Data Science Tutorials

Feinabstimmung des Llama 3.1-Modells, um spezielle Algebra-Probleme mit hoher Genauigkeit und detaillierten Ergebnissen mit Unsloth zu lösen.

Erstelle aussagekräftige Balkendiagramme mit Matplotlib, Seaborn, Plotly, Plotnine und Pandas. Entdecke die verschiedenen Arten von Balkendiagrammen, von einfachen vertikalen und horizontalen Balken bis hin zu komplexeren gruppierten und gestapelten Layouts.

Entdecke, wie du mit dem Python-Modul turtle einfache bis komplexe Grafiken erstellen kannst. Lerne wichtige Befehle und baue interaktive Projekte, die deine Ideen zum Leben erwecken. Erforsche Fraktale, Animationen und kreative Designs und lerne dabei die Grundlagen von Python.

Entdecke, wie du die Leistungsfähigkeit von ChatGPT für Excel nutzen kannst, um deine Produktivität zu steigern und das volle Potenzial von Excel zu erschließen.

Lerne, wie du DBSCAN implementierst, verstehe seine wichtigsten Parameter und erfahre, wann du seine einzigartigen Stärken in deinen Data Science-Projekten nutzen kannst.

Erfahre, wie du die integrierten Funktionen von Excel, Formeln und sogar Power Query nutzen kannst, um Duplikate zu beseitigen, und erhalte Tipps für den Umgang mit komplexen Datensätzen.

Lerne, wie du in Power BI Gantt-Diagramme erstellst, anpasst und interpretierst, um Projektzeitpläne und Aufgaben zu verfolgen. Folge unserer detaillierten Anleitung und schau dir echte Beispiele an.

Von den alten ägyptischen Baumeistern bis zur modernen Datenwissenschaft: Entdecke, wie a^² + b^² = c^² die Mathematik revolutionierte und unsere technologische Welt weiterhin prägt.

Python dlt ist eine gute Wahl für Dateningenieure, die schnell und sicher Daten bewegen wollen. Es lässt sich mit fast allen Quellen und Zielen integrieren und ermöglicht es dir, deine ELT/ETL-Pipelines schnell zu schreiben. Dieses Tutorial zeigt dir, wie du jeden Schritt der Pipeline kontrollierst und mit lokalen Dateien, der Cloud, Datenbanken und REST APIs arbeitest.

Entdecke, wie die Breadth-First-Suche systematisch Knoten und Kanten in Graphen erkundet. Lerne seinen Level-by-Level-Ansatz kennen, um den kürzesten Weg in ungewichteten Netzwerken zu finden. Wende BFS in den Bereichen Datenwissenschaft, KI und Vernetzung an.

Lerne, wie du eine Python-API nutzt, um Systeme zu verbinden und deinen Projekten Echtzeitdaten zu liefern. Entdecke, wie du Daten abrufst, sendest und verarbeitest und deine Anwendungen dynamisch und reaktionsschnell machst.

Erfahre, wie du mit der Bibliothek Hugging Face Evaluate deine LLM-Fähigkeiten zur Codegenerierung bewerten kannst.