Data Science Tutorials

Erforsche MongoDB-Aggregationspipelines mit PyMongo. Verstehe den Datenfluss, Phasen wie $match, $project, $group, $lookup und erweiterte Muster.

Lerne, wie du den updateMany()-Operator in MongoDB nutzen und seine Leistung optimieren kannst, um mehrere Dokumente in einem einzigen Vorgang zu aktualisieren.

Lerne, wie du AutoGPT einrichtest, eigene KI-Agenten mit einer Low-Code-Schnittstelle erstellst und die Funktionalität mit Python-Blöcken erweiterst. Dieses praktische Tutorial behandelt die Installation, die Grundlagen der Benutzeroberfläche und die Erstellung von Agenten.

In diesem Leitfaden wird anhand von Beispielen aus der Praxis erklärt, wie du mit der find()-Methode von MongoDB Daten abfragen, filtern, sortieren und paginieren kannst. Perfekt für Anfänger und Umsteiger von SQL.

Lerne FastHTML kennen, eine Python-Bibliothek zur Erstellung dynamischer Webseiten. Enthält Beispiele aus der Praxis.

Entdecke, wie du die Funktion ROUNDUP() in Excel verwendest, um Zahlen konsequent von Null abzurunden. Lerne die Syntax, sieh dir Beispiele an und vergleiche ROUNDUP() mit anderen Rundungsmethoden.

Erfahre mehr über orthogonale Matrizen mit praktischen Beispielen und realen Anwendungen in der linearen Algebra und den Datenwissenschaften.

Erfahre, was zirkuläre Importe in Python verursacht, wie sie deinen Code kaputt machen und entdecke bewährte Strategien, um sie in echten Projekten zu erkennen, zu beheben und zu verhindern.

Nutze diese Methode, um bessere Vorhersagen aus realen Daten zu machen. Lerne, wie du Fehler minimierst und die zuverlässigste Trendlinie findest.

Lerne, wie du das Magistral Small Modell von Mistral mit Ollama und vLLM einrichtest und ausführst, und erstelle ein Demoprojekt, das fehlerhafte Logik beseitigt.

Lerne, wie du PI() in Excel verwendest, damit du mit mathematischen Formeln präzise arbeiten kannst. Entdecke Beispiele, Details zur Syntax und Tipps zur Verwendung von π in Berechnungen.

Verstehe, wie die t-Verteilung hilft, wenn der Stichprobenumfang klein oder die Varianz der Grundgesamtheit unbekannt ist. Vergleiche sie mit der Normal- und der Z-Verteilung, um zu lernen, wann sie jeweils geeignet sind.