Data Science & ML

Aktuelle Data Science & ML-Artikel

DATA
13 Artikel

Entdecke unsere neuesten Artikel und Anleitungen zu Data Science & ML

XGBoost vs LightGBM 2026: Gradient Boosting und Data-Science-Interviewfragen
DATA

XGBoost vs LightGBM 2026: Gradient Boosting und Data-Science-Interviewfragen

XGBoost vs LightGBM im Vergleich: Hyperparameter-Tuning, kategorische Features und häufige Interview-Fragen für Data Scientists mit praktischen Python-Beispielen.

Scikit-Learn Pipelines 2026: Feature Engineering und Interview-Fragen
DATA

Scikit-Learn Pipelines 2026: Feature Engineering und Interview-Fragen

Scikit-learn Pipelines mit ColumnTransformer für Feature Engineering meistern. Preprocessing-Best-Practices und Vorbereitung auf ML-Interviews.

Statistik für Data Science 2026: Wahrscheinlichkeit, Hypothesentests und Interview-Fragen
DATA

Statistik für Data Science 2026: Wahrscheinlichkeit, Hypothesentests und Interview-Fragen

Leitfaden für statistische Konzepte in Data-Science-Interviews: Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Hypothesentests, Konfidenzintervalle und häufige Fragen bei Google, Meta und Netflix.

Computer Vision mit PyTorch 2026: CNNs, Transfer Learning und Fragen im Vorstellungsgespräch
DATA

Computer Vision mit PyTorch 2026: CNNs, Transfer Learning und Fragen im Vorstellungsgespräch

Computer Vision mit PyTorch: CNNs entwickeln, Transfer Learning mit vortrainierten Modellen anwenden und auf technische Interviews vorbereiten.

LangChain für Data Scientists Tutorial Diagramm
DATA

LangChain für Data Scientists 2026: LLMs, Agents und Interview-Fragen

LangChain 0.3 für Data Science beherrschen: LCEL-Chains, RAG-Muster, ReAct-Agents und Memory-Systeme. Inklusive Interview-Fragen und Produktions-Deployment-Strategien.

MLOps-Interviewfragen illustriert mit einer MLflow Model Registry, einer Deployment-Pipeline und einem Drift-Monitoring-Dashboard auf dunklem Hintergrund
DATA

MLOps 2026: MLflow, Model Registry und technische Interviewfragen

MLOps-Interviewfragen zum ML-Lebenszyklus, MLflow-Experiment-Tracking, zur Model-Registry-Beförderung, zu Deployment-Mustern, Drift-Monitoring und System Design für 2026 – mit Python-Code und Antworten.