Data science-tutorials

Begrijp hoe onzekerheden in metingen berekende resultaten beïnvloeden en leer formules en methoden om ze te kwantificeren bij verschillende wiskundige bewerkingen.

Leer wat een regressieprobleem vormt en hoe een lineair regressie-algoritme werkt in Python.

Ontdek hoe Euclidische afstand een brug slaat tussen oude meetkunde en moderne algoritmen, met codevoorbeelden in Python en R, en leer over de toepassingen in data science, machine learning en ruimtelijke analyse.

Na het lezen van deze tutorial weet je hoe je R- en Python-scripts insluit in T-SQL-instructies en welke datatypen worden gebruikt om data tussen SQL en Python/R door te geven.

Leer de basis van Exploratory Data Analysis (EDA) in Python met pandas, Matplotlib en NumPy, zoals sampling, feature engineering, correlatie, enz.

Leer hoe je data van het web scrapt, vooraf verwerkt en een basis verkennende data-analyse uitvoert met R

Ontdek de basis van de exponentiële verdeling en de toepassingen in echte situaties. Leer kansen berekenen en begrijp het belang in verschillende vakgebieden. Verken praktische voorbeelden en visualisaties.

Een stapsgewijze gids om eenvoudig een Facebook Messenger-chatbot te deployen met Python, met Flask, requests en ngrok.

Begrijp hoe Facebook Prophet trends, seizoensinvloeden en speciale gebeurtenissen modelleert voor nauwkeurige en interpreteerbare voorspellingen.

In deze tutorial leer je alles uit de facetfuncties van ggplot te halen.

Deze tutorial gebruikt cursusmateriaal uit DataCamp's gratis Intro to R-cursus en laat je oefenen met factoren.

Leer over de factor-functie in R, met een voorbeeld, en de structuur, volgorde van levels, het hernoemen van levels en tot slot het ordenen van categorische waarden.