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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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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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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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Nutz-, Leer- und Remanenzkosten
In diesem Video werden die Nutz-, Leer- und Remanenzkosten anhand eines Praxisbeispiels erklärt.
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Optimales Produktionsprogramm - Engpass in der Beschaffung
In diesem Video wird erklärt, wie man das optimale Produktionsprogramm ermittelt, wenn ein Engpass in der Beschaffung vorliegt.
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Optimales Produktionsprogramm - Engpass in der Produktion
In diesem Video wird erklärt, wie man das optimale Produktionsprogramm ermittelt, wenn ein Engpass in der Produktion vorliegt.
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Herstellung von Lernvideos zum Thema Mousse
Die Datei enthält eine Lernsituation aus dem Lernfeld 10: Die Auszubildenden bekommen die Aufgabe, ein Lernvideo zum Thema „Planung und Herstellung
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Kundenfeedback einholen (Lernsituation)
Es handelt sich um eine Lernsituation zur Berufssprache Deutsch für die 10. Klasse des Berufs Sportfachmann (m/w/d) aus dem Lernfeld 4 „Märkte
Unterrichtsplanung
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Quantitative Anpassung
In diesem Video wird die quantitative Anpassung an unterschiedliche Kapazitätsauslastungen erklärt. Zudem werden für unterschiedliche
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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: 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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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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Präzise Fragen, klare Antworten – Kundenfeedback einholen (DOCX)
Es handelt sich um eine Lernsituation zur Berufssprache Deutsch für die 10. Klasse des Berufs Sportfachmann (m/w/d) aus dem Lernfeld 4 „Märkte
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Präzise Fragen, klare Antworten – Kundenfeedback einholen (PDF)
Es handelt sich um eine Lernsituation zur Berufssprache Deutsch für die 10. Klasse des Berufs Sportfachmann (m/w/d) aus dem Lernfeld 4 „Märkte
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