Data Science Tutorials

Lerne in fünf praktischen Beispielen, die du selbst ausprobieren kannst, was der Comet-Browser von Perplexity ist und wie du ihn benutzt.

Erfahre, wie du Kimi K2 mit llama.cpp auf einer einzigen A100-GPU mit 250 GB RAM laufen lassen kannst.

In diesem Tutorial für Einsteiger erfährst du, wie du MongoDB auf Ubuntu installierst, den Dienst konfigurierst und die Einrichtung überprüfst.

Lerne anhand von sieben praktischen Beispielen, die du in der Chat-Oberfläche ausprobieren kannst, wie du Grok 4 optimal nutzt.

Mit der Funktion TEXTSPLIT() kannst du Text in Excel ganz einfach in Spalten oder Zeilen aufteilen.

Lerne, wie du Tableau nahtlos in Excel integrieren kannst, um statische Tabellen in coole, interaktive Dashboards zu verwandeln. Hol mehr aus deinen Insights raus, mach deine Analysen einfacher und triff bessere Entscheidungen, die auf deinen Daten basieren.

Ein kompletter praktischer Leitfaden für Docker-Netzwerke, einschließlich Netzwerktreibern, IP-Verwaltung, Swarm-Overlay-Einrichtung und Leistungsoptimierung für skalierbare, sichere containerisierte Systeme.

Lerne, wie du mit der Excel-Funktion MEDIAN() den Mittelwert in einem Datensatz findest. Vergleich es mit AVERAGE(), kümmere dich um die üblichen Macken und probier es in deinen eigenen Projekten aus.

Lerne die wichtigsten Unterschiede zwischen Cursor und Cline kennen, um zu entscheiden, welches Tool am besten zu deinem Projekt, deinem Budget und deinem bevorzugten Arbeitsablauf passt.

Lerne, Sensitivität und Spezifität auseinanderzuhalten und wann man was am besten benutzt. Mit praktischen Beispielen.

Lerne die Grundlagen von LangGraph – Zustand, Knoten, Kanten, Speicher – und entwickle skalierbare KI-Agenten mit ReAct-Mustern, benutzerdefinierten Tools und persistenter Zustandsverwaltung.

Lerne, wie du Python in Excel nutzen kannst, um fortgeschrittene Analysen durchzuführen, Visualisierungen zu erstellen und maschinelles Lernen in deine bestehenden Tabellenkalkulations-Workflows einzubinden.