Data Science Tutorials

In diesem Tutorial lernst du Autoencoder kennen und baust Convolutional- und Denoising-Autoencoder mit dem NotMNIST-Datensatz in Keras.

Erfahre, was automatisiertes Machine Learning ist und wie es mit Auto-Keras umgesetzt wird.

Lerne Schritt für Schritt, wie du Daten- und Modellvalidierung mit DeepChecks automatisierst, um robuste ML-Performance sicherzustellen.

Lerne, wie du mit AutoSumme in Excel schnell Spalten und Zeilen summierst. Dieser Guide deckt Shortcuts, gängige Funktionen, Troubleshooting und gefilterte Daten ab.

Ein AVL-Baum ist ein selbstbalancierender binärer Suchbaum, bei dem sich die Höhen der linken und rechten Teilbäume eines Knotens um höchstens eins unterscheiden – für effiziente Operationen.

Entdecke, wie AWS Amplify die Full-Stack-Cloud-App-Entwicklung mit Echtzeit-APIs, Authentifizierung, Storage und Git-basierten, Code-first-Deployments beschleunigt.

Dieser praxisnahe Leitfaden hilft dir beim Einstieg in AWS Athena. Entdecke Architektur und Funktionen und lerne, wie du Daten in Amazon S3 mit SQL abfragst.

Erfahre, warum sich Amazon Web Services Elastic Compute Cloud (EC2) lohnt, und wie du auf einer Windows-Instanz eine einfache Data-Science-Umgebung einrichtest.

Lerne, wie du AWS Glue einrichtest, einen Crawler erstellst, deine Daten katalogisierst und Jobs ausführst, um CSV-Dateien in Parquet zu konvertieren — für effizientere ETL-Prozesse.

Lerne, wie du mit AWS Identity and Access Management (IAM) deine AWS-Umgebung absicherst, Zugriffe über Benutzer, Gruppen und Rollen steuerst und Best Practices für robuste Sicherheit umsetzt.

Der vollständige Leitfaden zur Dateispeicherung auf AWS mit S3 & EFS.

Dieses umfassende Tutorial zeigt dir, wie du mit AWS SageMaker ML-Modelle baust, trainierst und bereitstellst. Wir führen dich durch den kompletten Workflow – vom Einrichten der AWS-Umgebung und Erstellen einer SageMaker-Notebook-Instanz bis zur Datenaufbereitung, dem Training und dem Deployment als Endpunkte.