Data Science Tutorials

In diesem Python-Tutorial analysierst du Filmdaten beliebter Streaming-Plattformen und baust ein Empfehlungssystem.

Lerne alles über Strings in R: Regeln, Konkatenation, wichtige String-Eigenschaften, das Extrahieren und Ersetzen von Zeichenketten und das Formatieren von Strings.

Subsetting ist eine zentrale Kompetenz für alle Datenprofis. Lerne und übe das Subsetting von Daten in diesem kurzen interaktiven Tutorial!

In diesem Tutorial entwickelst du ein grundlegendes Verständnis für SVMs und setzt sie anschließend in R um.

In diesem Tutorial lernst du die statistischen Konzepte hinter der Survival-Analyse kennen und setzt eine praxisnahe Anwendung dieser Methoden in R um.

Lerne fortgeschrittenes Python-Scripting in Tableau, indem du das Facebook Prophet-Vorhersagemodell auf dem Tableau-Server bereitstellst und dynamische Zeitreihenvisualisierung erstellst.

Starte mit der Analyse der Titanic-Daten in R und dem tidyverse: Lerne, wie du deine Daten mit dplyr und ggplot2 filterst, sortierst, zusammenfasst, veränderst und visualisierst!

Hol dir Google-Trends-Daten zu Keywords wie "diet" und "gym" und sieh dir an, wie sie sich über die Zeit verändern – während du Trends und Saisonalität in Zeitreihen kennenlernst.

Lerne Zeitreihenanalyse mit R und nutze ein Forecasting-Paket, um reale Zeitreihen an das optimale Modell anzupassen.

Eine Liste der 5 beliebtesten Diagramme unter R-Nutzenden und -Fans.

Die Dreiecksungleichung ist mehr als ein geometrisches Prinzip – sie ist ein Grundpfeiler von Distanzmaßen in der Data Science. Entdecke, wie dieses elegante Konzept Algorithmen in Computational Geometry, Optimierung und Machine Learning antreibt.

Lerne das Hadoop-Ökosystem kennen, die Architekturen und wie du mit Cloudera startest.