Data Science Tutorials

Lerne, wie du mit GPT‑5.2 jede CSV in eine Excel‑Arbeitsmappe und ein PowerPoint‑Deck mit belastbaren Quellen verwandelst – direkt in einer Streamlit‑App.

Erfahre, was Perplexity Computer kann, wie parallele Sub-Agenten arbeiten, was Credits im Praxistest wirklich kosten und wo Pro und Max in echte Research-Workflows passen.

Baue mit Kimi K2.6, Olostep und dem OpenAI Agents SDK einen KI-Agenten, der deinen Lebenslauf liest, Live-Rollen findet, Rauschen filtert und dir sagt, wo du dich bewerben solltest.

Lerne in diesem praxisnahen Tutorial, wie du das komplette DeepSeek V4 Flash Modell auf einer einzelnen GPU mit einer modifizierten llama.cpp-Version und einer kompatiblen GGUF-Datei lokal betreibst.

Passe Claude Code im Terminal mit Berechtigungen, CLAUDE.md, Planmodus, /loop, Hooks, /voice und Kostenkontrolle an. Sieben Upgrades, die sich schnell auszahlen.

Lerne, wie du mit VLOOKUP() in Google Sheets Daten in großen Datensätzen in Sekunden suchst, findest und abrufst.

Ein Deep-Dive in die ResNet-Architektur: Wie Residual Learning und Skip-Verbindungen das Gradientenverschwinden und das Degradationsproblem lösen, die das Training tiefer neuronaler Netze erschweren.

Finde heraus, wie Polynomapproximationen den Gradientenabstieg, XGBoost und die Funktionen antreiben, die dein Computer täglich berechnet.

Dieser Leitfaden zeigt dir sichere, formelbasierte Methoden und visuelle Merge-Optionen, damit du deine Arbeitsblätter formatierst, ohne Daten zu gefährden.

Lerne, wie du in Google Sheets Pivot-Tabellen erstellst und nutzt, um Daten zusammenzufassen, zu analysieren und zu erkunden.

Ein praxisnaher Leitfaden zu geometrischen Reihen: Formeln für endliche und unendliche Summen, Konvergenzbedingungen und Anwendungen in Finanzen, Physik und Informatik.

Entdecke einfache Formeln, moderne Excel-Funktionen und neue KI-Tools, um Wörter in Excel zu zählen.