Data Science Tutorials

Een stapsgewijze gids om eenvoudig een Facebook Messenger-chatbot te deployen met Python, met Flask, requests en ngrok.

Begrijp hoe Facebook Prophet trends, seizoensinvloeden en speciale gebeurtenissen modelleert voor nauwkeurige en interpreteerbare voorspellingen.

Leer over objectdetectie in Python met de OpenCV-bibliotheek en ontdek hoe je dit toepast op taken zoals gezichtsdetectie.

In deze tutorial leer je alles uit de facetfuncties van ggplot te halen.

Deze tutorial gebruikt cursusmateriaal uit DataCamp's gratis Intro to R-cursus en laat je oefenen met factoren.

Leer over de factor-functie in R, met een voorbeeld, en de structuur, volgorde van levels, het hernoemen van levels en tot slot het ordenen van categorische waarden.

Leer razendsnel fullstack webapps bouwen met de FARM-stack (FastAPI, React, MongoDB). Deze beginnersvriendelijke gids behandelt setup, features en in één klik deployen.

Leer hoe feature engineering je helpt om je skills op te schroeven bij het bouwen van machine learning-modellen in Kaggle: maak nieuwe kolommen, transformeer variabelen en meer!

Beheers technieken voor feature-extractie met praktische Python-voorbeelden voor beeld-, audio- en tijdreeksdata. Leer hoe je ruwe data omzet in betekenisvolle features en veelvoorkomende uitdagingen in machine-learningtoepassingen overwint.

Leer de basis van featureselectie en hoe je verschillende featureselectietechnieken in Python implementeert en onderzoekt.

Pak featureselectie in R aan: verken het Boruta-algoritme, een wrapper rond het Random Forest-classificatiealgoritme, en de implementatie ervan!

Feedforward-neurale netwerken (FFNN’s) vormen de basis van deep learning en worden gebruikt in beeldherkenning, Transformers en aanbevelingssystemen. Deze complete FFNN-tutorial legt hun architectuur uit, verschillen met MLP’s, activaties, backpropagation, praktijkvoorbeelden en PyTorch-implementatie.