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Data Science lernen

Data Science Tutorials

Entwickeln Sie Ihre Data-Science-Kenntnisse mit den Tutorials in unserem Blog. Wir decken alles ab, von komplexen Datenvisualisierungen in Tableau bis hin zu Versionskontrollfunktionen in Git.
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Perplexity Computer: Parallele KI-Workflows im Praxistest

Erfahre, was Perplexity Computer kann, wie parallele Sub-Agenten arbeiten, was Credits im Praxistest wirklich kosten und wo Pro und Max in echte Research-Workflows passen.
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Khalid Abdelaty

8. Mai 2026

Kimi K2.6 API-Tutorial: Einen KI-Job-Suchassistenten bauen

Baue mit Kimi K2.6, Olostep und dem OpenAI Agents SDK einen KI-Agenten, der deinen Lebenslauf liest, Live-Rollen findet, Rauschen filtert und dir sagt, wo du dich bewerben solltest.
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Abid Ali Awan

7. Mai 2026

DeepSeek V4 Flash lokal ausführen: So geht’s

Lerne in diesem praxisnahen Tutorial, wie du das komplette DeepSeek V4 Flash Modell auf einer einzelnen GPU mit einer modifizierten llama.cpp-Version und einer kompatiblen GGUF-Datei lokal betreibst.
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Abid Ali Awan

5. Mai 2026

Claude Code im Terminal: 7 Workflow-Upgrades für Power-User

Passe Claude Code im Terminal mit Berechtigungen, CLAUDE.md, Planmodus, /loop, Hooks, /voice und Kostenkontrolle an. Sieben Upgrades, die sich schnell auszahlen.
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Bex Tuychiev

5. Mai 2026

Differentialgleichungen: Von den Grundlagen bis zu ML-Anwendungen

Ein praxisnaher Einstieg in Differentialgleichungen: Typen, Klassifikation, analytische und numerische Lösungsverfahren sowie ihre Rolle in Gradientenabstieg, Regression und Zeitreihenmodellierung.
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Dario Radečić

4. Mai 2026

Newtons Verfahren: Nullstellen schnell finden mit iterativer Annäherung

Newtons Verfahren ist ein iterativer Nullstellensucher, der Tangentenapproximationen nutzt, um die Lösung von Gleichungen ohne geschlossene Form zu erreichen.
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Dario Radečić

4. Mai 2026

Zielfunktion einfach erklärt: Definition, Beispiele und Optimierung

Erfahre, was eine Zielfunktion ist, wie sie in Optimierung und Machine Learning wirkt und wie du sie mit realen Beispielen definierst und interpretierst.
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Dario Radečić

4. Mai 2026

Kruskal-Wallis-Test: Mehrere Gruppen ohne Normalverteilung vergleichen

Ein praktischer Leitfaden zum Kruskal-Wallis-Test – was er ist, wie er funktioniert, wann er ANOVA ersetzt und wie du ihn in Python und R durchführst und interpretierst.
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Dario Radečić

4. Mai 2026

Mann-Whitney-U-Test: Nichtparametrische Alternative zum t-Test

Der Mann-Whitney-U-Test ist ein rangbasierter, nichtparametrischer Test zum Vergleich zweier unabhängiger Gruppen, wenn die Normalitätsannahme des t-Tests nicht gilt.
Dario Radečić's photo

Dario Radečić

4. Mai 2026

GELU-Aktivierungsfunktion: Formel, Intuition und Einsatz im Deep Learning

GELU ist eine glatte, probabilistische Aktivierungsfunktion, die in tiefen Architekturen oft besser abschneidet als ReLU und zum Standard in Transformer-Modellen wie BERT und GPT geworden ist.
Dario Radečić's photo

Dario Radečić

4. Mai 2026

Conversational Analytics: Erstelle einen Data Agent in BigQuery

Lerne, wie du mit Conversational Analytics, der neuesten, von Gemini unterstützten Funktion in BigQuery Studio, intelligente Data Agents mit natürlichsprachlichen Abfragen erstellst.
Aryan Irani's photo

Aryan Irani

4. Mai 2026