Data Science Tutorials

Lerne, wie SARIMA ARIMA um Saisonalität erweitert, seine sieben Parameter verstehst und in Python ein funktionsfähiges Modell von der Datensammlung bis zur Prognose aufbaust.

Zu wissen, warum Scheinkorrelationen entstehen – von Konfoundern bis Stichprobenverzerrung – trennt echte Erkenntnisse vom Zufallstreffer.

Ein Einsteiger-Tutorial, das zeigt, wie Git-Versionskontrolle funktioniert und warum sie für Data-Science-Projekte unverzichtbar ist.

Erfahre, wie eine End-to-End-MLOps-Pipeline die WM 2026 prognostiziert – vom automatischen Retraining und DVC bis zur 10.000-laufenden Monte-Carlo-Simulation des Turnierbaums.

Die Kerndichteschätzung ist eine nichtparametrische Methode, um die Form einer Datenverteilung ohne festes Modell zu schätzen. Lerne die Formel, die Bandbreitenwahl und die praktische Umsetzung in Python und R kennen.

Ein Praxisleitfaden zur Spline-Regression: Wie stückweise Polynome und Knoten nichtlineare Zusammenhänge modellieren, die wichtigsten Spline-Typen und das Fitting in Python und R.

Ein praxisnaher Leitfaden zu den Annahmen hinter der logistischen Regression, den Diagnosen für Verstöße in Python und R und den Alternativen, wenn die Annahmen nicht halten.

Ein detaillierter Überblick über Overfitting und Underfitting im Machine Learning – inklusive Erkennung, Ursachen und Lösungen über den Bias-Variance-Trade-off.

Ein praxisnaher Leitfaden zu GLMs – was sie sind, wie ihre drei Komponenten zusammenspielen und wie du sie in Python und R fitst und interpretierst.

Gradient Clipping ist ein Ein-Zeilen-Fix im Training, der verhindert, dass explodierende Gradienten tiefe neuronale Netze ruinieren. Diese Anleitung erklärt das Prinzip, die zwei gängigen Methoden, die Wahl des Schwellwerts und die Umsetzung in PyTorch und TensorFlow.

Ein Leitfaden zu Markov-Chain-Monte-Carlo – wie es funktioniert, warum es genutzt wird, die gängigsten Algorithmen und wie du es in Python für bayes’sche Inferenz anwendest.

Support Vector Regression ist eine randbasierte Regressionsmethode, die kleine Fehler bewusst ignoriert, Nichtlinearitäten per Kernel abbildet und auf verrauschten Realweltdaten überzeugt, wo Standardregression an Grenzen stößt.