Data Science Tutorials

Lerne, wie du mit Plotly Shapes dein Daten-Storytelling aufwerten kannst. Dieses Handbuch bietet eine umfassende Anleitung zum Hinzufügen und Gestalten von Anmerkungen in Python, von einfachen Rechtecken und Linien bis hin zu fortgeschrittenen interaktiven Geometrien.

Lerne, wie du die filter()-Funktion von Python nutzt, um Elemente aus Listen oder anderen Iterablen zu extrahieren. Verstehe die wichtigsten Unterschiede zwischen Filtern und ähnlichen Python-Tools.

Entdecke, wie Devin dir bei deinen Codierungsaufgaben helfen kann. In diesem ersten Tutorial beginnen wir mit einem bestehenden Repo und erkunden die Funktionen, die in der Devin-Umgebung verfügbar sind.

Erfahre, wie Devin sich in Teams integriert, indem er Jira-Tickets verwaltet, Slack aktualisiert und CI/CD-Checks mit GitHub Actions durchführt, bevor er zusammenführt.

Lerne, wie du mit Devin echte Benutzerauthentifizierung mit NextAuth hinzufügst, Fehler mit Sentry überwachst und das Frontend mit Vorschau-URLs in Vercel bereitstellst.

Erfahre, wie Devin dir dabei helfen kann, einen Next.js 14-Spielplatz mit Live-Vitest-Feedback und einem NestJS-Backend zu bauen, das den Fortschritt des Benutzers mit einer anonymen UUID im localStorage speichert.

Lerne, wie du die Excel-Funktion COUNTBLANK() verwendest, um leere Zellen in deinen Daten schnell zu erkennen und zu zählen.

Erfahre, wie du die Excel-Formel ZÄHLEN() verwendest, mit wichtigen Tipps, Beispielen aus der Praxis und Variationen wie ZÄHLEN(), ZÄHLENBLANK() und ZÄHLEN(), um verschiedene Datentypen und Szenarien zu behandeln.

Entdecke, wie Delta Tabellen Batch- und Streaming-Daten vereinen, die Leistung steigern und Analysen in der Lakehouse-Architektur von Databricks vereinfachen.

Hier erfährst du, was Pydantic ist, wofür es verwendet wird und wie es im Vergleich zu Alternativen wie Marshmallow oder den Datenklassen von Python aussieht.

Word Clouds sind eine der wichtigsten Visualisierungen in der Textanalyse. Lerne, wie du sie in Tableau in einfachen Schritten erstellst und anpasst.

Entdecke, wie die Kovarianz Beziehungen zwischen Variablen aufzeigt. Lerne, wie du sie in den Bereichen Statistik, Finanzen und maschinelles Lernen berechnen und interpretieren kannst.