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.
Matt Crabtree
22. September 2026
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22. September 2026
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TypeSafe Jev vs. GPT-6 Astra: Entscheidungsmodell oder Frontier-Agent?
21. 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.
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
Ryan Ong
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.
Richie Cotton
Matt Crabtree
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.
Travis Tang
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.
Abid Ali Awan
18. September 2026
Einführung in Polars: Pythons Tool für großskalige Datenanalyse
Entdecke Polars, eine robuste Python‑Bibliothek für performante Datenmanipulation und -analyse. Erfahre mehr über Features, Vorteile gegenüber pandas und wie sie deine Datenanalyse revolutionieren kann.
Moez Ali
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.
Richie Cotton
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.
Laiba Siddiqui
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.
DataCamp Team
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.
DataCamp Team
18. September 2026
Wie Data-Discovery-Tools die Datendemokratisierung ermöglichen
Erfahre, wie Top-Unternehmen Herausforderungen der Datenerkundung lösen, um Datenkompetenz in großem Maßstab aufzubauen.
Kevin Babitz
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.
Kurtis Pykes
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.
Ryan Ong
18. September 2026