Data science-tutorials

Dit artikel legt uit waarom preprocessing in de machinelearning-pijplijn belangrijk is, door te laten zien hoe centreren en schalen de modelprestaties kunnen verbeteren.

Leer hoe de kansmassafunctie discrete kansverdelingen definieert. Verken de eigenschappen, voorbeelden en de verschillen met kansdichtheidsfuncties.

Ontdek hoe propensityscores confounding minimaliseren in observationeel onderzoek, met gedetailleerde toepassingen in echte studies.

Leer wat Pydantic is, waar het voor wordt gebruikt en hoe het zich verhoudt tot alternatieven zoals Marshmallow of Python’s dataclasses.

Leer hoe je optimalisatieproblemen modelleert en oplost met Pyomo, een krachtige Python-bibliotheek. Verken praktische voorbeelden uit lineaire en niet-lineaire optimalisatie!

Ontdek wat Pytest is en waar het voor wordt gebruikt, en vergelijk het met andere softwaretestmethoden.

Van oude Egyptische bouwers tot moderne data science: ontdek hoe a^² + b^² = c^² de wiskunde revolutioneerde en onze technologische wereld blijft vormgeven.

Krijg een stapsgewijze gids voor het installeren van Python en het gebruiken ervan voor basisfuncties in data science.

Python-arrays met codevoorbeelden. Leer vandaag nog hoe je arrays maakt en print met Python NumPy!

Leer decorators zoals @functools.lru_cache of @functools.cache gebruiken om functies in Python te cachen.

In deze tutorial leer je over exploratory data analysis (EDA) in Python, en specifieker, data profiling met pandas.

Deze handige referentie op één pagina zet de Python-basisprincipes op een rij die je nodig hebt voor data science