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Data Science Tutorials

Bringe deine Datenkarriere mit unseren Data Science-Tutorials voran. Wir führen dich Schritt für Schritt durch anspruchsvolle Data Science-Funktionen und -Modelle.
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Docker für Data Science: Eine Einführung

In diesem Docker-Tutorial erfährst du alles über Setup, wichtige Docker-Befehle, das Dockerisieren von Machine-Learning-Anwendungen und bewährte Branchenpraktiken.

18. September 2026

Ensemble Learning in R mit SuperLearner

Hol mehr aus deinen Machine-Learning-Modellen heraus und entdecke Ensembles in R mit dem SuperLearner-Paket: Lerne den Random-Forest-Algorithmus, Bagging und vieles mehr kennen!

18. September 2026

Web Scraping und Daten-Parsing in R | H-1B-Daten erkunden, Teil 1

Lerne, wie du Daten aus dem Web extrahierst, vorverarbeitest und mit R eine grundlegende explorative Datenanalyse durchführst.

18. September 2026

Faktoren in R: Tutorial

Lerne die factor()-Funktion in R kennen – mit Beispiel, Struktur, geänderter Level-Reihenfolge, Umbenennen der Levels und dem Ordnen kategorialer Werte.

18. September 2026

Essentials der linearen Regression in Python

Erfahre, was ein Regressionsproblem ausmacht und wie ein Algorithmus für lineare Regression in Python funktioniert.

18. September 2026

Python-Tutorial: Explorative Datenanalyse

Lerne die Grundlagen der Explorativen Datenanalyse (EDA) in Python mit pandas, Matplotlib und NumPy: Sampling, Feature Engineering, Korrelation u. v. m.

18. September 2026

Featureauswahl in R mit dem Boruta-Paket

Meistere Featureauswahl in R: Entdecke den Boruta-Algorithmus – einen Wrapper rund um Random Forests – und seine Umsetzung.

18. September 2026

Fünf Tipps, um deinen R-Code zu verbessern

Fünf praktische Tipps, mit denen du deinen R-Code effektiv verbesserst – von seq() für Sequenzen bis zum Verzicht auf which() und mehr!

18. September 2026

For-Schleifen in R

Wenn du weißt, wie oft du eine Aktion wiederholen willst, ist eine for-Schleife eine gute Option. Meistere for-Schleifen mit diesem Tutorial.

18. September 2026

Funktionale Programmierung vs. Objektorientierte Programmierung in der Datenanalyse

Entdecke zwei der am häufigsten genutzten Programmierparadigmen in der Data Science: objektorientierte Programmierung und funktionale Programmierung.

18. September 2026

Funktionen in R verwenden: Tutorial

Finde heraus, was R-Funktionen sind, welche Funktionstypen es gibt und wie du eigene Funktionen in R erstellst.

18. September 2026

Git Rebase richtig nutzen: Ein Einsteiger-Tutorial

Finde heraus, was Git Rebase ist und wie du es in deinen Data-Science-Workflows einsetzt.

18. September 2026