Data Science Tutorials

Erfahre, was ein Residuenplot ist, wie du typische Muster interpretierst und wie Residuenplots Nichtlinearität, Heteroskedastizität, Ausreißer und andere Regressionsprobleme sichtbar machen.

Lerne, wie du Aufgaben per Kategorie mit Node.js und MongoDB organisierst. Baue eine REST-API mit Endpunkten für Erstellen, Auflisten, Abrufen, Aktualisieren, Löschen und Kategoriefilter.

Erfahre, was eine erweiterte Matrix ist, wie sie Gleichungssysteme darstellt und wie du mit Zeilenoperationen Lösungen findest.

Senke den Tokenverbrauch, indem du Kontext-Ballast, Terminalrauschen, ausschweifende Antworten und Überengineering kappst – mit schlanken Tools, die Coding-Agent-Workflows automatisch optimieren.

Self-Supervised Learning trainiert Modelle darauf, sich ihre Aufsicht aus unbeschrifteten Texten, Bildern, Audio und Videos selbst zu holen – mit Techniken wie kontrastivem Lernen, maskiertem Modeling und autoregressiver Vorhersage. So entstehen die Repräsentationen hinter heutigen Sprach-, Visions- und Multimodal-Modellen.

Richte Muse Spark 1.3 in Muse Code und der Meta Model API ein, wähle zwischen Contributor- und Standard-Tier und prüfe, ob Metas Effizienzversprechen hält.

Lerne, wie du die Gemini 3.8 Flash API in Python nutzt: Interactions API-Setup, thinking_level-Tuning, PDF-zu-JSON-Extraktion und Function Calling mit Code.

Nutze GPT-6 Astra über die OpenAI API, um einen Python-Agenten für Release-Checks mit Async-Tools, Reasoning-Kontrollen, Structured Outputs und Kostentracking zu bauen – plus Computer Use und Steering testen.

Lerne, wie du das neueste Flaggschiffmodell von Anthropic nutzt, um einen Python-Agenten zu bauen, der ein Flask-Repository liest, bevor er eine Änderung plant. Ergänze Fortschrittsupdates, Read-only-Datei-Tools und Kostenkontrollen.

Nutze GLM-5.3-Flash und CrewAI, um 3 spezialisierte LLM-Agenten für Fundamentaldaten, Technik und News zu bauen – und ihre Ergebnisse zu einem BUY/SELL-Signal zusammenzuführen.

Lerne, wie du Qwen3.8-27B lokal mit Blackwell-nativem NVFP4 und MTP-Spekulations-Decoding betreibst – mit bis zu 170 Tokens pro Sekunde in llama.cpp.

Lerne, wie Grok Bots, gemeinsamer Cloud-Computer, Skills und Routinen zusammenspielen – indem du einen Agenten baust, der jeden Montag recherchiert, prüft und berichtet.