Data Science Tutorials

Das Importieren von Daten ist der erste Schritt in jedem Data Science-Projekt. Erfahre, warum die Datenwissenschaftler von heute die Funktion read_csv() von Pandas bevorzugen.

Lerne, wie du in SQL ganz einfach mehrere Spalten aus einer Datenbanktabelle auswählst oder alle Spalten einer Tabelle in einer einfachen Abfrage auswählst.

Lerne die Grundlagen der Socket-Programmierung in Python

In diesem Lernprogramm lernst du, wie du mit order() sortieren kannst. Wir werden lernen, wie man Vektoren mit verschiedenen Parametern sortiert, wie man Datenrahmen sortiert und vieles mehr.

Lerne alles über das Verständnis von Python-Wörterbüchern: wie du damit Wörterbücher erstellen kannst, wie du (verschachtelte) for-Schleifen oder Lambda-Funktionen durch map(), filter() und reduce() ersetzen kannst, ...!

Führe LLMs lokal aus (Windows, macOS, Linux), indem du diese einfach zu verwendenden LLM-Frameworks nutzt: GPT4All, LM Studio, Jan, llama.cpp, llamafile, Ollama, und NextChat.

Lerne, wie du Git PUSH- und PULL-Anfragen über GitHub Desktop und die Kommandozeile durchführst.

Verbessere deine Diagramme in R mit Titeln, Textanmerkungen, Beschriftung von Punkten, kleinen Häkchen, Referenzlinien, benutzerdefinierten Achsen und einer Diagrammlegende.

Entdecke die Leistungsfähigkeit von XGBoost, einem der beliebtesten Frameworks für maschinelles Lernen unter Datenwissenschaftlern, mit diesem Schritt-für-Schritt-Tutorial in Python.

DATEDIFF() ist eine der am häufigsten verwendeten Funktionen zur Manipulation von Datumsdaten in SQL. Beherrsche sie, indem du dieses Tutorial liest.

Lerne, wie du mit Python HTTP-Anfragen für die Interaktion mit REST-APIs nutzen kannst. Dieser Leitfaden behandelt GET- und POST-Anfragen, Beispiele und Best Practices für die API-Integration.

Ein intuitiver Leitfaden zum Entdecken der zwei beliebtesten SQL-Befehle zum Aggregieren von Zeilen deines Datensatzes