Training & Resources
Eigene Funktionen in R programmieren
R-Funktionen sind für die R-Experten ein alter Hut, aber für die Newbies unter Euch ein...
Python-Tutorial für ein Kommandozeilen-Tool mit argparse
Möchtest Du ein Kommandozeilen-Tool (CLI = command line interface) in Python bauen? Mir ging...
Datentypen in R – einfach erklärt (Teil 2)
Nachdem wir im ersten Teil die Basis-Datentypen in R besprochen haben, geht es nun in Teil 2 an Vektoren, Listen, data.frames usw. Wie immer mit vielen Codebeispielen …
Datentypen in R – einfach erklärt
Du bist neu in R und brauchst Grundlagen? Hier erkläre ich Dir die Basis-Datentypen in R, natürlich so einfach wie möglich und mit vielen Beispielen …
Lineare Regression in Python
Hallo liebe Brainies, ich erkläre euch hier, was lineare Regression ist und wie ihr lineare...
Datenimport in Python: Excel-Dateien einlesen und schreiben
Wir wollen Daten analysen, oder? Sonst wärt ihr ja nicht hier! Dazu müssen aber erstmal die Daten in Python importiert werden. Dateien sind oft im Excel-Format (xlsx), denn in fast allen Abteilungen einer Firma ist Excel immer noch die Software, mit der Tabellen bearbeitet werden. Das Einlesen in Python ist ganz einfach …
Jupyter Lab Shortcuts: Steigere Deine Produktivität – auch für Jupyter Notebook
Du hast gerade angefangen, Jupyter Notebook oder Jupyter Lab zu benutzen? Oder Du möchtest einfach schneller werden und nicht immer die Maus benutzen? Dann sind die folgenden Shortcuts genau das richtige für Dich.
SQL 1×1
Als Data Scientist haben wir mit Daten zu tun und in vielen Fällen liegen diese Daten in einer relationalen Datenbank. Und die Abfragesprache dafür ist SQL. Also muss ein Data Scientist mindestens die Grundzüge von SQL beherrschen. Das ist aber zum Glück gar nicht schwer.
Strings in Python
Heute lernt ihr, was Strings sind und wie man mit Ihnen in Python arbeitet
Operatoren in Python
Hej Leute, heute geht es um ein wichtiges Thema in Python: Operatoren. Ohne diese geht beim...
Datensatzformat – Quer vs. Längs – Konvertierung in Excel und R
Es geht um die Struktur von Datentabellen, also wie eine Tabelle aufgebaut ist. Was gibt es denn darüber zu erzählen, denkt ihr euch vielleicht. Eine Tabelle hat Zeilen und Spalten. Das stimmt natürlich, aber dennoch gibt es zwei Varianten, die beide ihre Vor- und Nachteile haben, so dass auch beide ihre Daseins-Berechtigung haben.
Das R-Package dplyr: Eine ausführliche Anleitung (mit vielen Beispielen)
Heute stelle ich Euch ein super nützliches R-Package namens dplyr vor. Dieses dient der sogenannten Datenmanipulation, also zum Beispiel neue Spalten zu einer Tabelle hinzufügen, eine Tabelle nach bestimmten Werten zu filtern oder auch nach Klassen zu gruppieren. Keine Angst, wir gehen Schritt für Schritt vor.
