Data Science Tutorials

Erfahre, wie Julius AI dir hilft, Excel-, CSV- und PDF-Daten mit natürlicher Sprache zu analysieren. Erhalte visuelle Einblicke und erstelle ganz einfach Berichte, ganz ohne Programmierkenntnisse.

Lerne, wie du AutoGPT einrichtest, eigene KI-Agenten mit einer Low-Code-Schnittstelle erstellst und die Funktionalität mit Python-Blöcken erweiterst. Dieses praktische Tutorial behandelt die Installation, die Grundlagen der Benutzeroberfläche und die Erstellung von Agenten.

Lerne FastHTML kennen, eine Python-Bibliothek zur Erstellung dynamischer Webseiten. Enthält Beispiele aus der Praxis.

Erforsche MongoDB-Aggregationspipelines mit PyMongo. Verstehe den Datenfluss, Phasen wie $match, $project, $group, $lookup und erweiterte Muster.

In diesem Leitfaden wird anhand von Beispielen aus der Praxis erklärt, wie du mit der find()-Methode von MongoDB Daten abfragen, filtern, sortieren und paginieren kannst. Perfekt für Anfänger und Umsteiger von SQL.

Lerne, wie du den updateMany()-Operator in MongoDB nutzen und seine Leistung optimieren kannst, um mehrere Dokumente in einem einzigen Vorgang zu aktualisieren.

Nutze diese Methode, um bessere Vorhersagen aus realen Daten zu machen. Lerne, wie du Fehler minimierst und die zuverlässigste Trendlinie findest.

Entdecke, wie du die Funktion ROUNDUP() in Excel verwendest, um Zahlen konsequent von Null abzurunden. Lerne die Syntax, sieh dir Beispiele an und vergleiche ROUNDUP() mit anderen Rundungsmethoden.

Lerne, wie du das Magistral Small Modell von Mistral mit Ollama und vLLM einrichtest und ausführst, und erstelle ein Demoprojekt, das fehlerhafte Logik beseitigt.

Erfahre, was zirkuläre Importe in Python verursacht, wie sie deinen Code kaputt machen und entdecke bewährte Strategien, um sie in echten Projekten zu erkennen, zu beheben und zu verhindern.

Erfahre mehr über orthogonale Matrizen mit praktischen Beispielen und realen Anwendungen in der linearen Algebra und den Datenwissenschaften.

Verstehe, wie die t-Verteilung hilft, wenn der Stichprobenumfang klein oder die Varianz der Grundgesamtheit unbekannt ist. Vergleiche sie mit der Normal- und der Z-Verteilung, um zu lernen, wann sie jeweils geeignet sind.