Data Science Tutorials

Lerne, wie man Wahrscheinlichkeiten für mehrere Ereignisse berechnet, zwischen UND- und ODER-Szenarien unterscheidet und diese Konzepte auf echte Datenanalyseprobleme anwendet.

Lerne, wie du Pyright für die statische Typprüfung in Python installierst und benutzt. Dieser Leitfaden behandelt die Konfiguration, die IDE-Integration, die Fehlerbehebung und wann man Pyright anstelle von Mypy wählen sollte.

Lerne, wie du mit Docker den Fehler „Kein Speicherplatz mehr auf dem Gerät“ beheben kannst. Lerne, wie du nicht mehr benutzte Behälter sicher zurückschneiden und verlorenen Stauraum zurückgewinnen kannst.

Schluss mit verschwindenden Gradienten und verzerrten Modellen. Lerne, wie du Daten mit Min-Max und Z-Score in Scikit-learn normalisieren kannst, um Machine-Learning-Modelle zu verbessern.

Lerne, was Moonshots Kimi K2.5 ist, wie Agent Swarm funktioniert, und schau dir das Ganze in vier praktischen Experimenten aus der echten Welt an.

Lerne, wie du mit der Such- und Ersetzungsfunktion in Excel Daten bereinigen, Fehler beheben und Massenänderungen vornehmen kannst, ohne Formeln oder Formatierungen zu beeinträchtigen.

Lerne die Preise, Protokolle und Metrikfilter von AWS CloudWatch richtig kennen. Lerne, wie du ein individuelles Dashboard erstellst und Alarme für vollständige Cloud-Transparenz konfigurierst.

Starte MinIO mit Docker, um S3-kompatiblen Objektspeicher für die lokale Entwicklung zu bekommen. Dabei geht's um die Einrichtung, persistente Volumes, Fehlerbehebung und wann man den verteilten Modus nutzen sollte.

Versteh, was 1:n-Beziehungen sind, wie sie Tabellen über Schlüssel verbinden und warum sie für ein klares, zuverlässiges relationales Datenbankdesign wichtig sind.

Ein Anfängerfreundlicher Leitfaden zur Verwendung von Claude in Excel. Du wirst lernen, was es wirklich macht, wo es am nützlichsten ist und wie du es sicher in echten Tabellenkalkulationen nutzen kannst, ohne was kaputt zu machen.

Schau dir die Architektur der verwalteten MCP-Server von Google an und lerne, wie du LLMs zu proaktiven Operatoren für BigQuery, Maps, GCE und Kubernetes machen kannst.

Lerne, wie du deine Python-Version im Terminal, in Skripten und in virtuellen Umgebungen checken kannst. Lerne die häufigsten Probleme und bewährten Methoden für Windows, macOS und Linux kennen.