Data Science Tutorials

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.

Berechne, wie stark der Zusammenhang zwischen zwei Datensätzen ist. Mit RSQ() kannst du den Bestimmtheitsmaß schnell in Excel herausfinden. Lerne die Syntax, schau dir praktische Beispiele an und behebe häufige Fehler.

Dieser Beitrag erklärt die Aktionswertfunktion, ein zentrales Konzept im verstärkenden Lernen, und zeigt dir, wie du sie mit Q-Learning und DQNs in Python umsetzen kannst.

Finde mit der Funktion ISERROR() alle möglichen Fehler in deinen Excel-Formeln.

Lerne, wie du mit git revert deinen letzten Git-Commit rückgängig machen kannst, ohne die Historie zu ändern. Verstehe die Auswirkungen, vergleiche es mit git reset und gehe mit realen Sonderfällen um.

Hol dir mit der Funktion NOW() sofort das aktuelle Datum und die aktuelle Uhrzeit in Excel. Lerne, wie man NOW() benutzt, wie die Syntax aussieht und schau dir praktische Beispiele für dynamische Tabellen an.

Erfahre, was Googles SynthID ist, wie es funktioniert und wie du ein SynthID-Wasserzeichen für Text einsetzt.

Verstehe, was der Bestimmtheitsmaß in der Regressionsanalyse bedeutet. Lerne, wie es berechnet wird, wie man seinen Wert interpretiert und wann man stattdessen das bereinigte R-Quadrat und das partielle R-Quadrat verwenden sollte.

Dieser Leitfaden zeigt dir anhand praktischer Beispiele, Einrichtungsschritten und Best Practices, wie du mit Amazon EventBridge skalierbare, ereignisgesteuerte Anwendungen erstellen kannst.

Mit der Funktion IFERROR() kannst du Fehler in deinen Excel-Formeln ganz einfach beheben. Lerne, wie du mit IFERROR() deine Tabellen sauber und professionell hältst.

Dieser Leitfaden zeigt dir Schritt für Schritt, wie du Azure Database for PostgreSQL einrichtest, sicher machst und optimierst, mit praktischen Tutorials für echte Anwendungen.

Erfahre, wie LDA die Klassentrennung optimiert und gleichzeitig die Dimensionen in deinen Machine-Learning-Projekten reduziert.