Data Science Tutorials

Lerne fortgeschrittenes Python-Scripting in Tableau, indem du das Facebook Prophet-Vorhersagemodell auf dem Tableau-Server bereitstellst und dynamische Zeitreihenvisualisierung erstellst.

Entdecke verschiedene Techniken, um fehlende Werte effizient zu behandeln, und ihre Implementierungen in Python.

Entdecke die zehn wichtigsten Neuerungen in TensorFlow 2.0 und lerne, wie du einige davon direkt umsetzt.

Visualisiere Trainingsparameter, Metriken, Hyperparameter oder beliebige Statistiken deines neuronalen Netzes mit TensorBoard!

Lerne, wie du mit TensorFlow ein neuronales Netz aufbaust und es trainierst, evaluierst und optimierst

Beherrsche den Terraform-Import vorhandener Cloud-Ressourcen mit CLI-Befehlen und Import-Blöcken, um Legacy-Infrastruktur per Infrastructure as Code zu verwalten.

Tauche in testgetriebene Entwicklung (TDD) mit unserem umfassenden Python-Tutorial ein. Lerne, robuste Tests vor dem Coden zu schreiben – mit praktischen Beispielen.

Entdecke, wie Textacy, eine Python-Bibliothek, die Vorverarbeitung von Textdaten für Machine Learning vereinfacht. Lerne seine Besonderheiten wie Zeichennormalisierung und Data Masking kennen und erfahre, wie es sich mit Libraries wie NLTK und spaCy vergleichen lässt.

Lerne die grundlegenden Konzepte von Threading kennen und wie du sie mit Python nutzt.

Starte mit der Analyse der Titanic-Daten in R und dem tidyverse: Lerne, wie du deine Daten mit dplyr und ggplot2 filterst, sortierst, zusammenfasst, veränderst und visualisierst!

Tiktoken ist ein schneller BPE-Tokenizer von OpenAI. Er wird vor allem genutzt, um Tokens für große Sprachmodelle zu zählen und eine effiziente Textverarbeitung innerhalb vorgegebener Limits sicherzustellen.

Hol dir Google-Trends-Daten zu Keywords wie "diet" und "gym" und sieh dir an, wie sie sich über die Zeit verändern – während du Trends und Saisonalität in Zeitreihen kennenlernst.