Data Science Tutorials

Lerne, wie die zweite Normalform (2NF) dein Datenbankdesign verbessern kann, indem du partielle Abhängigkeiten eliminierst.

Entferne unnötige Leerzeichen, einschließlich führender, nachgestellter und zusätzlicher Leerzeichen, um deine Daten übersichtlich zu halten. Dieser Leitfaden behandelt die Funktionen TRIM(), SUBSTITUTE() und CLEAN() sowie praktische Tipps, um sicherzustellen, dass Tabellenkalkulationen korrekt und einfach zu bearbeiten sind.

Entdecke, wie du komplexe Kriterien in einer einzigen Formel behandeln kannst. Verbessere dein Berichtswesen auf eine Weise, die Zeit und Mühe spart und Fehler reduziert.

Entdecke, wie du deine Datenanalyse mit dem Excel Slicer verbessern kannst. Lerne fortgeschrittene Techniken, um dynamische Dashboards zu erstellen und deinen Arbeitsablauf zu optimieren.

Verstehe die Grundlagen des Reinforcement Learning (RL) und erkunde das Softwarepaket Gymnasium, um RL-Algorithmen mit Python zu erstellen und zu testen.

Erfahre die Grundlagen von AWS Lambda, wie du deine erste Funktion einrichtest und wie du sie in die AWS-Kernservices für die serverlose Bereitstellung von Anwendungen integrierst.

Dieser anfängerfreundliche Lehrgang führt dich durch die Grundlagen von Metaflow. Erfahre, wie das Framework den Aufbau und die Skalierung von Data Science Workflows vereinfacht.

Verstehe die Kernkonzepte von Self Organizing Maps und lerne, wie du sie mit MiniSom in Python umsetzen kannst.

Lerne, wie du pytest-mock verwendest, von der Einrichtung und den Grundlagen bis hin zu fortgeschrittenen Techniken für praktische Tests.

Lerne, wie du mit Llama 3.3, Hugging Face und Streamlit eine mehrsprachige App zur Code-Erklärung erstellst.

Lerne, wie du Threads und Prozesse mit dem Python Multiprocessing-Modul verwaltest. Entdecke die wichtigsten Techniken für die parallele Programmierung. Verbessere die Effizienz deines Codes mit Beispielen.

Fehler und Ausnahmen können zu Programmfehlern oder unerwartetem Verhalten führen, und Python verfügt über eine Reihe von robusten Werkzeugen, um die Stabilität des Codes zu verbessern.