Data Science Tutorials

Schau dir die neuen Funktionen von Claude Code 2.1 an, indem du ein paar gezielte Experimente mit einem bestehenden Projekt-Repository innerhalb von CLI- und Web-Workflows machst.

Entwickle ein Data-Engineering-MVP mit GPT-5.2 Codex. Ein Schritt-für-Schritt-Tutorial für VSCode, das sich mit agentenbasiertem Coding, Python, DuckDB und Streamlit-Workflows beschäftigt.

Lerne, wie du mit Qwen-Image-2512 eine Gradio Poster Studio App baust, die E-Commerce-Werbeanzeigen mit cooler Typografie, klarem Layout und fotorealistischen Produktszenen erstellt.

Schau mal, wie frozensets Python-Sammlungen Unveränderlichkeit und Hashbarkeit geben. Lerne, wann du Frozensets statt normalen Sets nehmen solltest.

Führ LLMs lokal aus (Windows, macOS, Linux), indem du diese benutzerfreundlichen LLM-Frameworks nutzt: Ollama, LM Studio, vLLM, llama.cpp, Jan und llamafile.

Lerne, wie du mit SQL DELETE Datensätze aus einer Tabelle löschen kannst. Lerne die wichtigsten Syntaxregeln, Sicherheitsabläufe und Optimierungstechniken für den Umgang mit großen Datensätzen.

Entwickle produktionsreife Sprach-KI-Assistenten mit der Grok Voice Agent API und LiveKit von xAI.

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

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

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

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.