Data Science Tutorials

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

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.

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.

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.

Versteh, wie Excel-Gitterlinien funktionieren, wann sie angezeigt werden und wie sie sich von Rahmen unterscheiden. Lerne, wie du übersichtliche Arbeitsblätter am Bildschirm und zum Ausdrucken machst.

Lerne die mathematischen Grundlagen von Einzelereigniswahrscheinlichkeiten kennen, schau dir Beispiele aus der klassischen Statistik bis hin zu realen Szenarien an und entdecke Anwendungen in den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.

Aktualisiere auf Transformers v5. Ein praktischer Leitfaden zum einheitlichen Rust-Backend, zu API-Änderungen und zu parallelen Migrationsmustern für die Codierung und den Chat zwischen Version 4 und Version 5.

Mit dem Befehl „docker run hello-world“ kannst du am schnellsten checken, ob dein Docker richtig läuft, was passiert, wenn du einen Container startest, und häufige Probleme bei der Einrichtung lösen, bevor du richtige Anwendungen baust.

Lerne, wie du die AWS-Infrastruktur mit Terraform automatisieren kannst. Erstell EC2-Instanzen mit SSM-Agenten, verwalte den Status in S3 und skalier mithilfe von Modulen.

Ein praktischer Leitfaden, der die Struktur, Regeln und Beispiele aus der Praxis abdeckt, die Entwickler brauchen, um klare, konsistente Git-Commit-Meldungen zu schreiben, die das Debugging verbessern, Code-Reviews beschleunigen und die Git-Historie in eine durchsuchbare Dokumentation verwandeln.

Einrichten von llama.cpp, um das GLM-4.7-Modell auf einer einzelnen NVIDIA H100 80 GB GPU laufen zu lassen, mit bis zu 20 Tokens pro Sekunde dank GPU-Offloading, Flash Attention, optimierter Kontextgröße, effizientem Batching und abgestimmtem CPU-Threading.

Lerne, wie du den Excel-Cache unter Windows und Mac leeren kannst, um häufige Probleme wie Verzögerungen und Synchronisierungsfehler zu lösen, und befolge bewährte Methoden, damit Excel reibungslos läuft.