Data Science Tutorials

Lerne, wie du mit Python die Bildbearbeitung automatisieren kannst. Benutze Qwen-Image-Layered, um Bilder in bearbeitbare RGBA-Ebenen zu zerlegen und sie in einer Streamlit-App wieder zusammenzusetzen.

Lerne, wie die Hook-basierte Automatisierung funktioniert, und fang an, Claude Code Hooks zu nutzen, um Codierungsaufgaben wie Testen, Formatieren und Empfangen von Benachrichtigungen zu automatisieren.

Lerne die SQL-Datentypen in MySQL, PostgreSQL und SQL Server. Lerne, die richtigen Zahlen-, Text- und Datumsformate auszuwählen, um die Leistung und Datenintegrität zu verbessern.

Schau dir die Unterschiede zwischen Mittelwert und Median an, lerne ihre Anwendungen in der Datenanalyse kennen und finde heraus, wie du die richtige Messgröße für verschiedene Szenarien auswählst.

Verstehe, wie SQL ON DELETE RESTRICT die Datenintegrität schützt. Erfahre, wie es unsichere Löschvorgänge verhindert und wann du es anstelle der Regeln CASCADE oder SET NULL wählen solltest.

Verstehe, wie SQL ON DELETE CASCADE abhängige Löschvorgänge in SQL automatisiert, Tabellen konsistent hält und dabei hilft, versehentlichen Datenverlust zu verhindern.

Docker-Mounts verbinden Container über drei Arten mit persistenten Speichern: Volumes für Produktionsdaten, Bind-Mounts für Entwicklungs-Workflows und tmpfs für temporäre Dateien.

Versteh, wie CREATE TABLE deine Datenbank gestaltet. Lerne die wichtigsten Syntaxregeln, Datentypen, Einschränkungen und Optimierungstechniken für die Erstellung skalierbarer Schemata kennen.

Lerne, was eine ausführbare Datei ist und wie du ein Python-Skript mit PyInstaller, Nuitka und auto-py-to-exe in eine .exe-Datei umwandeln kannst.

Lerne, was zirkuläre Referenzen sind, warum sie Probleme verursachen und wie du sie mit einfachen und fortgeschrittenen Techniken beheben kannst.

In diesem Tutorial lernst du die Klassifizierung mit Entscheidungsbäumen, Maßnahmen zur Attributauswahl und wie man mit dem Python-Paket Scikit-learn einen Entscheidungsbaum-Klassifikator erstellt und optimiert.

Lerne, wie du mit dem Scikit-learn-Paket von Python einen Naive-Bayes-Klassifikator erstellen und bewerten kannst.