Data Science Tutorials

Verstehe, wie der F1-Score die Modellleistung durch die Kombination von Präzision und Recall bewertet. Lerne seine Verwendung in der binären und Mehrklassenklassifizierung anhand von Python-Beispielen kennen.

Lerne Cursor 2 kennen, indem du mit Python und Streamlit eine Web-App zum Währungsumrechnen baust.

Erfahre, wie Claude Skills es Nutzern und Entwicklern ermöglicht, diese tragbaren, kombinierbaren und codeausführbaren Module anzupassen, um die Produktivität in Claude-Apps und API-Integrationen zu steigern.

Lerne, wie das None-Objekt in Python das Fehlen eines Werts darstellt. Schau dir das interne Design, typische Anwendungsfälle, bewährte Vorgehensweisen und den Vergleich mit null in anderen Sprachen an.

Lerne, wie du in Microsoft 365 Copilot eigene Apps erstellen, sich wiederholende Aufgaben automatisieren und intelligente Agenten mit natürlicher Sprache entwickeln kannst. Dieses Tutorial führt dich durch App Builder, Workflows und Copilot Studio mit echten Beispielen, die du schon heute umsetzen kannst.

Lerne, wie du mit dem n8n Workflow Builder deine täglichen Standup-Meetings automatisieren kannst. Google Kalender verbinden, mit KI zusammenfassen und tägliche Zusammenfassungen erstellen.

Verstehe, wie sich Messungenauigkeiten auf berechnete Ergebnisse auswirken, und lerne Formeln und Methoden kennen, um sie bei verschiedenen mathematischen Operationen zu quantifizieren.

Versteh, wie Facebook Prophet Trends, Saisonalität und besondere Ereignisse modelliert, um genaue und verständliche Prognosen zu erstellen.

Lerne bewährte Methoden, um Excel-Dateien manuell, programmgesteuert und in großen Mengen in CSV-Dateien umzuwandeln, ohne dass die Datengenauigkeit, Kodierung und Sicherheit beeinträchtigt werden.

Erfahre, wie UMAP die Visualisierung hochdimensionaler Daten vereinfacht, mit detaillierten Erklärungen, praktischen Anwendungsfällen und Vergleichen zu anderen Methoden der Dimensionsreduktion, wie t-SNE und PCA.

Lerne, wie du diese super kompakte und elegante Visualisierung in Excel machst, die perfekt für die Darstellung von Trends und Daten ist.

Dieser Leitfaden erklärt die mathematische Idee hinter der tanh-Funktion, wie sie im Vergleich zu Sigmoid und ReLU ist, ihre Vorteile und Nachteile und wie man sie effektiv im Deep Learning einsetzt.