Data Science Tutorials

Erfahre, wie du mit der Bibliothek Hugging Face Evaluate deine LLM-Fähigkeiten zur Codegenerierung bewerten kannst.

Entdecke, wie WHERE Daten auf Zeilenebene in SQL-Abfragen filtert, während HAVING gruppierte Daten nach der Aggregation filtert, und beherrsche ihre unterschiedlichen Verwendungen in SQL-Abfragen.

Python dlt ist eine gute Wahl für Dateningenieure, die schnell und sicher Daten bewegen wollen. Es lässt sich mit fast allen Quellen und Zielen integrieren und ermöglicht es dir, deine ELT/ETL-Pipelines schnell zu schreiben. Dieses Tutorial zeigt dir, wie du jeden Schritt der Pipeline kontrollierst und mit lokalen Dateien, der Cloud, Datenbanken und REST APIs arbeitest.

Feinabstimmung des Llama 3.1-Modells, um spezielle Algebra-Probleme mit hoher Genauigkeit und detaillierten Ergebnissen mit Unsloth zu lösen.

Lerne, wie du drei Tabellen in SQL effektiv verbinden kannst. Entdecke praktische Methoden und Beispiele, um deine Fähigkeiten bei der Datenbearbeitung zu verbessern. Beherrsche SQL-Joins mit Leichtigkeit.

Lerne, wie du den p-Wert in Excel mit Excel-Funktionen wie T.TEST() und Z.TEST(), mit dem Data Analysis Toolpak oder durch manuelle Berechnungen ermitteln kannst. Rüste dich, um in Excel sichere, datengestützte Entscheidungen zu treffen.

Entdecke die Grundlagen der Exponentialverteilung und ihre Anwendung in realen Szenarien. Lerne, wie man Wahrscheinlichkeiten berechnet, und verstehe ihre Bedeutung in verschiedenen Bereichen. Erforsche praktische Beispiele und Visualisierungen.

Lerne, wie die dritte Normalform (3NF) dir helfen kann, deine Datenbanken effizienter zu organisieren, indem du Redundanzen entfernst und Abhängigkeitsprobleme minimierst. Erfahre, wie die Zerlegung von Tabellen die Datenverwaltung vereinfachen kann.

Lerne die Python-Generatoren kennen, um die Speichernutzung zu optimieren und Arbeitsabläufe zu vereinfachen. Baue effiziente, praxisnahe Datenpipelines und verbessere die Leistung deines Codes.

Ein praktischer Leitfaden für die Nutzung von KI in deiner juristischen Praxis unter Einhaltung professioneller Standards und ethischer Vorgaben.

Die Minkowski-Distanz ist eine Möglichkeit, den geraden oder gekrümmten Weg zwischen zwei Punkten zu messen, abhängig von einem gewählten Parameter, der die Form beeinflusst. Lies weiter, um etwas über die Grundlagen, Anwendungen und Vergleiche der Minkowski-Distanz in verschiedenen Bereichen zu erfahren.

Von den alten ägyptischen Baumeistern bis zur modernen Datenwissenschaft: Entdecke, wie a^² + b^² = c^² die Mathematik revolutionierte und unsere technologische Welt weiterhin prägt.