Data Science Tutorials

Lerne, wie die Platzhalterzeichen von Excel die Flexibilität beim Suchen, Ersetzen und in der Formellogik erhöhen. Entdecke praktische Beispiele zur Verwendung von *, ? und ~ beim Filtern, VLOOKUP() und mehr.

Dieses Tutorial führt dich durch das Einrichten, Ausführen und Optimieren von CI/CD-Workflows mit Azure Pipelines.

Erfahre, was Underfitting ist, wie du ein unzureichend passendes Modell diagnostizierst und entdecke Strategien, wie du Underfitting beheben kannst, damit deine Modelle Datenmuster richtig erfassen und zuverlässige Vorhersagen liefern.

Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für die Einrichtung der Umgebung, die Verarbeitung des MRT-Datensatzes, die Feinabstimmung des Modells und die Bewertung seiner Leistung.

Entdecke XMATCH, eine leistungsstarke Excel-Funktion, um die relative Position eines Elements zu finden, das mit einem bestimmten Wert übereinstimmt.

Dieser Leitfaden entmystifiziert die Snowflake QUALIFY-Klausel und zeigt dir, wie du SQL-Abfragen vereinfachen kannst, indem du Fensterfunktionen ohne Unterabfragen filterst - perfekt für saubere, schnellere Analysen.

Erfahre, was Gemini Diffusion von Google ist und wie es funktioniert, anhand von acht praktischen Beispielen aus den Bereichen Texterstellung, Spieleentwicklung, Simulationen und mehr.

Lerne, wie du mit openpyxl Excel-Dateien lesen, schreiben und gestalten kannst. Entdecke praktische Beispiele für die Arbeit mit modernen Excel-Formaten (.xlsx) und erweiterten Funktionen.

Hier erfährst du, was Dify ist und wie du ein KI-Reisebüro mit einer einfachen Drag-and-Drop-Oberfläche erstellen kannst.

Erfahre, was Google Jules ist und wie du damit Entwicklungsaufgaben für dein GitHub-Repository automatisieren kannst.

Lerne, wie die Funktion SUBTOTAL() gefilterte oder gruppierte Daten dynamisch zusammenfasst. Verstehe ihre Syntax, lerne praktische Beispiele kennen und vergleiche sie mit ähnlichen Funktionen.

Erforsche die Bedeutung der Sigmoidfunktion in neuronalen Netzen und logistischen Regressionen und erhalte praktische Einblicke in Data Science-Anwendungen.