Data Science Tutorials
Learn data science and AI with step-by-step tutorials on the DataCamp blog. Master Python, SQL, machine learning, and build your own AI agents.
Ontdek categorieën
Train je 2 of meer mensen?Probeer DataCamp for Business
Name Manager gebruiken in Excel (stap-voor-stapgids)
Leer hoe je Excel Name Manager gebruikt om benoemde bereiken te maken, te bewerken en te verwijderen, en om schonere, makkelijker te onderhouden formules te schrijven.
Amole Oluwaferanmi
4 mei 2026
GELU-activeringsfunctie: formule, intuïtie en gebruik in deep learning
GELU is een vloeiende, probabilistische activeringsfunctie die in diepe leerarchitecturen beter presteert dan eenvoudigere alternatieven zoals ReLU, en de standaardkeuze is geworden in transformermodellen zoals BERT en GPT.
Dario Radečić
4 mei 2026
Meetkundige reeksen: formule, convergentie en voorbeelden
Een praktische gids voor meetkundige reeksen met de formules voor eindige en oneindige sommen, convergentievoorwaarden en toepassingen in financiën, natuurkunde en informatica.
Dario Radečić
4 mei 2026
Tijd berekenen in Excel: een gids met voorbeelden
Beheers tijdberekeningen in Excel. Pas direct kant-en-klare formules toe op je eigen data.
Amole Oluwaferanmi
4 mei 2026
Cellen combineren in Excel: 2 verschillende aanpakken
Deze gids laat veilige, op formules gebaseerde methoden en visuele samenvoegopties zien, zodat je je werkbladen kunt opmaken zonder je data te breken.
Laiba Siddiqui
4 mei 2026
Kerneltruc uitgelegd: hoe SVM’s niet-lineaire patronen leren
Een conceptuele gids voor de kerneltruc - wat het is, hoe het SVM’s en andere kernelgebaseerde modellen in staat stelt, en wanneer je het gebruikt boven andere aanpakken voor niet-lineaire modellering.
Dario Radečić
4 mei 2026
Kruskal-Wallis-toets: meerdere groepen vergelijken zonder normaliteit
Een praktische gids voor de Kruskal-Wallis-toets - wat het is, hoe het werkt, wanneer je het gebruikt in plaats van ANOVA, en hoe je het uitvoert en interpreteert in Python en R.
Dario Radečić
4 mei 2026
De Laplace-operator uitgelegd: van calculus tot ML
De Laplace-operator is een van de meest gebruikte wiskundige tools in moderne machine learning. Hij ligt ten grondslag aan spectrale clustering, manifold learning, randdetectie in beelden en graafgebaseerde algoritmen.
Dario Radečić
4 mei 2026
Maclaurin-reeks: formule, ontwikkeling en voorbeelden
Een praktische gids voor Maclaurin-reeksen met de kernformule, veelvoorkomende ontwikkelingen, convergentieregels en toepassingen in numerieke methoden, natuurkunde en machine learning.
Dario Radečić
4 mei 2026
Mann-Whitney U-toets: niet-parametrisch alternatief voor de t-toets
De Mann-Whitney U-toets is een op rangen gebaseerde, niet-parametrische toets om twee onafhankelijke groepen te vergelijken wanneer de data niet voldoet aan de normaliteitsaannames van de t-toets.
Dario Radečić
4 mei 2026
Essentiële checks voor een gezonde MongoDB-database
Een gids met de essentiële proactieve checks op het gebied van replicatie, performance en back-up om je dataplatform robuust en betrouwbaar te houden.
Daniel Coupal
4 mei 2026
Methode van Newton: Vind snel nulpunten met iteratieve benadering
De methode van Newton is een iteratief algoritme voor het vinden van nulpunten dat raaklijnbenaderingen gebruikt om te naderen tot de oplossing van vergelijkingen zonder gesloten-vormantwoord.
Dario Radečić
4 mei 2026