Data Science Tutorials

Lerne Python-Shebangs, um ausführbare Skripte zu erstellen, die Portabilität der Umgebung zu erhalten und bewährte Verfahren nach Industriestandard anzuwenden.

Lerne, wie du mit GPT-5.2 jede CSV-Datei in eine Excel-Arbeitsmappe und eine zitierfähige PowerPoint-Präsentation in einer Streamlit-App verwandeln kannst.

Ein praktischer Leitfaden zur Verwendung von SUMPRODUCT() für bedingte, gewichtete und matrixbasierte Berechnungen in Excel

Lerne anhand praktischer Beispiele, wie du Google Sheets mit der API lesen, schreiben, formatieren und automatisieren kannst.

Finde heraus, wie Julius AI dir dabei hilft, Excel-, CSV- und PDF-Daten mit natürlicher Sprache zu analysieren. Hol dir visuelle Einblicke und erstelle ganz einfach Berichte, ganz ohne Programmierkenntnisse.

Finde die perfekte Python-IDE für deine Data-Science-Anforderungen im Jahr 2026. Vergleich die Funktionen, Vorteile und Leistung, um eine gute und sichere Entscheidung zu treffen.

Lass dich nicht vom Hype beeinflussen. Lerne, LLM-Benchmarks zu verstehen, dich in offenen Ranglisten zurechtzufinden und deine eigenen Bewertungen durchzuführen, um die besten KI-Modelle für deine Bedürfnisse zu finden.

Lerne, wie du in Excel mit einfachen und fortgeschrittenen Formeln eindeutige Werte zählst. Schau dir den Unterschied zwischen eindeutigen und unterschiedlichen Werten an.

Schau dir unsere Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Aktualisieren von Pip und Python unter Windows, macOS und Linux an. Halte deine Umgebung auf dem neuesten Stand und kompatibel.

Um die Standardabweichung in Excel zu berechnen, gib deine Daten in einen Zellbereich ein und benutze entweder =STDEV.S() für Stichprobendaten oder =STDEV.P() für Populationsdaten.

Lerne, was Kostenfunktionen sind und wie und wann man sie einsetzt. Enthält praktische Beispiele.