Data Science Tutorials

Lerne FastHTML kennen, eine Python-Bibliothek zur Erstellung dynamischer Webseiten. Enthält Beispiele aus der Praxis.

Lerne, wie du den updateMany()-Operator in MongoDB nutzen und seine Leistung optimieren kannst, um mehrere Dokumente in einem einzigen Vorgang zu aktualisieren.

Entdecke, wie du die Funktion ROUNDUP() in Excel verwendest, um Zahlen konsequent von Null abzurunden. Lerne die Syntax, sieh dir Beispiele an und vergleiche ROUNDUP() mit anderen Rundungsmethoden.

Nutze diese Methode, um bessere Vorhersagen aus realen Daten zu machen. Lerne, wie du Fehler minimierst und die zuverlässigste Trendlinie findest.

Lerne, wie du das Magistral Small Modell von Mistral mit Ollama und vLLM einrichtest und ausführst, und erstelle ein Demoprojekt, das fehlerhafte Logik beseitigt.

Erfahre mehr über orthogonale Matrizen mit praktischen Beispielen und realen Anwendungen in der linearen Algebra und den Datenwissenschaften.

Erfahre, was zirkuläre Importe in Python verursacht, wie sie deinen Code kaputt machen und entdecke bewährte Strategien, um sie in echten Projekten zu erkennen, zu beheben und zu verhindern.

Lerne, wie du PI() in Excel verwendest, damit du mit mathematischen Formeln präzise arbeiten kannst. Entdecke Beispiele, Details zur Syntax und Tipps zur Verwendung von π in Berechnungen.

Verstehe, wie die t-Verteilung hilft, wenn der Stichprobenumfang klein oder die Varianz der Grundgesamtheit unbekannt ist. Vergleiche sie mit der Normal- und der Z-Verteilung, um zu lernen, wann sie jeweils geeignet sind.

Beherrsche die Funktion `SEQUENCE()`, um deine Tabellenkalkulationsfähigkeiten zu verbessern. Lerne, wie du dynamische Listen erstellst, Berechnungen automatisierst und neue Möglichkeiten in Excel entdeckst.

Verstehe, wie Amazon Neptune stark verknüpfte Daten mithilfe von Graphenmodellen wie Eigenschaftsgraphen und RDF verarbeitet. Entdecke, wie du Abfragen in Gremlin, openCypher und SPARQL für reale Aufgaben wie Betrugserkennung und Empfehlungen schreiben kannst.

Entdecke, wie Microsofts vollständig verwaltete Multi-Modell-Datenbank niedrige Latenzzeiten, elastische Skalierbarkeit und Echtzeitfunktionen für KI, IoT, E-Commerce und mehr bietet.