Data Science Tutorials

Entwickeln Sie Ihre Data-Science-Kenntnisse mit den Tutorials in unserem Blog. Wir decken alles ab, von komplexen Datenvisualisierungen in Tableau bis hin zu Versionskontrollfunktionen in Git.

Kategorien entdecken

Mehr als 2 Personen schulen?Probier DataCamp for Business

Power BI-Hierarchien: Der umfassende Guide

Lerne, wie du Hierarchien in Power BI erstellst, bearbeitest, löschst und einsetzt.

Joleen Bothma

18. September 2026

Power BI Matrix: Der umfassende Guide

Verbessere deine Datenanalyse, indem du lernst, eine Power BI-Matrix individuell anzupassen.

Joleen Bothma

18. September 2026

Pivot-Tabellen in Power BI erstellen und anpassen

Lerne, wie du in Power BI anpassbare Pivot-Tabellen mit erweiterter bedingter Formatierung erstellst – inklusive praktischer Optimierungstipps.

Joleen Bothma

18. September 2026

Power BI Publish to Web: Das perfekte Tool für dein Daten-Portfolio

Lerne, wie du mit der Power BI-Funktion Publish to Web Berichte öffentlich teilst und ein Portfolio aufbaust.

Joleen Bothma

18. September 2026

Power BI RELATED DAX-Funktion: Einführung und Anwendungsfälle

Lerne, wie du die DAX-Funktion RELATED in Power BI nutzt, um die Datenmodellierung zu vereinfachen und aussagekräftige Berichte zu erstellen.

Joleen Bothma

18. September 2026

Ansprechende Power BI-Berichte gestalten: Tutorial

Lerne die Grundlagen für effektive Power BI-Berichte und erfahre, wie du damit überzeugende visuelle Geschichten über deine Daten erzählst.

Joleen Bothma

18. September 2026

Power BI Slicer-Tutorial: Der umfassende Guide für bessere Reports

Nutze das volle Potenzial von Power BI-Slicern mit unserem Schritt-für-Schritt-Tutorial. Lerne, Slicer zu erstellen, anzupassen und zu optimieren – für stärkere Reports.

Joleen Bothma

18. September 2026

Mit Python Tabellenkalkulationen in der Data Science beflügeln

Lerne, wie du mit dem Paket pandas oft effektiver arbeitest als mit Excel.

Jason Graham

18. September 2026

Tutorial: Precision-Recall-Kurve in Python

Lerne, wie du Precision-Recall-Kurven in Python implementierst und interpretierst – und wie du den richtigen Schwellenwert wählst, um dein Ziel zu erreichen.