Data Science Tutorials

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.

Die SQL-Funktion ROW_NUMBER() weist den Zeilen innerhalb einer Ergebnismenge fortlaufende Ganzzahlen zu, wobei die Daten optional partitioniert und die Zeilen innerhalb jeder Partition geordnet werden.

Erfahre mehr über LOD-Ausdrücke in Tableau und wie du sie verwenden kannst.

In diesem Artikel erfährst du, wie du mit der readxl-Bibliothek Excel-Dateien in R importierst.

Lerne die Grundlagen von Azure Data Factory und baue deine erste Datenpipeline mit dieser Schritt-für-Schritt-Anleitung auf!

Verstehen, wie man SQL-String-Funktionen verwendet, um Textdaten effizient zu bereinigen und zu verarbeiten.

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

Lerne, wie du SQL-Trigger verwendest, um Aufgaben zu automatisieren, die Datenintegrität zu erhalten und die Datenbankleistung zu verbessern. Probiere praktische Beispiele wie die Befehle CREATE, ALTER und DROP in MySQL und Oracle aus.

Verbessere deine Fähigkeiten in der Datenmodellierung, indem du dich kopfüber in die sich langsam verändernden Dimensionen stürzt. Vertiefe deine Kenntnisse anhand von praktischen Beispielen mit Snowflake und erkenne häufige Herausforderungen und Lösungen bei der Umsetzung von SCD.

Entdecke, wie du mit Slicing deine Daten mühelos extrahieren, neu anordnen und analysieren kannst. Nutze negative Indizes, mehrdimensionale Slices und erweiterte Schrittwerte für volle Präzision.

Lerne, wie du mit Streamlit für das Frontend, Llama 3.2 90B für die Erstellung von Untertiteln und Groq als API eine App für Bildunterschriften erstellst.

Erforsche Pythons match-case: eine Anleitung zu seiner Syntax, Anwendungen in Data Science und ML sowie eine vergleichende Analyse mit dem traditionellen switch-case.