Data Science Tutorials

Entdecke die Bedeutung der Dimensionalitätsreduktion, ihre Techniken und wie du sie auf Bilddatensätze anwendest, um Daten in niedrigdimensionalen Räumen zu visualisieren und zu vergleichen.

Erfahre, was die ChatGPT-Aufgaben von OpenAI sind, wie du sie nutzt und entdecke 10 praktische Anwendungsfälle, um deine Aktionen zu automatisieren und zu planen.

Erfahre, wie du mit der neuen Python-Bibliothek smolagents von Hugging Face die Erstellung von KI-Agenten vereinfachen kannst, und verfolge ein Demoprojekt, um es in Aktion zu sehen.

XLOOKUP() sucht in alle Richtungen, gibt exakte Übereinstimmungen vor und hat eine integrierte Fehlerbehandlung, während VLOOKUP() nur nach rechts sucht und eine manuelle Spaltenindizierung benötigt.

Lerne, wie du das Listenverständnis in Python effektiv nutzen kannst, um Listen zu erstellen, um (verschachtelte) for-Schleifen und die Funktionen map(), filter() und reduce() zu ersetzen, ...!

Wenn du den Einstieg in SQL suchst, haben wir das Richtige für dich. In diesem SQL-Tutorial stellen wir dir SQL-Abfragen vor - ein mächtiges Werkzeug, mit dem wir mit den in einer Datenbank gespeicherten Daten arbeiten können.

Entdecke Long Short-Term Memory (LSTM)-Netzwerke in Python und wie du sie für Börsenprognosen nutzen kannst!

Erfahre mehr über den berühmten Pipe-Operator %>% und andere Pipes in R, warum und wie du sie verwenden solltest und welche Alternativen du in Betracht ziehen kannst!

Lerne die PCA kennen und erfahre, wie sie genutzt werden kann, um Informationen aus den Daten zu extrahieren, ohne dass diese überwacht werden müssen, indem du zwei beliebte Datensätze verwendest: Brustkrebs und CIFAR-10.

In diesem Tutorial erfährst du Schritt für Schritt, wie du Wissensgraphen für RAG-Anwendungen implementierst, um KI-Antworten mit strukturiertem Wissen zu verbessern.

In diesem vollständigen Handbuch lernst du die Grundlagen der Python-Backend-Entwicklung. Lerne grundlegende Konzepte, Frameworks und Best Practices, um mit der Entwicklung von Webanwendungen zu beginnen.

Ein umfassendes Handbuch zum Erstellen, Visualisieren und Interpretieren von Entscheidungsbaummodellen mit R.