Data Science Tutorials

Finde heraus, wie Polynomapproximationen den Gradientenabstieg, XGBoost und die Funktionen antreiben, die dein Computer täglich berechnet.

Lerne die zentralen Bausteine des ARIMA-Modells kennen, baue und optimiere es für präzise Prognosen in Python und entdecke Anwendungsszenarien in verschiedenen Branchen.

Lerne, wie die Binomialverteilung mehrere binäre Ergebnisse modelliert und in Bereichen wie Finanzen, Gesundheitswesen und Machine Learning zum Einsatz kommt.

Erfahre, wie Bootstrapping die Schätzung von Konfidenzintervallen und Standardfehlern verbessert. Lerne den Unterschied zwischen parametrischem und nichtparametrischem Bootstrapping kennen und wie Bootstrapping in der Zeitreihenprognose eingesetzt wird.

Entdecke, warum Eulers Zahl überall ist – von Banking und Biologie bis zu Machine Learning und Meteorologie – und wie diese Konstante kontinuierliches Wachstum und Veränderung antreibt.

Meistere OpenAIs Codex CLI zur Automatisierung von Daten-Workflows. Lerne, EDA durchzuführen, Python-ETL-Pipelines zu bauen und Tests direkt im lokalen Terminal zu generieren.

Entdecke die versteckten Einschränkungen hinter jedem statistischen Test und lerne, deine Ergebnisse mit echtem Selbstvertrauen zu interpretieren.

Lerne, wie man Wahrscheinlichkeiten für mehrere Ereignisse berechnet, zwischen UND- und ODER-Szenarien unterscheidet und diese Konzepte auf echte Datenanalyseprobleme anwendet.

Lerne die mathematischen Grundlagen von Einzelereigniswahrscheinlichkeiten kennen, schau dir Beispiele aus der klassischen Statistik bis hin zu realen Szenarien an und entdecke Anwendungen in den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.

Lerne Ensemble Learning mit Python. Dieses praktische Tutorial behandelt Bagging vs. Boosting, Random Forest und XGBoost mit Code-Beispielen anhand eines echten Datensatzes.

Schau dir die Unterschiede zwischen Mittelwert und Median an, lerne ihre Anwendungen in der Datenanalyse kennen und finde heraus, wie du die richtige Messgröße für verschiedene Szenarien auswählst.

Lerne, wie du mit dem Scikit-learn-Paket von Python einen Naive-Bayes-Klassifikator erstellen und bewerten kannst.