Data Science Tutorials

Ein vollständiger Überblick zum Verständnis multipler linearer Regressionen in R anhand von Beispielen.

Erfahre, wie OpenAIs neue Funktionsaufrufe GPT-Modelle in die Lage versetzen, strukturierte JSON-Ausgaben zu generieren und damit häufige Entwicklungsprobleme zu lösen, die durch unregelmäßige Ausgaben verursacht werden.

Lerne, wie man arithmetische und logische Operatoren in R verwendet. Diese binären Operatoren funktionieren mit Vektoren, Matrizen und Skalaren.

Das Importieren von Daten ist der erste Schritt in jedem Data Science-Projekt. Erfahre, warum die Datenwissenschaftler von heute die Funktion read_csv() von Pandas bevorzugen.

Erkunde die Datenanalyse mit Python. Mit Pandas DataFrames kannst du deine Daten ganz einfach manipulieren - vom Auswählen oder Ersetzen von Spalten und Indizes bis hin zum Umformen deiner Daten.

In diesem Lernprogramm lernst du, wie du mit R PCA (Principal Component Analysis) Daten mit vielen Variablen extrahieren und Visualisierungen zur Darstellung dieser Daten erstellen kannst.

Entdecke das Python-Pickle-Modul: Lerne etwas über Serialisierung, wann man es (nicht) verwenden sollte, wie man gepickelte Objekte komprimiert, Multiprocessing und vieles mehr!

Erfahre, was Pyspark ist und wie es verwendet werden kann, und gib Beispiele.

Erfahre, was Pytest ist und wofür es verwendet wird, und vergleiche es mit anderen Softwaretestmethoden.

Erforsche sechs wichtige Methoden für die Verkettung von Zeichenketten in Python, indem du anhand von Beispielen die Syntax und die Anwendung der einzelnen Techniken erläuterst.

Um einen Codeblock in Python auszukommentieren, kannst du entweder ein # am Anfang jeder Zeile des Blocks hinzufügen oder den gesamten Block mit dreifachen Anführungszeichen (''' oder """) umgeben.

Lerne alles über das Verständnis von Python-Wörterbüchern: wie du damit Wörterbücher erstellen kannst, wie du (verschachtelte) for-Schleifen oder Lambda-Funktionen durch map(), filter() und reduce() ersetzen kannst, ...!