Data Science Tutorials

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 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.

Een uitgebreide visuele gids voor skewness/kurtosis en hoe ze verdelingen beïnvloeden en uiteindelijk je data science-project.

One-hot-encoding is een techniek om categorische data om te zetten naar een binair formaat waarbij elke categorie wordt weergegeven door een aparte kolom met een 1 voor aanwezigheid en 0 voor alle andere categorieën.

Leer hoe je je code modulair, testbaar en onderhoudbaar maakt door verschillende Pythondependency-injectionframeworks te begrijpen en te implementeren.

Lees onze stapsgewijze instructies voor het upgraden van Pip en Python op Windows, macOS en Linux. Houd je omgeving up-to-date en compatibel.

Ontdek data-analyse met Python. Met Pandas DataFrames manipuleer je je data eenvoudig, van het selecteren of vervangen van kolommen en indexen tot het herschikken van je data.

Verbeter je SQL-vaardigheden met de SQL PIVOT-operator. Leer rijen om te zetten in kolommen om draaitabellen te maken in SQL Server en Oracle.

Leer hoe je Row-Level Security (RLS) in Power BI instelt en beheert met stapsgewijze voorbeelden, dynamische en statische configuraties, geavanceerde tips en veelvoorkomende valkuilen om te vermijden.

Leer wat R-kwadraat betekent in regressieanalyse, hoe je het berekent en wanneer je het gebruikt om modelprestaties te evalueren. Vergelijk het met gerelateerde metrics met voorbeelden in R en Python.

Leer hoe je de pop()-methode van Python gebruikt om elementen uit lijsten en dictionaries te verwijderen, inclusief hoe je items verwijdert tijdens het itereren. Leer veelvoorkomende fouten zoals IndexError en KeyError te vermijden.

Leer de basisprincipes, toepassingen en praktische voordelen van variational autoencoders en volg een stap-voor-stap-implementatie met PyTorch.