Data Science Tutorials

Die One-Hot-Codierung ist eine Technik, mit der kategoriale Daten in ein binäres Format umgewandelt werden, in dem jede Kategorie durch eine separate Spalte mit einer 1 für ihr Vorhandensein und einer 0 für alle anderen Kategorien dargestellt wird.

Erforsche die Bedeutung der Normalisierung, einem wichtigen Schritt in der Datenvorverarbeitung, der die Einheitlichkeit der numerischen Größen der Merkmale sicherstellt.

Beherrsche die Kunst der Verwendung von VLOOKUP() mit mehreren Kriterien in Excel. Erforsche fortgeschrittene Techniken wie Hilfsspalten und die CHOOSE()-Funktion.

Kombiniere VLOOKUP() mit IF() für eine effiziente Datenanalyse, einschließlich bedingter Lookups, Fehlerbehandlung und dynamischer Spaltenindizierung.

Clustering ist die häufigste Form des unüberwachten Lernens, eine Art von maschinellem Lernalgorithmus, der verwendet wird, um aus unmarkierten Daten Rückschlüsse zu ziehen.

Das Tutorial beantwortet die am häufigsten gestellten Fragen zum Thema Deep Learning und beleuchtet verschiedene Aspekte des Deep Learning anhand von Beispielen aus der Praxis.

In diesem Tutorium werden Stemming und Lemmatisierung aus praktischer Sicht mit dem Python Natural Language ToolKit (NLTK) Paket behandelt.

Lerne die Grundlagen der 25 beliebtesten SQL-Befehle und wie du sie verwendest.

Der SQL MINUS-Operator subtrahiert eine Ergebnismenge von einer anderen. Es ist einfach zu bedienen: Setze einfach MINUS zwischen zwei Abfragen, um gemeinsame Datensätze aus der ersten Menge auszuschließen.

Lerne die gängigen Tricks, um kategoriale Daten zu verarbeiten und sie für die Erstellung von Machine-Learning-Modellen vorzubereiten!

Erstelle beeindruckende Boxplots in Python! Dieses umfassende Einsteigertutorial behandelt Matplotlib und Seaborn und hilft dir, Datenverteilungen zu visualisieren und zu vergleichen.

Mach dich mit Python-Datenstrukturen vertraut: Lerne mehr über Datentypen und primitive sowie nicht-primitive Datenstrukturen wie Strings, Listen, Stapel usw.