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Schädel (hinten)
Illustration des Schädels von hinten.
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17 Ziele für nachhaltige Entwicklung: Können sie bis 2030 erreicht werden?
Wo stehen wir im Wettlauf um die Ziele für nachhaltige Entwicklung? Zur Halbzeit der Agenda 2030 liegt der erforderliche Stand bei der Erreichung der
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Das virtuelle Digitalgebäude
Dieses Kompendium begleitet das umfangreiche digitale Lernsystem Das virtuelle Digitalgebäude (DaviD). Es erläutert seinen Hintergrund und seine
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Gebäudereiniger/in
Gebäudereiniger/innen halten z.B. in Bürogebäuden Flure, Räume oder Sanitärbereiche sauber, in Wohnanlagen u.a. Treppenhäuser und Außenanlagen. Sie
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Bedarfsgerechte Beratung zu Investmentfonds
Die Datei enthält eine Lernsituation aus Lernfeld 10: Eine Anlegerin/ein Anleger möchte 10.000 € anlegen in Aktien anzulegen und möchte sich gerne an
Unterrichtsplanung
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KUNST MACHT MEDIEN - Impulse zu Digitalität und Diskriminierungskritik im Kunstunterricht
Die entwickelten Materialien richten sich an Lehrkräfte des Faches Kunst und dienen als Vorbereitung auf den Unterricht in der Mittel- und Oberstufe
Unterrichtsplanung
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Digitale Schul- und Unterrichtsentwicklung
Im Zuge der fortlaufenden Digitalisierung sind neue Konzepte und Expertisen für viele Bereiche der Schul- und Unterrichtsentwicklung erforderlich. Die
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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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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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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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Job Dive 360°: Ausbauberufe
Im „Job Dive 360°“-Berufsfeldpanorama „Ausbauberufe“ erkunden Nutzerinnen und Nutzer auf interaktive Weise die vielseitige Welt des Innenausbaus. In
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