power BI: Welches Tool passt zu dir?

Entdecke die wichtigsten Unterschiede zwischen zwei beliebten Business-Intelligence-Tools: Looker Studio und Power BI. Finde heraus, welches besser zu deinen Anforderungen passt.
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18. September 2026

5 häufige Data-Science-Herausforderungen und wirksame Lösungen

Neue Technologien verändern die Data-Science-Welt und bringen neue Herausforderungen für Unternehmen mit sich. Hier sind 5 Data-Science-Herausforderungen und Lösungen.
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18. September 2026

Data Science in der Versicherungsbranche heute

Die Versicherungsbranche ist reich an Daten und an Data-Science-Anwendungsfällen, die echten Mehrwert liefern. In einem aktuellen Webinar beleuchtete Sudaman T M, Regional Chief Data & Analytics Officer bei Allianz Benelux, den Status quo der Data Science in der Branche.
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18. September 2026

Wie Data-Discovery-Tools die Datendemokratisierung ermöglichen

Erfahre, wie Top-Unternehmen Herausforderungen der Datenerkundung lösen, um Datenkompetenz in großem Maßstab aufzubauen.

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18. September 2026

Julia vs. Python – welche Sprache solltest du lernen?

Wir zeigen die Unterschiede zwischen Python und Julia, damit dir die Entscheidung leichter fällt und du direkt deine Karriere vorantreiben kannst.
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18. September 2026

Was ist Mistrals Codestral? Wichtige Features, Anwendungsfälle und Grenzen

Codestral ist Mistral AIs erstes Open-Weight-Generativmodell für Code-Generierung, das Code-Vervollständigung, -Erstellung und -Tests in mehreren Sprachen automatisiert.
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18. September 2026