Data Science Tutorials

Lerne das statistische Konzept der Korrelation kennen und folge der Berechnung und Interpretation von Korrelationen für einen Beispieldatensatz in einem Schritt-für-Schritt-Tutorial.

Verbessere deine SQL-Kenntnisse mit dem SQL-Operator PIVOT. Lerne, wie du Zeilen in Spalten umwandelst, um Pivot-Tabellen in SQL Server und Oracle zu erstellen.

Lerne, wie du die Python-Umgebungsvariablen mit den Bibliotheken os und python-dotenv verwalten kannst.

Erforsche verschiedene Ansätze zur Verbesserung der RAG-Systeme: Chunking, Reranking und Query Transformations.

Lerne, wie du deine Python-Kodierfähigkeiten mit ternären Operatoren verbessern kannst, um effizienteren und lesbaren Code zu erstellen. Außerdem erhältst du Tipps, wie du deine bedingten Anweisungen vereinfachen kannst.

Lerne die Anwendung der SQL-Funktion REPLACE() bei der Textmanipulation. die Verwendung der Funktion REPLACE() bei der Datenbereinigung und der Datenbankverwaltung verstehen.

tqdm ist eine Python-Bibliothek, die einen schnellen, erweiterbaren Fortschrittsbalken für Schleifen und Iterables bereitstellt, mit dem du den Fortschritt deines Codes einfach visualisieren 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.

Lerne, wie du ein multimodales Modell von Meta AI mit Hilfe des Unsloth-Frameworks auf den Amazon-Produktdatensatz abstimmst.

Lerne, wie du mit DeepEval Pytest-ähnliche Relevanztests erstellst, LLM-Ausgaben mit der G-eval-Metrik bewertest und Qwen 2.5 mit MMLU vergleichst.

Verwende die Tabulate-Bibliothek in Python, um gut formatierte Tabellen zu erstellen. Erfahre mehr über die erweiterten Funktionen und die Optionen zur Anpassung des Erscheinungsbildes der Tabellen.

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