Data Science Tutorials

Schau mal, wie Docker Model Runner die lokale LLM-Ausführung einfacher macht, den Datenschutz verbessert, Kosten senkt und sich nahtlos in bestehende Docker-Tools einfügt.

Lerne, wie du Daten in Snowflake teilen kannst. Lerne alles über die Einrichtung, Zugriffskontrolle, Abrechnung und bewährte Verfahren für die sichere und skalierbare Datenfreigabe in Snowflake.

Ein praktischer Leitfaden, um Anaconda auf einem Mac mit nativer ARM64-Unterstützung zu installieren, den Download zu überprüfen, conda zu starten und saubere Umgebungen einzurichten.

Lerne, wie du mit Excel Solver Optimierungsprobleme mit mehreren Einschränkungen und Entscheidungsvariablen lösen kannst. Dieser Leitfaden erklärt anhand eines praktischen Beispiels, wie man etwas einrichtet, löst und die Ergebnisse interpretiert.

Lerne die map()-Funktion von Python mit praktischen Beispielen. Lerne die Syntax, die verzögerte Auswertung und wann du map() oder Listenkomprimierungen für speichereffizienten Code verwenden solltest.

Mach deinen Code schneller mit Python-Async-Programmierung. Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zu asyncio, Parallelität, effizienten HTTP-Anfragen und Datenbankintegration.

Lerne, wie du das Ministral 3-Vision-Sprachmodell für die Klassifizierung von Röntgenbildern mit LoRA, Hugging Face-Tools, benutzerdefinierten Eingabeaufforderungen und TRL optimieren kannst.

Lerne, wie man die Raumkomplexität mit asymptotischer Notation berechnet, wie sich Speicherkomponenten wie Rekursion, Datenstrukturen und Hilfsspeicher summieren und wie man den Speicherbedarf durch In-Place-Techniken reduzieren kann.

Lerne, wie du mit Mistral Large 3 und Streamlit Diagramme und PDFs in strukturierte Tabellen, Erkenntnisse und mehrsprachige Zusammenfassungen verwandeln kannst.

Lerne mit Schritt-für-Schritt-Anleitungen, Tipps und Problemlösungen, wie du mehrere Zeilen in Excel einfrieren kannst, damit deine Überschriften beim Scrollen sichtbar bleiben.

Ein praktischer Leitfaden zur Implementierung von LoRA über Tinker AI, um Qwen3-8B mit Chain-of-Thought (CoT)-Finanzdaten zu trainieren und für die Verallgemeinerung zu optimieren.

Lerne, wie du mit DeepSeek V3.2 Speciale und Streamlit jede CSV-Datei in einen interaktiven Analyse-Assistenten verwandeln kannst.