Data Analysis Tutorials

Genauigkeit reicht nicht aus. Lerne den Unterschied zwischen Präzision und Recall, verstehe den Kompromiss und wähle die richtige Metrik für dein Modell.

Finde die perfekte Python-IDE für deine Data-Science-Anforderungen im Jahr 2026. Vergleich die Funktionen, Vorteile und Leistung, um eine gute und sichere Entscheidung zu treffen.

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Lerne, wie du in Excel mit einfachen und fortgeschrittenen Formeln eindeutige Werte zählst. Schau dir den Unterschied zwischen eindeutigen und unterschiedlichen Werten an.

Um die Standardabweichung in Excel zu berechnen, gib deine Daten in einen Zellbereich ein und benutze entweder =STDEV.S() für Stichprobendaten oder =STDEV.P() für Populationsdaten.

Lerne die Gurobi-Optimierung von der Einrichtung bis hin zu echten Anwendungen. Lerne, wie du Modelle erstellst, Solver konfigurierst und lineare, ganzzahlige und nichtlineare Programmierprobleme effizient löst.

Lerne, kategoriale Beziehungen zu analysieren, wenn deine Stichprobengrößen klein sind.

Dieser Leitfaden geht auf Konzepte, Strategien und Tools für Regressionstests ein, die dir helfen, die Zuverlässigkeit deiner Software zu sichern und neue Fehler nach jedem Update zu vermeiden.

Lerne, wie du die Wahrscheinlichkeit berechnest und interpretierst, dass mehrere Ereignisse gleichzeitig passieren. Entdecke praktische Anwendungen in den Bereichen Vorhersagemodellierung, Risikobewertung und maschinelles Lernen, die komplexe datenwissenschaftliche Herausforderungen lösen.

Lerne die mathematischen Grundlagen von Z-Scores kennen, schau dir praktische Berechnungsmethoden an und entdecke Anwendungen in Statistik und Datenwissenschaft.

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