Data Science Tutorials

Lerne, was LiteLLM ist und wie du es für einheitliche API-Aufrufe an verschiedene LLM-Anbieter nutzen kannst, einschließlich grundlegender API-Nutzung, Fehlerbehandlung, Fallbacks, Streaming, strukturierten Ausgaben und Kostenverfolgung.

Lerne, was dbt-Makros sind, was sie machen und wie man sie in dbt-Modellen definiert und aufruft.

Lerne, wie du eine Streamlit-App baust, um Qwen3-Next-80B-A3B und andere Qwen-Modelle direkt zu vergleichen, wobei du dich auf echte Leistungsdaten konzentrierst.

Lerne, was Datenmodelle in DBMS sind, welche Arten es gibt, wie sie aufgebaut sind und wie man sie entwickelt. Enthält PostgreSQL-Beispiele, ER-Diagramme und Optimierungstipps.

Schau dir an, wie Azure Database for MySQL – Flexible Server moderne Daten-Workflows mit einer fortschrittlichen Architektur, Kostenoptimierung und nahtloser Azure-Integration unterstützt.

Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Einsatz eines produktionsreifen Mosquitto MQTT-Brokers mit Docker-Containern. Beinhaltet Authentifizierung, TLS-Verschlüsselung, Persistenzkonfiguration und Integration mit Home Assistant.

Eine kurze Anleitung, wie du Git unter Windows über die GUI und die CLI installierst.

Lerne, wie du mit Tabnine und dem Nano Banana-Modell von Google einen KI-Bildeditor entwickelst.

Lerne, wie du Roo Code, einen Open-Source-KI-Coding-Assistenten, installierst und benutzt, und vergleiche seine Features und Funktionen mit denen von Cline.

Feed-Forward-Neuralnetzwerke (FFNNs) sind die Basis für Deep Learning und werden in der Bilderkennung, in Transformatoren und in Empfehlungssystemen genutzt. Dieses komplette FFNN-Tutorial erklärt ihre Architektur, die Unterschiede zu MLPs, Aktivierungen, Backpropagation, Beispiele aus der Praxis und die PyTorch-Implementierung.

Lerne „git reset --soft“ mit praktischen Beispielen, Arbeitsabläufen und Sicherheitsprotokollen. Lerne, wie du die Commit-Historie verwaltest, Commits aufteilst und deinen Git-Workflow optimierst.

Lerne die mathematischen Grundlagen kennen, entdecke verschiedene Arten und ihre Anwendungen und finde heraus, wie der Standardfehler die statistische Inferenz und Entscheidungsfindung verbessert.