Data Science Tutorials

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.

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.

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.

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.

Mit Chroma DB kannst du ganz einfach Textdokumente verwalten, Text in Einbettungen umwandeln und Ähnlichkeitssuchen durchführen.

Nutze die Möglichkeiten von SQL CONTAINS für erweiterte Textsuchen. Erfahre mehr über logische Operatoren, Umkreissuche und Platzhalter für eine präzise Datenanalyse.

Alles, was du über die erweiterte Datenanalyse ChatGPT von OpenAI, ehemals Code Interpreter, wissen musst.

Lerne, dich in der Landschaft der gängigen Aktivierungsfunktionen zurechtzufinden - von der unerschütterlichen ReLU bis zu den probabilistischen Fähigkeiten der Softmax.

Entdecke alles über die logistische Regression: wie sie sich von der linearen Regression unterscheidet, wie man diese Modelle in R mit der Funktion glm() anpasst und auswertet und vieles mehr!

Wie man einen Datenrahmen in R sortiert.