Data Science Tutorials

Diese DataCamp-Infografik zeigt dir, wie du in 8 Schritten Datenwissenschaftler/in werden kannst. Dieser Leitfaden ist für alle, die sich für Data Science interessieren.

In diesem Tutorial lernst du, wie der Unterstrich(_) in Python verwendet wird.

Lerne, wie du Llama-2 auf Colab mit neuen Techniken verfeinern kannst, um Speicher- und Rechenbeschränkungen zu überwinden und große Open-Source-Sprachmodelle leichter zugänglich zu machen.

Erfahre, was Pytest ist und wofür es verwendet wird, und vergleiche es mit anderen Softwaretestmethoden.

Erforsche verschiedene Arten von Datendiagrammen - von den gängigsten bis hin zu fortgeschrittenen und unkonventionellen -, was sie zeigen, wann man sie verwenden und wann man sie vermeiden sollte, und wie man sie in Python erstellt und anpasst.

Lerne, wie du mit .str.lower() eine Tabellenspalte in Kleinbuchstaben umwandelst.

In diesem praktischen Lernprogramm lernst du, wie du mit Matplotlib, einer leistungsstarken Datenvisualisierungsbibliothek in Python, Liniendiagramme erstellst und anpasst.

In diesem Artikel erfährst du, wie und wann du die k-nearest neighbors-Klassifikation mit scikit-learn verwenden kannst. Der Schwerpunkt liegt auf Konzepten, Arbeitsabläufen und Beispielen. Wir behandeln auch die Abstandsmetriken und wie man den besten Wert für k mithilfe einer Kreuzvalidierung auswählt.

Verwende Python Pandas und wähle Spalten aus DataFrames aus. Folge unserem Tutorial mit Code-Beispielen und lerne noch heute verschiedene Möglichkeiten, deine Daten auszuwählen!

Lerne, wie du in Microsoft Excel arithmetische, String-, Zeitreihen- und komplexe Formeln hinzufügen kannst.

Lerne, wie du auffällige Seaborn Heatmaps erstellst

Lerne etwas über Python-Sets: was sie sind, wie man sie erstellt, wann man sie benutzt, eingebaute Funktionen und ihre Beziehung zu den Operationen der Mengenlehre.