Data Science Tutorials

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.

Entdecke die Vorteile von Python pathlib gegenüber dem os-Modul, indem du Pfadobjekte, Pfadkomponenten und gängige Pfadoperationen für die Interaktion mit dem Dateisystem kennenlernst.

In diesem Tutorial lernst du, wie du mit dem OpenAI Python-Paket arbeitest, um mit ChatGPT programmatisch Unterhaltungen zu führen.

In Python ist timedelta ein Datentyp innerhalb des datetime-Moduls, der verwendet wird, um Dauern oder Unterschiede zwischen zwei Zeitpunkten darzustellen.

In diesem Lernprogramm lernst du, wie die Funktion time.sleep() funktioniert und wie du sie in deinem Programm anwenden kannst.

Erforsche Pythons match-case: eine Anleitung zu seiner Syntax, Anwendungen in Data Science und ML sowie eine vergleichende Analyse mit dem traditionellen switch-case.

Entdecke, wie du mit Slicing deine Daten mühelos extrahieren, neu anordnen und analysieren kannst. Nutze negative Indizes, mehrdimensionale Slices und erweiterte Schrittwerte für volle Präzision.

Lerne, wie du SAM 2 von Meta AI anhand des Chest CT Segmentation Datasets fein abstimmst, um die Leistung des Modells bei der medizinischen Bildanalyse zu verbessern.

Um Duplikate aus einer Python-Liste zu entfernen und dabei die Reihenfolge beizubehalten, erstellst du ein Wörterbuch aus der Liste und extrahierst dann die Schlüssel als neue Liste: list(dict.fromkeys(my_list)).

Überprüfe drei Methoden, um Kommentare in SQL hinzuzufügen: einzeilige Kommentare, mehrzeilige Kommentare und Inline-Kommentare unter Verwendung der folgenden Syntax: --, /*, und */.