Data Science Tutorials

Marketing Mix Modeling (MMM) ist ein datenbasierter Analyseansatz, mit dem Unternehmen die Wirksamkeit ihrer Marketingstrategien bewerten und Ressourcen optimal verteilen.

In diesem Schritt-für-Schritt-Tutorial lernst du, wie du Jupyter Notebook auf Amazon Web Services (AWS) EC2 mit GPU für Deep Learning einrichtest und nutzt.

Dieses Keras-Tutorial führt dich in Deep Learning mit Python ein: Lerne, Daten vorzubereiten, Modelle zu erstellen, zu evaluieren und neuronale Netze zu optimieren.

DeepSeek-Coder-V2 ist ein Open-Source-Codemodell, das bei Codeaufgaben mit GPT-4, Gemini 1.5 Pro, Claude 3 Opus, Llama 3 70B oder Codestral mithalten kann.

Lerne, wie du DeepSeek OCR-2 lokal mit vLLM ausführst und ein inkrementelles PDF-Q&A-System baust, das Mini-Batch-OCR, FAISS-basiertes Retrieval und Echtzeit-Abfragen über eine Gradio-Oberfläche ermöglicht.

Lerne, wie du jedes PDF mit DeepSeek V3.1 und einer Streamlit-App in einen interaktiven Forschungsassistenten verwandelst.

Lerne, wie du Sicherheitskontrollen stapelst, damit Ausfälle in einer Schicht von anderen abgefangen werden. Dieser Leitfaden zeigt, welche Kontrollen wohin gehören – und wie du misst, ob deine Abwehr wirkt.

Lerne die grundlegende Statistik kennen, die du für Data Science und Machine Learning in Python brauchst.

Entdecke grundlegende Mathekonzepte für Data Science und Deep Learning wie Skalar und Vektor, Determinante, Singulärwertzerlegung und mehr.

Lerne, wie du LLM-Anwendungen mit LangServe bereitstellst. Diese umfassende Anleitung deckt Installation, Integration und Best Practices für eine effiziente Bereitstellung ab.

Lerne, Anomalien in großen Zeitreihen-Datensätzen zu erkennen und Erkenntnisse deutlich einfacher zu präsentieren.

Lerne alles über das Python-Dictionary und sein Potenzial. Du erfährst außerdem, wie du mit einem Dictionary Wortfrequenzen erstellst.