Data Science Tutorials

Hier findest du eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, wie du Python installierst und für grundlegende Data Science-Funktionen verwendest.

In diesem Lernprogramm lernst du verschiedene Möglichkeiten kennen, wie mehrere DataFrames in Python mit der Pandas-Bibliothek zusammengeführt werden können.

In Pandas kannst du einen DataFrame mit der Methode df.to_csv('ihr_dateiname.csv', index=False) in eine CSV-Datei speichern, wobei df dein DataFrame ist und index=False verhindert, dass eine Indexspalte hinzugefügt wird.

In diesem Artikel erfährst du, wie du mit der readxl-Bibliothek Excel-Dateien in R importierst.

Erfahre, wie Propensity Scores dazu beitragen, Verwirrung in der Beobachtungsforschung zu minimieren, mit detaillierten Anwendungen in realen Studien.

Entdecke, was Kardinalität bedeutet und wie sie sich auf Datenverarbeitung, Analyse und maschinelles Lernen auswirkt. Lerne praktische Strategien und Techniken für den Umgang mit hoher Kardinalität kennen, von der Datenvorverarbeitung bis hin zu fortschrittlichen Optimierungstools.

Erforsche die Grundlagen der Eigenkomposition und ihre Anwendungen in der Datenwissenschaft und im maschinellen Lernen.

Gewinne Vertrauen in die OLS-Regression, indem du ihre theoretischen Grundlagen beherrschst. Erforsche, wie du einfache Implementierungen in Excel, R und Python durchführst.

Lerne, wie du Threads und Prozesse mit dem Python Multiprocessing-Modul verwaltest. Entdecke die wichtigsten Techniken für die parallele Programmierung. Verbessere die Effizienz deines Codes mit Beispielen.

Finde heraus, wie du mit Subsetting auf die Daten deines DataFrames zugreifen kannst. Lerne, wie du mit Hilfe von Klammern oder der Funktion subset() von R eine Untermenge bilden kannst.

.loc wählt Daten über Zeilen- und Spaltennamen (Labels) aus, während .iloc numerische Indizes (Positionen) verwendet. Lerne anhand von Beispielen, wie du beides verwenden kannst.

Lerne, wie du Multikollinearität in Regressionsmodellen mithilfe des Varianzinflationsfaktors (VIF), einem wichtigen Diagnoseinstrument, erkennen kannst. In diesem Tutorial wird erklärt, wie VIF berechnet wird, wie man die Werte interpretiert und wie man mit hohen VIF-Werten umgeht, um die Zuverlässigkeit deiner Regressionsmodellierung zu verbessern.