Data Science Tutorials

Entdecke, wie CatBoost mit der Funktion CatBoostClassifier() den Umgang mit kategorialen Daten vereinfacht. Verstehe die wichtigsten Unterschiede zwischen CatBoost und XGBoost, um fundierte Entscheidungen für deine Machine-Learning-Projekte zu treffen.

Lerne, wie du deine Daten in Tableau mit dem integrierten Clustering-Tool ganz einfach in Gruppen einteilst.

Dieses Tutorial beleuchtet den Databricks-Ansatz für KI und Machine Learning im Databricks Lakehouse und stellt die neuesten Funktionen vor.

In diesem Tutorial lernst du anhand eines Beispiels, wie die „Kontingenzanalyse“ bzw. der „Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest“ funktioniert – und wie wir ihn effizient in R durchführen.

Dieses Tutorial basiert auf Inhalten aus DataCamps Machine Learning Toolbox-Kurs und lässt dich Konfusionsmatrizen in R praktisch üben.

In diesem Tutorial lernst du, wie du Kreuztabellen erstellst und wie du Beziehungen darin testest und quantifizierst.

Lerne, wie du mit einer oder mehreren Bedingungen arbeitest und Zellen mithilfe benutzerdefinierter Kriterien auf Basis eines Datensatzes einfärbst.

Lerne relationale Operatoren zum Vergleichen von R-Objekten und logische Operatoren zum Kombinieren von TRUE/FALSE. Außerdem erstellst du bedingte Anweisungen.

There are different types of R plots, ranging from the basic graph types to complex types of graphs. Here we discover how to create these.

Erkunde Cohere Command R+ online und lokal, lerne die besonderen Funktionen der Cohere Python API kennen und baue mit LangChain und Cohere einen mehrstufigen KI-Agenten.

Erkunde Cosine Distance und Cosine Similarity. Entdecke Berechnungen, Anwendungsfälle und Vergleiche mit anderen Metriken. Lerne die Implementierung in R und Python mit NumPy.

Lerne, mit Korrelation Beziehungen zwischen Variablen zu erkennen. Entdecke verschiedene Korrelationskoeffizienten und ihre Einsatzgebiete.