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Remix von Tonaufnahmen mit Audacity
In den vorherigen Folgen haben wir uns nur um eigene Tonaufnahmen gekümmert. Doch es gibt viele andere Quellen für Audio-Dateien – wie remixen wir
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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
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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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DigCompEduObserve: Gastronomie und Hotellerie
Kokon ist ein Verbundprojekt aus dem Kompetenzverbund lernen:digital, welches sich mit digitaler Schul- und Unterrichtsentwicklung in
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DigCompEduObserve: Hauswirtschaft
Kokon ist ein Verbundprojekt aus dem Kompetenzverbund lernen:digital, welches sich mit digitaler Schul- und Unterrichtsentwicklung in
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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)“
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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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CC-Lizenz-Kompatibilitätstabelle
Dies ist eine Lizenz-Kompatibilitätstabelle, wenn Sie zwei Creative-Commons-lizenzierte Werke kombinieren oder mischen möchten. Creative-Commons
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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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Fortbildung Interaktive Videoexperimente im Chemieunterricht
Im Chemieunterricht spielen Experimente eine zentrale Rolle für einen kompetenzorientierten Unterricht. Besonders wenn Lernende eigene Vorstellungen
Entdeckendes Lernen
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Selbstlernkurs zum Thema Digital Well-Being von Schulleitenden und Lehrkräften im Kontext digitaler Kommunikation
Digitale Technologien prägen den Schulalltag und eröffnen neue Möglichkeiten der Kommunikation und Kooperation. Zugleich entstehen neue Belastungen
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Sensibler Umgang mit digitalen Unterrichtsmaterialien in der sozialwissenschaftlichen Bildung
In der Fortbildung werden digitalisierungsspezifische Herausforderungen für die sozialwissenschaftliche Bildung analysiert. Der Schwerpunkt liegt
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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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