Data Science Tutorials

In unserem Leitfaden zur Verbesserung von NLP-Aufgaben mit innovativen KI-Einbettungen für Entwickler und Forscher findest du die Text-Embedding-3-Large- und -Small-Modelle von OpenAI.

Um Bytes in Python in Zeichenketten umzuwandeln, können wir die Methode .decode() verwenden und dabei die entsprechende Kodierung angeben.

In diesem Tutorial lernst du, wie du die Facettierungsfunktionen von ggplots optimal nutzen kannst.

Lerne die Grundlagen der Webentwicklung mit Django kennen, um Blog-Anwendungen zu erstellen, die über die Funktionen (CRUD) Erstellen, Lesen, Aktualisieren, Löschen verfügen.

Lerne einfache und effektive Methoden, um SQL-Abfragen in Python und R für die Datenanalyse und das Datenbankmanagement auszuführen.

In Python konvertierst du einen String mit der Methode .encode() in Bytes und gibst optional die gewünschte Kodierung an (standardmäßig UTF-8).

Lerne, wie du Spalten in einem DataFrame von Pandas ablegen kannst.

Few-Shot Prompting ist eine Technik, bei der ein KI-Modell einige Beispiele für eine Aufgabe erhält, aus denen es lernen kann, bevor es eine Antwort generiert, und diese Beispiele nutzt, um seine Leistung bei ähnlichen Aufgaben zu verbessern.

Erfahre mehr über künstliche Immunsysteme (AIS) und wie sie in Python für Aufgaben wie Anomalieerkennung und Optimierung eingesetzt werden können.

Lerne, wie du KPIs in Power BI mithilfe von Grafiken und DAX-Kennzahlen effektiv visualisierst.

Erfahre, wie die K-Fold Cross-Validation funktioniert und welche Vor- und Nachteile sie hat. Entdecke, wie du K-Fold Cross-Validation in Python mit scikit-learn implementierst.

Ein Tutorium über die Grundlagen der Anomalieerkennung - Konzepte, Terminologie und Code.