Data Science Tutorials

Lerne das statistische Konzept der Korrelation kennen und folge der Berechnung und Interpretation von Korrelationen für einen Beispieldatensatz in einem Schritt-für-Schritt-Tutorial.

Lerne, wie du lokale und entfernte Git-Zweige entweder über das Terminal oder die grafische Benutzeroberfläche (GUI) von beliebten Clients wie GitHub umbenennen kannst.

Erforsche die Prinzipien der Datenbereinigung in Python und entdecke, wie wichtig es ist, deine Daten für die Analyse vorzubereiten, indem du häufige Probleme wie fehlende Werte, Ausreißer, Duplikate und Inkonsistenzen behebst.

Beherrsche den Prozess des Trainings großer Sprachmodelle mit PyTorch, von der ersten Einrichtung bis zur endgültigen Implementierung.

Lerne das Innenleben des Gradient Boosting im Detail kennen, ohne viel mathematisches Kopfzerbrechen und wie du die Hyperparameter des Algorithmus abstimmst.

Entdecke, wie du mit \n Zeilenumbrüche in Strings und print()-Anweisungen einfügen kannst. Verwende den End-Parameter, um deine Ausgabe in einer einzigen Zeile zu halten. Verbessere deine Fähigkeiten im Umgang mit Dateien mit os.linesep für die Verwaltung von Text über verschiedene Systeme hinweg.

Erfahre, wie du den SQL-Operator EXISTS() für die Auswertung und Filterung von Unterabfragen verwendest, mit Beispielen, Best Practices und Tipps zur Optimierung deiner Abfragen.

Lerne die SQL QUALIFY-Klausel kennen, eine wichtige, aber weniger bekannte Filtermethode in SQL. Verstehe die Syntax, die Verwendungszwecke und wie sie sich von anderen SQL-Filtermethoden unterscheidet.

In diesem Lernprogramm lernst du, wie du SQL Server auf einem Windows-Betriebssystem installierst und erhältst eine kurze Einführung in SQL im Allgemeinen.

Lerne die verschiedenen Datenvisualisierungsoptionen von Excel kennen, die dir bei der Analyse und Interpretation deiner Daten helfen können.

In diesem Tutorial erfährst du, wie du in matplotlib Linienplots für Zeitreihen erstellen und anpassen kannst.

Ein Einsteiger-Tutorial, das zeigt, wie die Git-Versionskontrolle funktioniert und warum sie für Data-Science-Projekte so wichtig ist.