Data Science Tutorials

Leer wat Perplexity Computer is, hoe parallelle subagents werken, wat credits in een praktische test écht kosten en waar Pro en Max passen in echte onderzoeksworkflows.

Bouw een AI-agent met Kimi K2.6, Olostep en de OpenAI Agents SDK die je cv leest, live rollen vindt, ruis wegfiltert en je precies vertelt waar je moet solliciteren.

Leer in deze praktische handleiding hoe je het volledige DeepSeek V4 Flash-model op één GPU draait met een aangepaste build van llama.cpp en een compatibel GGUF-bestand.

Pas Claude Code in de terminal aan met permissies, CLAUDE.md, planmodus, /loop, hooks, /voice en kostenbewaking. Zeven upgrades die snel renderen.

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.

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.

Deze gids laat veilige, op formules gebaseerde methoden en visuele samenvoegopties zien, zodat je je werkbladen kunt opmaken zonder je data te breken.

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.

Leer hoe je conversational analytics, de nieuwste door Gemini aangestuurde functie van BigQuery Studio, gebruikt om intelligente data-agents te bouwen met natuurlijke taalqueries.

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.

Leer wat een normaliteitstest is, waarom die ertoe doet, en hoe je veelgebruikte toetsen zoals Shapiro-Wilk, Kolmogorov-Smirnov en visuele methoden gebruikt om je data te controleren + voorbeelden in Python en R.

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.