Data Science Tutorials

Bu başlangıç seviyesindeki eğitimde Python’da Polars’ı nasıl kullanacağınızı öğrenin.

SQL veritabanlarını 1NF’ten 5NF’e kadar nasıl normalize edeceğinizi öğrenin. Bu kılavuz, her normal formu gerçek dünya örnekleri, karşılaştırma tabloları ve fazlalığı ortadan kaldırmaya yönelik en iyi uygulamalarla ele alır.

VBA’yı Excel’de görevleri otomatikleştirmek, makrolar oluşturmak ve pratik örnekler ile en iyi uygulamalarla veri işleme becerilerinizi geliştirmek için nasıl etkili kullanacağınızı öğrenin.

Python’da bir kod bloğunu yoruma almak için, bloğun her satırının başına # koyabilir veya tüm bloğu üç tırnak arasına (''' veya """) alabilirsiniz.

SQL kullanarak yinelenen satırları filtreleme ve kalıcı olarak kaldırma yöntemlerini keşfedin. SQL Server, MySQL ve PostgreSQL’de yinelenenleri kaldırmanın pratik uygulamalarını öğrenin.

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.

Python'ın subprocess modülünü kullanarak harici komutları çalıştırmaya yönelik adım adım rehberimizi, örneklerle birlikte keşfedin.

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.

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

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.

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