Data Science Tutorials

Lerne, wie du mit git diff Codeänderungen effektiv verfolgen kannst, von einfachen Vergleichen bis hin zu fortgeschrittenen Techniken. Entdecke Visualisierungstools, spezielle Befehle und Workflows für ein besseres Code-Management.

Lerne die lineare Regression kennen, ihren Zweck und wie du sie mit der scikit-learn-Bibliothek implementierst. Enthält praktische Beispiele.

Lerne, klare und informative Liniendiagramme in Excel zu erstellen. Dieser Leitfaden führt dich durch jeden Schritt, von der Einrichtung deiner Daten bis zur Anpassung der Grafik für eine bessere Lesbarkeit.

Die Funktion SUMIFS() in Excel summiert Werte, die mehrere Kriterien erfüllen, und ist daher nützlich für bedingte Berechnungen mit Zahlen, Daten und Text. Lerne die Verwendung von SUMIFS() mit Syntax, Beispielen und Best Practices.

Lerne, wie du .gitignore verwendest, um dein Git-Repository sauber zu halten. Dieses Tutorial behandelt die Grundlagen, häufige Anwendungsfälle und praktische Beispiele, um dir den Einstieg zu erleichtern!

Erfahre, wie du Googles Gemini Code Assist in Visual Studio Code installierst und verwendest, mit Beispielen in Python.

Lerne, wie du dich mit der OpenAI API verbindest, einen API-Schlüssel erstellst, eine Python-Umgebung einrichtest und einen einfachen Chatbot mit GPT-4.5 erstellst.

Lerne anhand eines praktischen Beispiels mit der Python-Bibliothek Supabase, wie du mit dem Claude Code von Anthropic die Arbeitsabläufe bei der Softwareentwicklung verbessern kannst.

Lerne, wie du eine Agentic RAG-Pipeline von Grund auf aufbaust, die lokale Datenquellen und Web Scraping integriert, um kontextbezogene Antworten auf Benutzeranfragen zu generieren.

Hier erfährst du alles, was du über die Merge-Sortierung in Python wissen musst und wie du diesen wichtigen Algorithmus zum Sortieren großer Datenbanken implementierst.

Lerne, wie du mit PyTorch Convolutional Neural Networks (CNNs) in Python konstruierst und implementierst.

Wähle die richtige Python-Listenumkehrtechnik zwischen reverse(), slicing, reversed() und list comprehensions. Nutze diese Methoden, um Aufgaben wie Datensortierung und Sequenzabgleich zu bewältigen.