Data Science Tutorials

Dieser Leitfaden zeigt dir, wie du MongoDB in Docker laufen lässt, und geht dabei auf schnelle Bereitstellungen über die Befehlszeile und komplette Docker Compose-Konfigurationen ein. Es ist perfekt für Entwickler, die selbst hosten oder lokal experimentieren wollen, ohne gleich in Cloud-Hosting einzusteigen.

Erfahre, was Moonshot's Kimi K2 ist, wie du darauf zugreifen kannst und sieh es dir anhand von sechs praktischen Beispielen an, die du nutzen kannst.

Finde Daten über Tabellen hinweg. Werte schnell nachschlagen. Organisiere deine Infos, ohne manuell suchen zu müssen.

Mit der Funktion MMULT() kannst du Matrixmultiplikationen in Excel machen. In diesem Handbuch wird erklärt, wie man MMULT() benutzt, wie die Syntax aussieht und wofür man die Funktion bei der Datenanalyse einsetzen kann.

Erfahre, was Cline ist, wie es im Vergleich zu anderen KI-Coding-Assistenten wie Cursor abschneidet und wie du es anhand von neun praktischen Beispielen nutzen kannst.

Erfahre, wie Pull-Anfragen Codeüberprüfungen vereinfachen, die Zusammenarbeit verbessern und deinen Entwicklungsworkflow übersichtlich und effizient halten.

In dieser Anleitung für Einsteiger erfährst du mehr über die verschiedenen Power BI-Visualisierungen und wie du sie erstellst.

Lerne den Befehl „git clone“ mit dieser umfassenden Anleitung – mit Protokollen, Optionen, Arbeitsabläufen und praktischen Anwendungsbeispielen für verschiedene Plattformen.

In dieser kompletten Anleitung erfährst du, wie du die Drill-Through-Funktion in Power BI nutzen kannst.

Hier erfährst du, wie AWS generative KI skalierbare, sichere und kostengünstige KI-Anwendungen in verschiedenen Branchen möglich macht. Perfekt für Teams, die von der Testphase zur Produktion übergehen wollen.

Hol mit der vielseitigen LINEST()-Funktion das Beste aus der linearen Regression in Excel raus. Lerne, wie du LINEST() für Trendanalysen, Prognosen und mehr nutzen kannst.

Um über die GPT-4o-API eine Verbindung herzustellen, hol dir deinen API-Schlüssel von OpenAI, installiere die OpenAI Python-Bibliothek und benutze sie, um Anfragen an die GPT-4o-Modelle zu senden und Antworten von ihnen zu empfangen.