Data Science Tutorials

Entdecke die Kraft von Midjourney, einem generativen KI-Tool, mit dem du beeindruckende Kunstwerke erstellen kannst. In unserer Schritt-für-Schritt-Anleitung erfährst du, wie du loslegst, effektive Prompts schreibst und deine Nutzung optimierst.

Dieses Tutorial über Streamlit soll Datenwissenschaftlern oder Ingenieuren für maschinelles Lernen helfen, die keine Webentwickler sind und kein Interesse daran haben, wochenlang zu lernen, wie man diese Frameworks für die Entwicklung von Webanwendungen nutzt.

Hier erfährst du alles, was du über verknüpfte Listen wissen musst: wann du sie verwenden solltest, ihre Typen und ihre Implementierung in Python.

In diesem Tutorium lernst du die Entscheidungsbaum-Klassifizierung, die Auswahl von Attributen und wie du einen Entscheidungsbaum-Klassifikator mit dem Python-Paket Scikit-learn erstellst und optimierst.

Erkunde die Datenanalyse mit Python. Mit Pandas DataFrames kannst du deine Daten ganz einfach manipulieren - vom Auswählen oder Ersetzen von Spalten und Indizes bis hin zum Umformen deiner Daten.

Verwende LIKE, um SQL-Datensätze nach bestimmten String-Übereinstimmungen zu filtern. In diesem Tutorial lernst du, wie du Wildcards, NOT, LOWER, UPPER und CASE WHEN mit LIKE verwendest.

Entdecke das ungenutzte Potenzial von Large Language Models mit LangChain, einem Open-Source-Python-Framework für die Entwicklung fortschrittlicher KI-Anwendungen.

Lerne die lineare Regression, ein statistisches Modell, das die Beziehung zwischen Variablen analysiert. Folge unserer Schritt-für-Schritt-Anleitung, um die Funktion lm() in R zu lernen.

Finde heraus, wie du Daten in R importieren kannst, einschließlich CSV-, JSON-, Excel-, HTML-, Datenbank-, SAS-, SPSS-, Matlab- und andere Dateien mit Hilfe der gängigen R-Pakete.

Entdecke die Grundlagen der Bash-Skripterstellung und lerne, wie man ein Bash-Skript schreibt.

Beherrsche Exponenten in Python mit verschiedenen Methoden, von eingebauten Funktionen bis hin zu leistungsstarken Bibliotheken wie NumPy, und nutze sie in realen Szenarien, um ein tieferes Verständnis zu erlangen.

Das Zusammenführen von Daten ist eine häufige Aufgabe bei der Datenanalyse, vor allem wenn du mit großen Datensätzen arbeitest. Die Merge-Funktion in R ist ein leistungsstarkes Werkzeug, mit dem du zwei oder mehr Datensätze auf der Grundlage gemeinsamer Variablen kombinieren kannst.