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E12 Zusammenfassung des Lernmoduls - Pythonkurs
Damit schließen wir das vierte Lernmodul ab. Wir haben in dieser Vorlesung im Prinzip drei Themen behandelt und zunächst Funktionsargumente
Unterrichtsbaustein
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F2a Lesen und Schreiben von Dateien - Pythonkurs (ZIP)
Die ZIP-Datei enthält ein Jupyter Notebook zur selbstständigen Bearbeitung des Inhaltes dieses Abschnitts. Bis hierher im Kurs haben wir die Daten
Übung
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B1 Jupyter Notebook: Daten als Tabellen darstellen
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „B1 Jupyter Notebook: Daten als Tabellen darstellen“ lernt man, mithilfe von Python Daten einzulesen und als
Sonstiges
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C2-1 Jupyter Notebook: Scatterplots mit pandas
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C2-1 Jupyter Notebook: Scatterplots mit pandas“ lernt man, mithilfe von Python Scatterplots (Streudiagramme) für
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C5-1 Jupyter Notebook: Evaluationsmaße für Klassifikation
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C5-1 Jupyter Notebook: Evaluationsmaße für Klassifikation“ wird die Evaluation eines Klassifikationsbaums in der
Sonstiges
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G1 Überblick Lernmodul Pakete NumPy, matplotlib und SymPy - Pythonkurs (ZIP)
Pakete erweitern den Funktionsumfang des Python-Universums um problemspezifische Lösungen. Da Python ein Open Source Projekt ist, gibt es für viele
Unterrichtsbaustein
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C4-3 Jupyter Notebook: Parameter beim Training von Klassifikationsbäumen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 3)
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C4-3 Jupyter Notebook: Parameter beim Training von Klassifikationsbäumen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil
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B3 Jupyter Notebook: Daten aufbereiten
In diesem Jupyter Notebook zum Thema “B3 Jupyter Notebook: Daten aufbereiten“ lernt man, mithilfe von Python Daten für Maschinelles Lernen
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B2 Jupyter Notebook: Daten analysieren
In diesem Jupyter Notebook zum Thema “B2 Jupyter Notebook: Daten analysieren“ lernt man, mithilfe von Python Daten in Tabellen genauer zu analysieren
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C2-2 Jupyter Notebook: Mittelwert und Standardabweichung mit pandas
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C2-2 Jupyter Notebook: Mittelwert und Standardabweichung mit pandas“ lernt man, mithilfe von Python Mittelwert
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C4-1 Jupyter Notebook: Klassifikationsbäume mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 1)
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C4-1 Jupyter Notebook: Klassifikationsbäume mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 1)“ lernt man, das Training
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C4-3 Jupyter Notebook: Training von Klassifikationsbäumen verstehen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 2)
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C4-3 Jupyter Notebook: Training von Klassifikationsbäumen verstehen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 2)“
Sonstiges
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C5-2 Jupyter Notebook: Training und Test
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C5-2 Jupyter Notebook: Training und Test“ werden wichtige Regeln für die korrekte Evaluation von Modellen
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D4 Jupyter Notebook: Erklärbarkeit von neuronalen Netzen am Beispiel CNN
Im Jupyter Notebook zum Thema „D4 Jupyter Notebook: Erklärbarkeit von neuronalen Netzen am Beispiel CNN“ geht es um die Erklärbarkeit von neuronalen
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MLLdigital K1: Bewegungslernen durch Videoanalyse und -feedback im Bewegungsfeld Laufen, Springen, Werfen - Kurzfortbildung
Die Fortbildung richtet sich an Sportlehrkräfte aller Schulformen und thematisiert den lernförderlichen Einsatz von Videoanalysetools im
Unterrichtsplanung
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C3-1 Jupyter Notebook: Einfache Lineare Regression mit sklearn
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C3-1 Jupyter Notebook: Einfache Lineare Regression mit sklearn“ lernt man, Daten zur Anpassung eines linearen
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Gleiche Chancen für alle! Globale Bildungsgerechtigkeit verstehen, bewerten und selbst gestalten
Tauche mit deinen Schülerinnen und Schülern in das wichtige Thema globale Bildungsgerechtigkeit ein! Dieses Unterrichtsmaterial hilft euch, die
Entdeckendes Lernen
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C3-2 Jupyter Notebook: Multiple Lineare Regression mit sklearn
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C3-2 Jupyter Notebook: Multiple Lineare Regression mit sklearn“ lernt man, multiple lineare Regression in Python
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