Data Science Tutorials

Lerne, wie die Binomialverteilung mehrere binäre Ergebnisse modelliert und in Bereichen wie Finanzen, Gesundheitswesen und Machine Learning zum Einsatz kommt.

Lerne die zentralen Bausteine des ARIMA-Modells kennen, baue und optimiere es für präzise Prognosen in Python und entdecke Anwendungsszenarien in verschiedenen Branchen.

Ein praktisches Git-Worktree-Tutorial: Arbeite gleichzeitig an mehreren Branches, beschleunige Reviews und vermeide Stashing oder Kontextwechsel.

Führe GLM-5, das führende Open-Weight-KI-Modell, mit llama.cpp auf einer einzelnen GPU aus und verbinde es mit Aider – für einen mächtigen lokalen Coding-Agenten.

Erfahre, wie CrewAI, LangGraph und AutoGen Multi-Agenten-KI angehen. Vergleiche Workflows, Speicher, Skalierbarkeit und Zusammenarbeit – und finde das passende Framework für dich.

Erfahre, wie Bootstrapping die Schätzung von Konfidenzintervallen und Standardfehlern verbessert. Lerne den Unterschied zwischen parametrischem und nichtparametrischem Bootstrapping kennen und wie Bootstrapping in der Zeitreihenprognose eingesetzt wird.

Baue eine produktionsreife App mit Gemini 3.1 Pro und lerne Schritt für Schritt Gemini CLI, Custom Skills, Kontext- und Memory-Steuerung, Tests und Vercel-Deployment.

Lerne, wie du mit Pythons pop()-Methode Elemente aus Listen und Dictionaries entfernst – inklusive Entfernen beim Iterieren. Vermeide typische Fehler wie IndexError und KeyError.

Lerne, wie du Claude Code Auto Mode mit Telegram-Channels kombinierst, um von deinem Handy aus einen autonomen Write-Test-Debug-Loop zu starten.

Lerne, wie du Qwen3.6 auf einer H100 NVL GPU mit SFT feinabstimmst – von der Datensatzvorbereitung und 4‑Bit‑Ladung bis hin zu Training und Evaluation.

Lerne, wie du ein automatisiertes LLM-as-a-judge-System aufbaust, um deine RAG-Pipelines in großem Maßstab auf Faktentreue und Relevanz zu prüfen – und so die Lücke im KI-Testing schließt.

Lerne die Möglichkeiten von Anthropics leistungsstärkstem öffentlich verfügbaren Modell, Claude Opus 4.7, kennen und baue ein Data-Science-Tool, das ein Diagramm in Rohdaten verwandelt.