Data Engineering Tutorials | Read, Learn, & Grow Your Skills

Beherrsche die Grundlagen des Git Commit-Befehls und verbessere deine Fähigkeiten in der Versionskontrolle. Du lernst die Grundlagen des Bereitstellens und Übertragens von Änderungen, das Schreiben effektiver Nachrichten und die Verwendung erweiterter Optionen.

Erlerne das Feature Engineering mit diesem praktischen Leitfaden. Lerne Techniken wie Kodierung, Skalierung und den Umgang mit fehlenden Werten in Python kennen.

Erfahre, wie du mit git reflog verlorene Commits nachverfolgen und wiederherstellen, Fehler rückgängig machen und den Branchverlauf verwalten kannst. Entdecke praktische Anwendungsfälle und Befehle, um Git Reflog zu beherrschen.

Der Befehl git pull holt Aktualisierungen aus einem entfernten Repository und führt sie in deinem aktuellen Zweig zusammen. Lies weiter, um zu erfahren, wie du unnötige Konflikte beim Zusammenführen vermeiden kannst.

Master git clean, um nicht getrackte Dateien und Verzeichnisse sicher zu entfernen. Erfahre die wichtigsten Optionen, den interaktiven Modus und die besten Methoden, um Datenverluste zu vermeiden.

Lerne, wie man git cherry-pick benutzt, mit Schritt-für-Schritt-Beispielen, Best Practices und Tipps zur Fehlerbehebung!

Lerne, wie du mit git diff Codeänderungen effektiv verfolgen kannst, von einfachen Vergleichen bis hin zu fortgeschrittenen Techniken. Entdecke Visualisierungstools, spezielle Befehle und Workflows für ein besseres Code-Management.

In diesem Leitfaden für Anfänger erfährst du, wie Python für Redis verwendet wird.

Lerne, wie du .gitignore verwendest, um dein Git-Repository sauber zu halten. Dieses Tutorial behandelt die Grundlagen, häufige Anwendungsfälle und praktische Beispiele, um dir den Einstieg zu erleichtern!

Verstehe die Grundlagen von Databricks Unity Catalog in dieser Einführung und Setup-Anleitung.

Erfahre, wie du in Snowflake verschiedene Arten von Tabellen erstellst, darunter permanente, temporäre, externe und dynamische Tabellen. Mit Schritt-für-Schritt-Beispielen und Best Practices.

Lerne, wie du Anwendungen für maschinelles Lernen mit Docker und Kubernetes containerisieren kannst. Ein einsteigerfreundlicher Leitfaden für die Erstellung, den Einsatz und die Skalierung von ML-Modellen in Containern in der Produktion.