Data Science Tutorials

Hier erfährst du, was Pydantic ist, wofür es verwendet wird und wie es im Vergleich zu Alternativen wie Marshmallow oder den Datenklassen von Python aussieht.

Lerne, wann du die Poisson-Regression verwenden solltest, wie du die Ergebnisse anhand von Inzidenzratenverhältnissen interpretieren kannst und implementiere die wichtigsten Techniken in R.

Entdecke, wie die Kovarianz Beziehungen zwischen Variablen aufzeigt. Lerne, wie du sie in den Bereichen Statistik, Finanzen und maschinelles Lernen berechnen und interpretieren kannst.

Lerne, wie du die Variabilität deiner Daten mit der R-Funktion sd() messen kannst. Entdecke praktische Beispiele und wichtige Techniken für den Umgang mit fehlenden Werten und gruppierten Daten.

Hier erfährst du, wie Sammlungen in MongoDB erstellt werden, wann du sie explizit definieren musst und welche wichtigen Konfigurationsoptionen es gibt.

Ein ehrlicher Durchgang durch SageMaker Studio Lab - von der Einrichtung bis zur Ausführung echter ML-Projekte - perfekt für Schüler, Lehrkräfte und Entwickler, die eine leistungsstarke, kostenlose Entwicklungsumgebung suchen.

Lerne, wie du mit der Python-Funktion len() schnell die Größe von Strings, Listen, Wörterbüchern und anderen Datenstrukturen ermitteln kannst. Entdecke praktische Beispiele und häufige Fehler, die du bei der Arbeit mit len() in deinem eigenen Code vermeiden kannst.

Lerne, wie du mit der R-Funktion Median() schnell den mittleren Wert deiner Daten findest. Entdecke Tipps für den Umgang mit fehlenden Werten und die Gruppierung von Daten nach Kategorien.

Lerne, wie die Wahrscheinlichkeitsmassenfunktion diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen definiert. Erforsche ihre Eigenschaften, Beispiele und Unterschiede zu Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen.

Erfahre, was der RMSE in der Regressionsanalyse bedeutet, wie er berechnet wird und wann er zur Bewertung der Modellleistung verwendet werden sollte. Siehe Python- und R-Beispiele mit praktischen Interpretationen.

Baue einen vollständigen Deep AI-Forschungsassistenten mit einem React-Frontend und einem LangGraph-Backend auf.

Berechne den Durchschnitt von numerischen, logischen und gewichteten Daten mit den eingebauten Mittelwertfunktionen von R. Verstehe, wie man mit fehlenden Werten umgeht und wende die Funktion auf Vektoren und Datenrahmen an.