Data Science Tutorials

Verilerinizi analiz edip yorumlamanıza yardımcı olabilecek Excel'in çeşitli veri görselleştirme seçeneklerini öğrenin.

Python'un turtle modülüyle basitten karmaşığa çizimler oluşturmayı keşfedin. Temel komutları öğrenin ve fikirlerinizi hayata geçiren etkileşimli projeler geliştirin. Fraktallar, animasyonlar ve yaratıcı tasarımları keşfederken Python temellerine hâkim olun.

E-posta işlemlerini otomatikleştiren ve doküman soru-cevap için bir RAG (geri getirim destekli üretim) ajanı oluşturan yapay zeka ajanlarını n8n ile nasıl kuracağınızı öğrenin.

Yeniden kullanılabilir ve verimli Python fonksiyonlarını nasıl yazacağınızı keşfedin. Parametreleri, return deyimini ve lambda gibi ileri konuları öğrenin. Kodunuzu main() ve diğer en iyi uygulamalarla daha iyi organize edin.

Qwen3.6 27B’yi bir RTX 3090’da çalıştırın ve llama.cpp ile Çoklu Token Tahmini (MTP) sayesinde GPU’nuzu yükseltmeden yerel LLM çıkarımını neredeyse 2 kat artırmayı öğrenin.

Birden çok koşulla verileri aramak için birleştirme ve boolean ifadeleriyle Excel'in güçlü XLOOKUP() işlevinde ustalaşın

Python'da ydata-profiling kütüphanesini kullanarak çok sayıda özelliğe sahip veri kümeleri için ayrıntılı raporlar oluşturmayı öğrenin.

Moonshot’un Kimi K2.5’inin ne olduğunu, Agent Swarm’ın nasıl çalıştığını öğrenin ve dört uygulamalı, gerçek dünya deneyiyle işbaşında görün.

Chroma DB ile metin belgelerini kolayca yönetebilir, metni gömlemelere dönüştürebilir ve benzerlik aramaları yapabilirsiniz.

Zamanlama, beceriler ve çok adımlı otomasyonla Kimi Claw kullanarak yapay zeka iş akışları oluşturmayı uygulamalı deneylerle öğrenin.

Pydantic’in ne olduğunu, ne için kullanıldığını ve Marshmallow veya Python’un dataclass’ları gibi alternatiflerle nasıl karşılaştırıldığını öğrenin.

Verilerinizi buluta göndermeden, çok adımlı iş akışlarını yöneten, veri kümelerini analiz eden ve görsel raporlar üreten tamamen yerel bir yapay zekâ veri analisti oluşturmayı OpenClaw ve Ollama ile öğrenin.