Data Science Tutorials

Een praktische introductie tot differentiële vergelijkingen met de kernsoorten, classificatie, analytische en numerieke oplossingsmethoden en hun rol in de praktijk bij gradient descent, regressie en tijdreeksmodellering.

Een praktische gids voor meetkundige reeksen met de formules voor eindige en oneindige sommen, convergentievoorwaarden en toepassingen in financiën, natuurkunde en informatica.

Een gids met de essentiële proactieve checks op het gebied van replicatie, performance en back-up om je dataplatform robuust en betrouwbaar te houden.

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.

Een deep dive in de ResNet-architectuur, met uitleg hoe residual learning en skipverbindingen de problemen van verdwijnende gradiënten en degradatie oplossen die het trainen van diepe neurale netwerken moeilijk maken.

Beheers tijdberekeningen in Excel. Pas direct kant-en-klare formules toe op je eigen data.

Leer hoe gecorreleerde subquery’s rij-voor-rij vergelijkingen doen in SQL. Ontdek use-cases en hoe ze verschillen van JOINs, windowfuncties of niet-gecorreleerde queries.

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.

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.

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.

Ontdek hoe polynomiale benaderingen gradient descent, XGBoost en de functies aandrijven die je computer elke dag berekent.

Een praktische gids voor Maclaurin-reeksen met de kernformule, veelvoorkomende ontwikkelingen, convergentieregels en toepassingen in numerieke methoden, natuurkunde en machine learning.