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Woche 2 | Daten | Was sind Daten? (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Was sind Daten?" aus Woche 2.
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Woche 3 | Anwendungsbeispiele | Forschungsdaten (MP4)
Du erfährst in diesem Video, was man unter Forschungsdaten versteht und wie du mit ihnen umgehst. Du lernst die FAIR-Prinzipien kennen und erhältst...
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Woche 3 | Daten | Vorverarbeitung von strukturierten Daten (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Vorverarbeitung von strukturierten Daten" aus Woche 3.
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Woche 3 | Daten | Vorverarbeitung von strukturierten Daten (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Vorverarbeitung von strukturierten Daten" aus Woche 3.
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Woche 3 | Daten | Vorverarbeitung von strukturierten Daten (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Vorverarbeitung von strukturierten Daten" aus Woche 3.
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Woche 5 | Programmierung | Visualisierung (PDF)
In diesem Video-Transkript lernst du, wie du mithilfe des Moduls plotly express eigene Visualisierungen deiner Daten erstellen kannst. Du lernst,...
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Woche 6 | Theorie | Regression (MP4)
In diesem Video beschreiben wir, was eigentlich eine Regression ist. Zudem stellen wir zwei beliebte Regressions-Verfahren aus dem supervised...
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Woche 9 | Anwendungsbeispiele | Anwendung von Clustering zur Erkennung von Bilanzfälschung (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Anwendung von Clustering zur Erkennung von Bilanzfälschung" aus Woche 9.
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Woche 9 | Anwendungsbeispiele | Anwendung von Clustering zur Erkennung von Bilanzfälschung (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Anwendung von Clustering zur Erkennung von Bilanzfälschung" aus Woche 9.
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 02 | Fallbeispiel und Pipeline (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Fallbeispiel und Pipeline" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 02 | Fallbeispiel und Pipeline (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Fallbeispiel und Pipeline" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
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Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 01 | Einführung Clustering (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung Clustering" aus der Sektion “Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren”.
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Pseudonymisierung und Anonymisierung (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Pseudonymisierung und Anonymisierung" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Pseudonymisierung und Anonymisierung (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Pseudonymisierung und Anonymisierung" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Ausreißerbehandlung (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Ausreißerbehandlung" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Ausreißerbehandlung (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Ausreißerbehandlung" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Konsistente Daten (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Konsistente Daten" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
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Digitalisierung in der Schule
In dem Lernmodul „Digitalisierung in der Schule“ erhalten Sie einen Überblick über Grundlagen der Digitalisierung und deren gesellschaftlichen...
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