Data Science Tutorials

Lerne, wie du mit den neuesten Audiomodellen von OpenAI einen Voice-to-Voice-Assistenten erstellst und deinen Arbeitsablauf mit der Agents API optimierst.

Beherrsche die Kunst, Daten in Excel mithilfe von Histogrammen zu visualisieren! Diese Schritt-für-Schritt-Anleitung führt dich durch verschiedene Methoden wie integrierte Diagramme, Formeln und das Analysis ToolPak, damit du Häufigkeitsverteilungen wie ein Profi analysieren kannst.

Entdecke, wie kollaboratives Filtern Empfehlungssysteme im E-Commerce, Streaming und mehr unterstützt. Lerne ihre Arten, Vorteile, Herausforderungen und die Implementierung in Python kennen.

Beherrsche das Alphabetisieren in Excel mit integrierten Tools und Formeln. Lerne, wie du Spalten, Zeilen und ganze Datensätze sortierst.

Feinabstimmung des neuen Gemma-Modells anhand des Datensatzes für Finanzwissen, um seine Genauigkeit zu verbessern und den Stil des Datensatzes zu übernehmen.

Entdecke, wie du mit dem Python-Paket psycopg2 PostgreSQL-Datenbanken erstellst, dich mit ihnen verbindest und sie verwaltest.

Führe LLaMA 3 lokal mit GPT4ALL und Ollama aus und integriere es in VSCode. Erstelle dann ein Q&A-Retrieval-System mit Langchain und Chroma DB.

Erlerne das Feature Engineering mit diesem praktischen Leitfaden. Lerne Techniken wie Kodierung, Skalierung und den Umgang mit fehlenden Werten in Python kennen.

Lerne, was natürliche Sprachverarbeitung (NLP) ist und entdecke ihre praktische Anwendung, indem du Google BERT zur Verarbeitung von Textdatensätzen nutzt.

Erforsche die Rolle der Determinante bei Matrizenoperationen, in der Geometrie und bei Berechnungsmethoden, mit schrittweisen Berechnungen in Python und R.

Lerne, wie du mit Git rebase deinen Commit-Verlauf sauber hältst und die Zusammenarbeit verbesserst. Dieser Leitfaden enthält Schritt-für-Schritt-Anleitungen, Best Practices und häufige Fallstricke, die du beim Rebasen von Zweigen in Git vermeiden solltest.

Lerne, wie Vorwärtspropagation in neuronalen Netzen funktioniert, von den mathematischen Grundlagen bis zur praktischen Umsetzung in Python. Beherrsche dieses wichtige Deep Learning-Konzept mit Codebeispielen und Visualisierungen.