Data Science Tutorials

Google’ın en yeni görsel üretim modeli Nano Banana 2 hakkında bilmeniz gereken her şeyi öğrenin; ayrıca API’yi Python ile kullanarak yinelemeli bir sohbet tabanlı görsel düzenleyici nasıl kurulur, adım adım keşfedin.

Qwen Code CLI’yi kurmayı ve kod tabanı keşfi, yeniden düzenleme ve daha fazlası gibi aracısal kodlama görevleri için kullanmayı öğrenin.

dbt ile başlamaya ve veri modellemeyi bir üst seviyeye taşımaya hazır mısınız? Bu uygulamalı eğitim, sezgisel ve yüksek kaliteli veri ambarlarını dbt ile oluşturmanıza yardımcı olacak temel teknikler ve proje kalıplarına odaklanır.

RMSE’nin regresyon analizinde ne anlama geldiğini, nasıl hesaplandığını ve model performansını değerlendirmede ne zaman kullanılacağını öğrenin. Python ve R örnekleriyle pratik yorumlar görün.

SQL tetikleyicilerini kullanarak görevleri otomatikleştirmeyi, veri bütünlüğünü korumayı ve veritabanı performansını artırmayı öğrenin. MySQL ve Oracle'da CREATE, ALTER ve DROP komutları gibi pratik örnekleri deneyin.

Python'un match-case özelliğini keşfedin: sözdizimi, veri bilimi ve ML uygulamaları ve geleneksel switch-case ile karşılaştırmalı bir analiz.

Python otomasyonu hakkında bilgi edinin: temel kavramlar, başlıca kütüphaneler, verilerle çalışma, yapay zekâ geliştirmeleri ve en iyi uygulamalar. Gerçek dünya örnekleri içerir.

Örneklem küçükse veya varyans bilinmiyorsa t-testlerini, örneklem büyükse ve varyans biliniyorsa Z-testlerini kullanın.

En yeni Qwen modelini tek GPU’lu bir sanal makinede çalıştırın, llama.cpp’yi kurun ve özel, OpenAI ile uyumlu bir uç nokta üzerinden SSH ile yerel olarak güvenle erişin.

LAG() fonksiyonunun veri kümenizdeki önceki satırlara erişmenizi nasıl sağladığını keşfedin; bu sayede zaman serisi analizi ve ardışık gözlemlerin karşılaştırmalarını yapabilirsiniz.

SQL Server'da SQL'de JOIN ile UPDATE'in çapraz tablo güncellemelerini nasıl basitleştirdiğini öğrenin. Belirli kullanım durumları için INNER JOIN ve LEFT JOIN'in nasıl farklılaştığını anlayın ve alt sorgular veya MERGE ifadesiyle alternatifleri keşfedin.

Bu kullanımı kolay LLM çerçevelerini kullanarak (Windows, macOS, Linux) LLM'leri yerelde çalıştırın: Ollama, LM Studio, vLLM, llama.cpp, Jan ve llamafile.