Data Science Tutorials

Finde raus, was Claude Cowork ist und wie du es für die Dateiorganisation, Dokumentenerstellung und Browser-Automatisierung nutzen kannst. Praktisches Tutorial mit echten Beispielen und Einschränkungen.

Verstehe, wie SQL ON DELETE RESTRICT die Datenintegrität schützt. Erfahre, wie es unsichere Löschvorgänge verhindert und wann du es anstelle der Regeln CASCADE oder SET NULL wählen solltest.

Lerne, was zirkuläre Referenzen sind, warum sie Probleme verursachen und wie du sie mit einfachen und fortgeschrittenen Techniken beheben kannst.

Lerne, was eine ausführbare Datei ist und wie du ein Python-Skript mit PyInstaller, Nuitka und auto-py-to-exe in eine .exe-Datei umwandeln kannst.

Schau dir mal die Unterschiede bei der Ausgabe und Leistung zwischen UNION und UNION ALL an: UNION entfernt Duplikate, während UNION ALL sie beibehält.

Lerne, wie du mit dem Scikit-learn-Paket von Python einen Naive-Bayes-Klassifikator erstellen und bewerten kannst.

In diesem Tutorial lernst du die Klassifizierung mit Entscheidungsbäumen, Maßnahmen zur Attributauswahl und wie man mit dem Python-Paket Scikit-learn einen Entscheidungsbaum-Klassifikator erstellt und optimiert.

Lerne, wie du Formeln für ein ganzes Arbeitsblatt anzeigen, einzelne Zellen überprüfen, Dateien für die Überprüfung oder den Druck vorbereiten und häufige Probleme vermeiden kannst.

Versteh, wie CREATE TABLE deine Datenbank gestaltet. Lerne die wichtigsten Syntaxregeln, Datentypen, Einschränkungen und Optimierungstechniken für die Erstellung skalierbarer Schemata kennen.

Lerne in diesem schrittweisen Tutorial zum Thema Analytics Engineering alles über die Einrichtung von dbt Cloud, die Studio IDE und fortgeschrittene Funktionen wie Copilot, Mesh und die Semantic Layer.

Genauigkeit reicht nicht aus. Lerne den Unterschied zwischen Präzision und Recall, verstehe den Kompromiss und wähle die richtige Metrik für dein Modell.

Ein praktischer, umfassender Leitfaden zur Feinabstimmung von T5Gemma-2 (270M-270M) für LaTeX-OCR, der zeigt, wie man mit einem kleinen Datensatz ein multimodales Encoder-Decoder-Modell richtig trainiert und Inferenz damit durchführt.