Python-tutorial

Dit artikel behandelt wat Notebooks zijn en waarom je ze zou gebruiken. We gaan ook in op gehoste notebooks, die delen en samenwerken makkelijker maken. Daarnaast vind je tips, trucs en sneltoetsen.

Leer wat een uitvoerbaar bestand is en hoe je een Python-script omzet naar een .exe-bestand met PyInstaller, Nuitka en auto-py-to-exe.

Leer hoe je multicollineariteit in regressiemodellen opspoort met de variance inflation factor (VIF), een belangrijk diagnostisch hulpmiddel. Deze tutorial legt uit hoe VIF wordt berekend, hoe je de waarden interpreteert en technieken om hoge VIF aan te pakken voor betrouwbaardere regressiemodellen.

Ontdek de kracht van XGBoost, een van de populairste machinelearning-frameworks onder data scientists, met deze stapsgewijze tutorial in Python.

In deze tutorial leer je hoe je data van het web haalt, data manipuleert en opschoont met de Pandas-bibliotheek van Python, en data visualiseert met de Matplotlib-bibliotheek van Python.

Ontdek hoe het Apriori-algoritme werkt, de belangrijkste concepten, en hoe je het effectief inzet voor data-analyse en besluitvorming.

Leer de belangrijkste componenten van het ARIMA‑model, hoe je het bouwt en optimaliseert voor nauwkeurige voorspellingen in Python, en verken de toepassingen in verschillende sectoren.

Ontdek hoe breadth-first search knooppunten en randen in grafen systematisch verkent. Leer de aanpak per niveau die het kortste pad in ongewogen netwerken garandeert. Pas BFS toe in data science, AI en netwerken.

Leer hoe je een Transformer-model bouwt met PyTorch, een krachtig hulpmiddel in moderne machine learning.

Leer alles over Graph Neural Networks: wat GNN’s zijn, de verschillende typen graph neural networks en waar ze voor worden gebruikt. Plus: leer hoe je een Graph Neural Network bouwt met Pytorch.

Leer hoe je strings omzet naar datetime-objecten in Python met strptime(), dateutil en pandas, inclusief praktische codevoorbeelden.

Leer over technieken, toepassingen en tools voor data-augmentatie met een TensorFlow- en Keras-tutorial.