Data Science Tutorials

Leer Python try-except met praktijkvoorbeelden, best practices en veelvoorkomende valkuilen. Schrijf schonere, betrouwbaardere foutafhandelingscode.

Leer hoe je VBA in Excel effectief gebruikt om taken te automatiseren, macro’s te maken en je vaardigheden in gegevensverwerking te verbeteren met praktische voorbeelden en best practices.

Leer hoe je SQL-triggers gebruikt om taken te automatiseren, dataintegriteit te behouden en databaseprestaties te verbeteren. Probeer praktische voorbeelden zoals de commando's CREATE, ALTER en DROP in MySQL en Oracle.

Gebruik LIKE om SQL-records te filteren op specifieke tekenreeks-overeenkomsten. Deze tutorial leert je wildcards, NOT, LOWER, UPPER en CASE WHEN te gebruiken met LIKE.

Ontdek de belangrijkste verschillen, toepassingen en implementatie van normaliseren en standaardiseren in datavoorbewerking voor machine learning.

Leer een onverslaanbare boter-kaas-en-eieren-AI te programmeren met het Minimax-algoritme in Python. Deze tutorial behandelt theorie, implementatie en optimalisatie, ideaal voor liefhebbers van game-AI.

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

Leer hoe je SQL-databases normaliseert van 1NF tot 5NF. Deze gids behandelt elke normaalvorm met praktijkvoorbeelden, vergelijkende tabellen en best practices om dataredundantie te elimineren.

Leer eenvoudige lineaire regressie. Beheers de modelequatie, begrijp belangrijke aannames en diagnostiek, en leer de resultaten effectief interpreteren.

.loc selecteert data met rij- en kolomnamen (labels), terwijl .iloc numerieke indexen (posities) gebruikt. Leer beide gebruiken met voorbeelden.

De SUMIFS()-functie in Excel telt waarden op die aan meerdere criteria voldoen, en is daarmee handig voor voorwaardelijke berekeningen met getallen, datums en tekst. Leer SUMIFS() gebruiken met syntaxis, voorbeelden en best practices.

Leer hoe third normal form (3NF) je helpt je databases efficiënter te organiseren door redundantie te verwijderen en afhankelijkheidsproblemen te minimaliseren. Zie hoe het ontleden van tabellen databeheer kan vereenvoudigen.