Data Science Tutorials

Erfahre, was Perplexity Computer kann, wie parallele Sub-Agenten arbeiten, was Credits im Praxistest wirklich kosten und wo Pro und Max in echte Research-Workflows passen.

Baue mit Kimi K2.6, Olostep und dem OpenAI Agents SDK einen KI-Agenten, der deinen Lebenslauf liest, Live-Rollen findet, Rauschen filtert und dir sagt, wo du dich bewerben solltest.

Lerne in diesem praxisnahen Tutorial, wie du das komplette DeepSeek V4 Flash Modell auf einer einzelnen GPU mit einer modifizierten llama.cpp-Version und einer kompatiblen GGUF-Datei lokal betreibst.

Passe Claude Code im Terminal mit Berechtigungen, CLAUDE.md, Planmodus, /loop, Hooks, /voice und Kostenkontrolle an. Sieben Upgrades, die sich schnell auszahlen.

Ein konzeptioneller Leitfaden zum Kernel-Trick – was er ist, wie er SVMs und andere Kernel-Modelle ermöglicht und wann du ihn nichtlinearen Alternativen vorziehen solltest.

Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Einrichten von pgAdmin 4 und PostgreSQL mit Docker Compose – inklusive Containerkonfiguration, Serverregistrierung und Kernfunktionen wie Query Tool, Schema-Browser und Backup/Restore.

Newtons Verfahren ist ein iterativer Nullstellensucher, der Tangentenapproximationen nutzt, um die Lösung von Gleichungen ohne geschlossene Form zu erreichen.

Erfahre, was eine Zielfunktion ist, wie sie in Optimierung und Machine Learning wirkt und wie du sie mit realen Beispielen definierst und interpretierst.

Ein Schritt-für-Schritt-Leitfaden zur Kofaktorexpansion (Laplace-Entwicklung) mit Kernbegriffen, durchgerechneten Beispielen, wichtigen Eigenschaften und der Verbindung zur Matrixinversion über die Adjunktenmatrix.

Ein praxisnaher Einstieg in Differentialgleichungen: Typen, Klassifikation, analytische und numerische Lösungsverfahren sowie ihre Rolle in Gradientenabstieg, Regression und Zeitreihenmodellierung.

Lerne, wie korrelierte Unterabfragen zeilenweise Vergleiche in SQL durchführen. Entdecke Anwendungsfälle und die Unterschiede zu JOINs, Fensterfunktionen und nicht korrelierten Abfragen.

Erfahre, was ein Normalitätstest ist, warum er wichtig ist und wie du gängige Tests wie Shapiro-Wilk, Kolmogorov-Smirnov und visuelle Methoden anwendest – inklusive Beispielen in Python und R.