Data Science Tutorials

Lerne die Grundlagen, um deine Datenpipelines mit Apache Airflow in die Produktion zu bringen. Installiere und konfiguriere Airflow und schreibe dann deine erste DAG mit diesem interaktiven Tutorial.

In diesem Tutorial lernst du die OpenAI API kennen, ihre Anwendungsfälle, einen praktischen Ansatz für die Nutzung der API und alle Best Practices, die du beachten solltest.

Dies ist eine Anleitung für Anfänger, die dir Kopfschmerzen und wertvolle Zeit ersparen soll, wenn du dich entscheidest, R selbst zu installieren.

Erlerne die Grundlagen der objektorientierten Programmierung (OOP) in Python: Erkunde Klassen, Objekte, Instanzmethoden, Attribute und vieles mehr!

Lerne, was k-means ist, und finde heraus, warum es einer der meistgenutzten Clustering-Algorithmen in der Datenwissenschaft ist

Um einen bestimmten Zweig zu klonen, verwendest du den Befehl git clone --single-branch --branch , wobei du durch den gewünschten Zweig und durch die URL des Repositorys ersetzt.

Lerne die Grundlagen des Verstärkungslernens anhand des Beispiels einer Katze, die lernt, einen Kratzbaum zu benutzen.

Erfahre alles über Graph Neural Networks (GNNs), was sie sind, die verschiedenen Arten von Graph Neural Networks und wofür sie verwendet werden. Außerdem erfährst du, wie du mit Pytorch ein Graph Neural Network erstellst.

Entdecke Apache Kafka mit unserem Leitfaden für Anfänger. Erfahre die Grundlagen, lege los und entdecke fortgeschrittene Funktionen und praktische Anwendungen dieser leistungsstarken Event-Streaming-Plattform.

Erfahre das Wesentliche über das Zusammenführen von Tabellen in Power BI. Dieses Tutorial deckt alles von grundlegenden Zusammenführungen bis hin zu fortgeschrittenen Fuzzy-Matching-Techniken ab.

Sieh dir an, wie eine Konfusionsmatrix die Vorhersagen des Modells in "True Positives", "False Positives", "True Negatives" und "False Negatives" einteilt. Lies weiter, um den Aufbau, die Berechnungsschritte und die Verwendung für den Umgang mit unausgewogenen Daten und die Fehleranalyse zu verstehen.

Ein einsteigerfreundliches Tutorial über Python-Datenklassen und wie man sie in der Praxis einsetzt