Data Science Tutorials

Lerne pandas vom Setup bis zur Analyse – alle Beispiele auf pandas 3.1 getestet.

Lerne PySpark mit ausführbarem Code: Richte PySpark 4.3 ein, arbeite mit DataFrames (select, filter, group, join), stelle Abfragen mit Spark SQL und segmentiere Kunden mit pyspark.ml.

Kurzes Tutorial zum Scrapen von JavaScript-generierten Daten mit R mithilfe von PhantomJS.

Ein autoregressives Modell sagt künftige Werte einer Zeitreihe aus ihrer eigenen Vergangenheit voraus. Lerne, wie du es in Python mit statsmodels fitten, die Verzugsordnung mit PACF und AIC/BIC wählen und es mit MA und ARIMA vergleichen kannst.

Erfahre, wie ARIMAX ARIMA um externe Prädiktoren erweitert, verstehe Parameter und Annahmen und baue ein Prognosemodell in Python mit statsmodels.

Erfahre, wie SARIMAX saisonale Zeitreihenmodellierung mit externen Prädiktoren kombiniert. Verstehe die Parameter, die Unterschiede zu ARIMA und SARIMA und baue ein Prognosemodell in Python.

Lerne, was Quadratur ist, wie numerische Integration bestimmte Integrale approximiert und wie Trapezregel, Simpson-Regel und Gauß-Quadratur funktionieren.

Erfahre, wie die Box-Cox-Transformation funktioniert, wie du den Lambda-Parameter wählst und wann du sie einsetzt, um Varianz zu stabilisieren, Schiefe zu reduzieren und statistische Modelle zu verbessern.

Erkunde Grundlagen, Anwendungen und Vergleiche der Hamming-Distanz in verschiedenen Bereichen.

Eine Likelihood-Ratio vergleicht, wie gut zwei Hypothesen oder Modelle dieselben Daten erklären. Dieser Artikel behandelt die Formel, ein durchgerechnetes Münzwurf-Beispiel, den Likelihood-Ratio-Test für verschachtelte Regressionsmodelle in Python und R sowie diagnostische Likelihood-Ratios.

Stepwise Regression automatisiert die Prädiktorenauswahl mit Forward-, Backward- und bidirektionaler Suche – bringt aber Abstriche bei Stabilität und Overfitting mit sich.

Lerne Definition, Formel, zentrale Eigenschaften, homogene Koordinaten und Anwendungen affiner Transformationen in Grafik, Computer Vision, Robotik und Datenvorverarbeitung kennen.