Data Science Tutorials

Lerne, wie du mit Python HTTP-Anfragen für die Interaktion mit REST-APIs nutzen kannst. Dieser Leitfaden behandelt GET- und POST-Anfragen, Beispiele und Best Practices für die API-Integration.

Führe LLMs lokal aus (Windows, macOS, Linux), indem du diese einfach zu verwendenden LLM-Frameworks nutzt: GPT4All, LM Studio, Jan, llama.cpp, llamafile, Ollama, und NextChat.

Eine Anleitung für Anfänger, die zeigt, wie man die Git-Befehle Revert und Reset verwendet.

Lerne, wie du Git PUSH- und PULL-Anfragen über GitHub Desktop und die Kommandozeile durchführst.

Verbessere deine Diagramme in R mit Titeln, Textanmerkungen, Beschriftung von Punkten, kleinen Häkchen, Referenzlinien, benutzerdefinierten Achsen und einer Diagrammlegende.

Entdecke die Leistungsfähigkeit von XGBoost, einem der beliebtesten Frameworks für maschinelles Lernen unter Datenwissenschaftlern, mit diesem Schritt-für-Schritt-Tutorial in Python.

DATEDIFF() ist eine der am häufigsten verwendeten Funktionen zur Manipulation von Datumsdaten in SQL. Beherrsche sie, indem du dieses Tutorial liest.

Lerne, hochdimensionale Daten in einem niedrigdimensionalen Raum mithilfe einer nichtlinearen Dimensionalitätsreduktionstechnik zu visualisieren.

Lerne, was es mit variablen Zielfernrohren auf sich hat und mach dich mit der "LEGB"-Regel vertraut. Du wirst auch mit Szenarien konfrontiert, in denen du die globalen und nicht-lokalen Schlüsselwörter in Aktion erleben kannst.

Python Arrays mit Codebeispielen. Lerne noch heute, wie du mit Python NumPy Arrays erstellen und ausdrucken kannst!

Ein intuitiver Leitfaden zum Entdecken der zwei beliebtesten SQL-Befehle zum Aggregieren von Zeilen deines Datensatzes

Entdecke die entscheidende Rolle von Verlustfunktionen beim maschinellen Lernen mit unserem umfassenden Leitfaden. Verstehe den Unterschied zwischen Verlust- und Kostenfunktionen, lerne verschiedene Typen wie MSE und MAE kennen und erfahre, wie sie bei ML-Aufgaben eingesetzt werden.