Data Science Tutorials

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.

Ontdek de verschillen in output en performance tussen UNION en UNION ALL: UNION verwijdert duplicaten terwijl UNION ALL ze behoudt.

Leer hoe UPDATE met JOIN in SQL kruistabel-updates in SQL Server vereenvoudigt. Begrijp het verschil tussen INNER JOIN en LEFT JOIN voor specifieke use cases en bekijk alternatieven met subquery's of de MERGE-instructie.

Om de standaarddeviatie in Excel te berekenen, zet je je gegevens in een celbereik en gebruik je ofwel =STDEV.S() voor steekproefdata of =STDEV.P() voor populatiedata.

Deze Python Streamlit-tutorial is bedoeld voor data scientists en machine learning-engineers die snel webapps willen bouwen zonder uitgebreide kennis van webontwikkeling.

Ontdek de typen structural equation models. Leer hoe je theoretische aannames maakt, een verondersteld model bouwt, de model fit beoordeelt en de resultaten interpreteert in structural equation modeling.

Leer hoe de SUBTOTAL()-functie dynamisch gefilterde of gegroepeerde data samenvat. Begrijp de syntaxis, bekijk praktische voorbeelden en vergelijk met soortgelijke functies.

Leer cellen, kolommen, rijen en meer aftrekken in Excel met het minteken, met celverwijzingen, absolute verwijzingen en zelfs met de functies `SUM()` of SUMPRODUCT().

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.

Ontdek cross-entropy in machine learning in onze gids over het optimaliseren van modelnauwkeurigheid en effectiviteit bij classificatie, met TensorFlow- en PyTorch-voorbeelden.

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.

tqdm is een Python-bibliotheek die een snelle, uitbreidbare voortgangsbalk biedt voor lussen en iterables, zodat je de voortgang van je code eenvoudig kunt visualiseren.