Data Science Tutorials

Lerne, wie du Einbettungen in MongoDB mit Atlas Vector Search speichern, indizieren und abfragen kannst.

Lerne, wie du deinen Git-Benutzernamen global oder lokal einstellst, verschiedene Identitäten für berufliche und private Projekte verwaltest und häufige Probleme behebst, wie zum Beispiel Commits, bei denen im Teamverlauf der falsche Name angezeigt wird.

Lerne die Gurobi-Optimierung von der Einrichtung bis hin zu echten Anwendungen. Lerne, wie du Modelle erstellst, Solver konfigurierst und lineare, ganzzahlige und nichtlineare Programmierprobleme effizient löst.

Lerne, wie du die Modi „Chat“, „Build“ und „Stream“ von Google AI Studio nutzen kannst, um mit Gemini-Modellen Prototypen zu erstellen.

Lerne, wie du Mem0 nutzen kannst, um LLMs mit persistenter Speicherkapazität auszustatten. Bau in diesem Schritt-für-Schritt-Tutorial einen intelligenten Lernbegleiter mit benutzerdefinierten Filtern und Graphensuche.

Verstehe, wie CFA theoretische Modelle testet, indem es beobachtete Indikatoren mit latenten Konstrukten verbindet. Lerne die Schritte, Annahmen und Erweiterungen kennen, die CFA für die Messvalidierung und Strukturgleichungsmodellierung so wichtig machen.

Ein praktischer Leitfaden, um Anaconda auf einem Mac mit nativer ARM64-Unterstützung zu installieren, den Download zu überprüfen, conda zu starten und saubere Umgebungen einzurichten.

Schau mal, wie Docker Model Runner die lokale LLM-Ausführung einfacher macht, den Datenschutz verbessert, Kosten senkt und sich nahtlos in bestehende Docker-Tools einfügt.

Lerne, wie du Daten in Snowflake teilen kannst. Lerne alles über die Einrichtung, Zugriffskontrolle, Abrechnung und bewährte Verfahren für die sichere und skalierbare Datenfreigabe in Snowflake.

Lerne, wie du mit Excel Solver Optimierungsprobleme mit mehreren Einschränkungen und Entscheidungsvariablen lösen kannst. Dieser Leitfaden erklärt anhand eines praktischen Beispiels, wie man etwas einrichtet, löst und die Ergebnisse interpretiert.

Lerne die map()-Funktion von Python mit praktischen Beispielen. Lerne die Syntax, die verzögerte Auswertung und wann du map() oder Listenkomprimierungen für speichereffizienten Code verwenden solltest.

Mach deinen Code schneller mit Python-Async-Programmierung. Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zu asyncio, Parallelität, effizienten HTTP-Anfragen und Datenbankintegration.