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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
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Kreative Schreibprojekte und -formen nutzen
Texte im Internet können in anderen Formen geschrieben und gelesen werden als analoger Text. Zum Beispiel lassen sich Verlinkungen herstellen
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Präsentationen gestalten und zugleich als kollaborativen Mitschrieb nutzen mit CodiMD
CodiMD ist eine sehr vielseitige Open Source Software. Du kannst sie als Präsentationstool, zur Website-Erstellung oder für kollaboratives Lernen
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Tutorials (oder interaktive Geschichten) erstellen mit Twine
Twine ist ein wiki-artiges Tool, mit dem sich interaktive Geschichten erstellen lassen. In solchen Geschichten bekommen die Nutzenden jeweils
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Virtuelle 360°-Rundgänge mit H5P (Virtual Tour 360)
Exkursionen an fremde Orte sind eine sehr schöne Sache, um dort beispielsweise etwas über deren Geschichte oder die Architektur der Gebäude zu lernen
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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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DigCompEduObserve: Gastronomie und Hotellerie
Kokon ist ein Verbundprojekt aus dem Kompetenzverbund lernen:digital, welches sich mit digitaler Schul- und Unterrichtsentwicklung in
Webseite
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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: 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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