Data Science Tutorials

Qwen3’ü Ollama ile yerelde nasıl kurup çalıştıracağınızı ve basit bir Gradio tabanlı uygulama nasıl geliştireceğinizi öğrenin.

UNION ve UNION ALL arasındaki çıktı ve performans farklarını keşfedin: UNION yinelenenleri kaldırır, UNION ALL ise onları dahil eder.

Python ElementTree paketi, for döngüleri ve XPath ifadeleriyle XML dosyalarını nasıl ayrıştırabileceğinizi, keşfedebileceğinizi, değiştirebileceğinizi ve doldurabileceğinizi öğrenin.

Varyans şişirme faktörü (VIF) kullanarak regresyon modellerinde çoklu doğrusal bağıntıyı tespit etmeyi öğrenin. Bu eğitim, VIF’in nasıl hesaplandığını, değerlerinin nasıl yorumlandığını ve regresyon modellemenizin güvenilirliğini artırmak için yüksek VIF’i ele alma tekniklerini açıklar.

Veri bilimciler arasında en popüler makine öğrenimi çerçevelerinden biri olan XGBoost’un gücünü, bu adım adım Python eğitimiyle keşfedin.

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.

CSV, JSON, Excel, HTML, veritabanları, SAS, SPSS, Matlab ve diğer dosyaları popüler R paketlerini kullanarak R'a nasıl içe aktaracağınızı öğrenin.

Temel kavramlardan ileri uygulamaya kadar, popüler araçlarla etkili Sankey diyagramları oluşturmayı öğrenin. Akış görselleştirmelerini etkileyici ve içgörülü kılan temel bileşenleri, en iyi uygulamaları ve tasarım ilkelerini keşfedin.

Microsoft Excel'de Monte Carlo Simülasyonunu örnekler, en iyi uygulamalar ve ileri tekniklerle gerçekleştirmeye yönelik başlangıç dostu, kapsamlı bir eğitim.

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

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.