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Was ist der Unterschied zwischen Mode Management und Design Management?
Mode Management befasst sich mit der strategischen und operativen Führung von Modeunternehmen, einschließlich Aspekten wie Marketing, Vertrieb, Einkauf und Produktion. Design Management hingegen konzentriert sich auf die Organisation und Steuerung des Designprozesses, einschließlich der Entwicklung von Designstrategien, der Zusammenarbeit mit Designern und der Integration von Design in die Geschäftsstrategie. Während Mode Management eher auf die unternehmerische Seite der Modebranche abzielt, liegt der Fokus des Design Managements auf der kreativen und gestalterischen Komponente. **
Was sind die potenziellen Anwendungen von Zufallsalgorithmen in der Datenanalyse und Machine Learning?
Zufallsalgorithmen können verwendet werden, um Daten zu generieren, zu transformieren oder zu erweitern, was die Trainingsdaten für Machine Learning verbessern kann. Sie können auch zur Erzeugung von Unsicherheitsschätzungen in Vorhersagemodellen verwendet werden. Darüber hinaus können Zufallsalgorithmen in der Optimierung von Modellparametern eingesetzt werden, um bessere Ergebnisse zu erzielen. **
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Produkte zum Begriff Design-und-Management-von:
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Design Patterns für Machine Learning, Fachbücher von Vallappa LakshmananBewährte Praxislösungen für komplexe Machine-Learning-Aufgaben. Behandelt alle Phasen der ML-Produktpipeline. Klar strukturierter Aufbau, der dafür sorgt, dass sich Konzepte und Zusammenhänge rasch erschliessen. Fokus auf TensorFlow, aber auch übertragbar auf PyTorch-Projekte. Die Design Patterns in diesem Buch zeigen praxiserprobte Methoden und Lösungen für wiederkehrende Aufgaben beim Machine Learning. Die Autoren, drei Machine-Learning-Experten bei Google, beschreiben bewährte Herangehensweisen, um Data Scientists und Data Engineers bei der Lösung gängiger Probleme im gesamten ML-Prozess zu unterstützen. Die Patterns bündeln die Erfahrungen von Hunderten von Experten und bieten einfache, zugängliche Best Practices. In diesem Buch finden Sie detaillierte Erläuterungen zu 30 Patterns für diese Themen: Daten- und Problemdarstellung, Operationalisierung, Wiederholbarkeit, Reproduzierbarkeit, Flexibilität, Erklärbarkeit und Fairness. Jedes Pattern enthält eine Beschreibung des Problems, eine Vielzahl möglicher Lösungen und Empfehlungen für die Auswahl der besten Technik für Ihre Situation.44,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning und KI kompakt, Fachbücher von Sebastian RaschkaVertiefendes Wissen von Deep Learning über Computer Vision bis Natural Language Processing. Schliesst die Lücke zwischen Grundlagen und Profiwissen. Einfache, prägnante Erklärungen zu wichtigen und aktuellen Themen. Mit Übungsaufgaben sowie Codebeispielen. Sie verfügen bereits über Grundkenntnisse zu maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz, haben aber viele Fragen und wollen tiefer in wesentliche und aktuelle Konzepte eintauchen. ML- und KI-Experte Sebastian Raschka greift in diesem Buch die wichtigsten Schlüsselfragen auf und liefert sowohl prägnante als auch einfach verständliche Erklärungen zu komplexen und fortgeschrittenen Themen wie Deep Learning, Überanpassung, Self-Supervised Learning, generative KI, Computer Vision, Natural Language Processing und Modellevaluierung. Viele Beispiele, anschauliche Illustrationen und praktische Übungsaufgaben helfen Ihnen dabei, das Erlernte nicht nur schnell zu verstehen, sondern auch praktisch umzusetzen. Dabei werden weder fortgeschrittene Mathematik- noch Programmierkenntnisse vorausgesetzt - wer tiefer in den Code eintauchen will, findet jedoch im kostenlosen Zusatzmaterial einige Codebeispiele. Aus dem Inhalt: Umgang mit verschiedenen Zufallsquellen beim Training neuronaler Netze. Unterscheidung zwischen Encoder- und Decoder-Architekturen in grossen Sprachmodellen. Verringerung von Überanpassung durch Daten- und Modellmodifikationen. Konstruktion von Konfidenzintervallen für Klassifizierer und Optimierung von Modellen mit begrenzten gelabelten Daten. Wählen zwischen verschiedenen Multi-GPU-Trainingsparadigmen und verschiedenen Arten von generativen KI-Modellen. Verstehen von Performancemetriken für die Verarbeitung natürlicher Sprache.34,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Data Science Management, Fachbücher von Martin Manhembué, Marcel HebingDer umfassende Leitfaden für das Managen von Data-Science-Projekten für Studium und Beruf. Themenspektrum: Designen von Projekten, Datenverarbeitung, Analysemethoden, Rolle und Aufgaben von Data Science Managern, Kommunikation mit Stakeholdern, Automatisierung, MLOps, Governance. Inklusive konkreter Toolsets wie Softwarepakete, Checklisten, Projekt-Canvases sowie Übersichten über bewährte Methoden. Die Autoren sind Professoren für Data Science bzw. Data Science Management an der Digital Business University of Applied Sciences und Startup-Gründer. Viele Data-Science-Vorhaben scheitern an organisatorischen Hürden: So ist oftmals die Rolle des Managements in diesen Projekten nicht klar definiert. Zudem gibt es unterschiedliche Vorstellungen, wie gutes Projektmanagement für Data-Science-Produkte oder -Analysen gestaltet sein muss, um Mehrwert für das Unternehmen zu generieren. Dieses Buch ist eine theoretisch fundierte und an der Praxis ausgerichtete Einführung in das Managen von Data-Science-Projekten aller Grössenordnungen. Sie erfahren, was Daten sind und wie man mit ihnen umgeht, wie Datenanalysen durchgeführt werden und welche Tools hierfür infrage kommen. Die Autoren zeigen Wege, wie Sie erfolgreiche Projekte entlang des Data Science Life Cycles planen und eine datengetriebene Organisationskultur über alle Fachbereiche hinweg implementieren. Dabei wird die Rolle von Data Science Managern im Kontext eines modernen Leaderships beleuchtet und Aufbau und Leitung von Datenanalyse-Teams beschrieben. Jedes Kapitel wird abgerundet durch einen Hands-On-Abschnitt, der Werkzeuge, Best Practices und Checklisten für die Umsetzung in die Praxis enthält.34,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Gebäudetechnik und Facility-Management, Fachbücher von DIN e.V.Immer komplexer werden Bauprojekte und Gebäude, immer mehr Funktionen und immer höhere Ansprüche bedürfen neuer Lösungen für den Betrieb. Facility Management lautet die Antwort auf die Fragen nach einem modernen Versorgungssystem für Häuser und Anlagen. Hier laufen die verschiedenen Systeme zusammen und können dynamisch gesteuert werden. Normen regeln, wie auch in anderen Bereichen, die gemeinsamen Standards, Begrifflichkeiten und Anforderungen. Das vorliegende Buch versammelt die wichtigsten Normen, mit denen im Facility Management gearbeitet werden muss, und setzt einen starken Schwerpunkt auf den Aspekt Instandhaltung. Die Instandhaltung ist ein bedeutsamer Teilbereich des Facility Managements und wird in einer Reihe eigener Normen behandelt. Die in diesem Buch enthaltenen Normen umfassen unter anderem die folgenden Themen: Planung und Bedarf, Definitionen und Grundlagen, Vertragsgestaltung, Überwachung, Energieeffizienz. Mit seiner gelungenen Auswahl stellt das DIN-Taschenbuch 293 eine nützliche Normensammlung für die praktische Arbeit im Facility Management dar. Es bietet im handlichen A5-Format die relevanten Dokumente auf einen Griff.226,50 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Was sind die grundlegenden Konzepte und Anwendungen von Regression in Statistik und Machine Learning?
Regression in Statistik und Machine Learning befasst sich mit der Vorhersage von kontinuierlichen Werten basierend auf anderen Variablen. Die grundlegenden Konzepte umfassen die Bestimmung einer mathematischen Beziehung zwischen den Variablen, die Schätzung von Parametern und die Bewertung der Modellgenauigkeit. Anwendungen von Regression sind vielfältig, wie z.B. die Vorhersage von Aktienkursen, Wetterprognosen oder medizinische Diagnosen. **
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Was sind die wichtigsten Funktionen und Vorteile von Learning Management Systems?
Die wichtigsten Funktionen von Learning Management Systems sind die Bereitstellung von Lerninhalten, die Verwaltung von Lernenden und Kursen sowie die Möglichkeit zur Bewertung und Nachverfolgung des Lernfortschritts. Die Vorteile sind die Flexibilität des Lernens von überall und zu jeder Zeit, die Personalisierung des Lernens nach individuellen Bedürfnissen und die Möglichkeit zur Skalierung von Lernprogrammen für große Gruppen. Zudem ermöglichen Learning Management Systems die Integration von verschiedenen Lernmedien und interaktiven Elementen zur Steigerung der Lernmotivation und -effektivität. **
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Wie wichtig ist das Fach Theoretische Informatik für Data Science und Machine Learning?
Das Fach Theoretische Informatik ist für Data Science und Machine Learning nicht unbedingt unverzichtbar, aber es kann dennoch von Vorteil sein. Theoretische Informatik vermittelt grundlegende Konzepte und Algorithmen, die in vielen Bereichen der Informatik relevant sind, einschließlich Data Science und Machine Learning. Ein solides Verständnis der theoretischen Grundlagen kann helfen, komplexe Probleme besser zu verstehen und effiziente Lösungen zu entwickeln. **
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Was sind die grundlegenden Konzepte und Anwendungen der Regression in Statistik und Machine Learning?
Die Regression ist eine statistische Methode, um die Beziehung zwischen einer abhängigen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen zu modellieren. Sie wird verwendet, um Vorhersagen über zukünftige Werte der abhängigen Variablen zu treffen. In Machine Learning wird Regression häufig verwendet, um kontinuierliche Werte vorherzusagen, wie z.B. Verkaufsprognosen oder Immobilienpreise. **
Verdient man Geld beim Praktikum in den Bereichen Data Science oder Machine Learning?
Es hängt von verschiedenen Faktoren ab, ob man Geld während eines Praktikums in den Bereichen Data Science oder Machine Learning verdient. In einigen Fällen bieten Unternehmen Praktikumsstellen mit einer Vergütung an, insbesondere wenn es sich um größere Unternehmen handelt. In anderen Fällen kann es sein, dass Praktika unbezahlt sind oder nur eine geringe Aufwandsentschädigung bieten. Es ist wichtig, die individuellen Bedingungen des Praktikums zu prüfen, um herauszufinden, ob eine Vergütung angeboten wird. **
Was sind die Vorteile von Learning Management Systemen für die Organisation und Verwaltung von Lerninhalten?
Learning Management Systeme ermöglichen eine zentrale Verwaltung von Lerninhalten, was Zeit und Kosten spart. Sie bieten die Möglichkeit, Lernfortschritte zu verfolgen und individuelle Lernwege zu gestalten. Zudem fördern sie die Interaktion zwischen Lernenden und Lehrenden durch Kommunikations- und Kollaborationsfunktionen. **
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Design und Management von IT-Services, Fachbücher von Robert ScholdererHandbuch für den qualitätsgesicherten Aufbau des IT-Servicemanagements im Unternehmen. Unterstützung für IT-Unternehmen, die sich serviceorientiert und marktfähig aufstellen oder weiterentwickeln wollen. Zahlreiche Praxistipps, Checklisten und Templates für die sofortige Umsetzung im IT-Betrieb. Interviews mit IT-Service-Managern und CIOs. Das Buch bietet einen praxisorientierten Leitfaden für den Aufbau oder die Optimierung eines ganzheitlichen Servicebetriebs. Dabei wird mit „DAMOS“ (Design And Management Of Services) ein Konzept zur Einführung, Steuerung, Überwachung und Weiterentwicklung von qualitätsgesicherten Services im Unternehmen vorgestellt. Mit den beschriebenen Praktiken können bestehende Services oder Strukturen (z. B. ein Servicekatalog) evaluiert und auf Korrektheit verglichen werden, um frühzeitig Konzeptionsfehler zu vermeiden, die sehr teuer werden können, wenn sie erst bei der Implementierung entdeckt werden. Auf diese Weise ist es möglich, ein ITIL-zertifizierbares Servicemanagement aufzubauen, ohne über langjährige Service-Expertise oder umfassende ITIL-Kenntnisse verfügen zu müssen.54,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning and Big Data-enabled Biotechnology, Fachbücher von Hal S. AlperDas Fachbuch 'Machine Learning and Big Data-enabled Biotechnology' bietet eine umfassende Darstellung der Anwendung von Machine Learning und Big Data in der Biotechnologie. Es gliedert sich in drei Hauptteile, die sich jeweils auf unterschiedliche Aspekte der Biotechnologie konzentrieren. Der erste Teil widmet sich der DNA, wobei Themen von der synthetischen Biologie, wie dem Design von Promotoren, bis hin zu Vorhersagen aus Genomsequenzen behandelt werden. Im zweiten Teil liegt der Fokus auf Proteinen, wobei sowohl Struktur- und Designwerkzeuge als auch die Entdeckung von Stoffwechselwegen und Retrobiosynthese thematisiert werden. Der abschliessende Teil befasst sich mit ganzen Zellen und beleuchtet Machine Learning Ansätze zur Genexpression sowie Vorhersagen von Phänotypen und der Leistung von Bioreaktoren. Das Buch bietet somit einen breiten Überblick über die Integration moderner Datenanalysemethoden in die biotechnologische Forschung und Entwicklung. Es richtet sich an Fachleute und Studierende, die an der Schnittstelle von Biotechnologie, Datenwissenschaft und Ingenieurwesen arbeiten.135,20 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Design Patterns für Machine Learning, Fachbücher von Vallappa LakshmananBewährte Praxislösungen für komplexe Machine-Learning-Aufgaben. Behandelt alle Phasen der ML-Produktpipeline. Klar strukturierter Aufbau, der dafür sorgt, dass sich Konzepte und Zusammenhänge rasch erschliessen. Fokus auf TensorFlow, aber auch übertragbar auf PyTorch-Projekte. Die Design Patterns in diesem Buch zeigen praxiserprobte Methoden und Lösungen für wiederkehrende Aufgaben beim Machine Learning. Die Autoren, drei Machine-Learning-Experten bei Google, beschreiben bewährte Herangehensweisen, um Data Scientists und Data Engineers bei der Lösung gängiger Probleme im gesamten ML-Prozess zu unterstützen. Die Patterns bündeln die Erfahrungen von Hunderten von Experten und bieten einfache, zugängliche Best Practices. In diesem Buch finden Sie detaillierte Erläuterungen zu 30 Patterns für diese Themen: Daten- und Problemdarstellung, Operationalisierung, Wiederholbarkeit, Reproduzierbarkeit, Flexibilität, Erklärbarkeit und Fairness. Jedes Pattern enthält eine Beschreibung des Problems, eine Vielzahl möglicher Lösungen und Empfehlungen für die Auswahl der besten Technik für Ihre Situation.44,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning und KI kompakt, Fachbücher von Sebastian RaschkaVertiefendes Wissen von Deep Learning über Computer Vision bis Natural Language Processing. Schliesst die Lücke zwischen Grundlagen und Profiwissen. Einfache, prägnante Erklärungen zu wichtigen und aktuellen Themen. Mit Übungsaufgaben sowie Codebeispielen. Sie verfügen bereits über Grundkenntnisse zu maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz, haben aber viele Fragen und wollen tiefer in wesentliche und aktuelle Konzepte eintauchen. ML- und KI-Experte Sebastian Raschka greift in diesem Buch die wichtigsten Schlüsselfragen auf und liefert sowohl prägnante als auch einfach verständliche Erklärungen zu komplexen und fortgeschrittenen Themen wie Deep Learning, Überanpassung, Self-Supervised Learning, generative KI, Computer Vision, Natural Language Processing und Modellevaluierung. Viele Beispiele, anschauliche Illustrationen und praktische Übungsaufgaben helfen Ihnen dabei, das Erlernte nicht nur schnell zu verstehen, sondern auch praktisch umzusetzen. Dabei werden weder fortgeschrittene Mathematik- noch Programmierkenntnisse vorausgesetzt - wer tiefer in den Code eintauchen will, findet jedoch im kostenlosen Zusatzmaterial einige Codebeispiele. Aus dem Inhalt: Umgang mit verschiedenen Zufallsquellen beim Training neuronaler Netze. Unterscheidung zwischen Encoder- und Decoder-Architekturen in grossen Sprachmodellen. Verringerung von Überanpassung durch Daten- und Modellmodifikationen. Konstruktion von Konfidenzintervallen für Klassifizierer und Optimierung von Modellen mit begrenzten gelabelten Daten. Wählen zwischen verschiedenen Multi-GPU-Trainingsparadigmen und verschiedenen Arten von generativen KI-Modellen. Verstehen von Performancemetriken für die Verarbeitung natürlicher Sprache.34,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Was ist der Unterschied zwischen Mode Management und Design Management?
Mode Management befasst sich mit der strategischen und operativen Führung von Modeunternehmen, einschließlich Aspekten wie Marketing, Vertrieb, Einkauf und Produktion. Design Management hingegen konzentriert sich auf die Organisation und Steuerung des Designprozesses, einschließlich der Entwicklung von Designstrategien, der Zusammenarbeit mit Designern und der Integration von Design in die Geschäftsstrategie. Während Mode Management eher auf die unternehmerische Seite der Modebranche abzielt, liegt der Fokus des Design Managements auf der kreativen und gestalterischen Komponente. **
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Was sind die potenziellen Anwendungen von Zufallsalgorithmen in der Datenanalyse und Machine Learning?
Zufallsalgorithmen können verwendet werden, um Daten zu generieren, zu transformieren oder zu erweitern, was die Trainingsdaten für Machine Learning verbessern kann. Sie können auch zur Erzeugung von Unsicherheitsschätzungen in Vorhersagemodellen verwendet werden. Darüber hinaus können Zufallsalgorithmen in der Optimierung von Modellparametern eingesetzt werden, um bessere Ergebnisse zu erzielen. **
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Was sind die grundlegenden Konzepte und Anwendungen von Regression in Statistik und Machine Learning?
Regression in Statistik und Machine Learning befasst sich mit der Vorhersage von kontinuierlichen Werten basierend auf anderen Variablen. Die grundlegenden Konzepte umfassen die Bestimmung einer mathematischen Beziehung zwischen den Variablen, die Schätzung von Parametern und die Bewertung der Modellgenauigkeit. Anwendungen von Regression sind vielfältig, wie z.B. die Vorhersage von Aktienkursen, Wetterprognosen oder medizinische Diagnosen. **
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Was sind die wichtigsten Funktionen und Vorteile von Learning Management Systems?
Die wichtigsten Funktionen von Learning Management Systems sind die Bereitstellung von Lerninhalten, die Verwaltung von Lernenden und Kursen sowie die Möglichkeit zur Bewertung und Nachverfolgung des Lernfortschritts. Die Vorteile sind die Flexibilität des Lernens von überall und zu jeder Zeit, die Personalisierung des Lernens nach individuellen Bedürfnissen und die Möglichkeit zur Skalierung von Lernprogrammen für große Gruppen. Zudem ermöglichen Learning Management Systems die Integration von verschiedenen Lernmedien und interaktiven Elementen zur Steigerung der Lernmotivation und -effektivität. **
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Data Science Management, Fachbücher von Martin Manhembué, Marcel HebingDer umfassende Leitfaden für das Managen von Data-Science-Projekten für Studium und Beruf. Themenspektrum: Designen von Projekten, Datenverarbeitung, Analysemethoden, Rolle und Aufgaben von Data Science Managern, Kommunikation mit Stakeholdern, Automatisierung, MLOps, Governance. Inklusive konkreter Toolsets wie Softwarepakete, Checklisten, Projekt-Canvases sowie Übersichten über bewährte Methoden. Die Autoren sind Professoren für Data Science bzw. Data Science Management an der Digital Business University of Applied Sciences und Startup-Gründer. Viele Data-Science-Vorhaben scheitern an organisatorischen Hürden: So ist oftmals die Rolle des Managements in diesen Projekten nicht klar definiert. Zudem gibt es unterschiedliche Vorstellungen, wie gutes Projektmanagement für Data-Science-Produkte oder -Analysen gestaltet sein muss, um Mehrwert für das Unternehmen zu generieren. Dieses Buch ist eine theoretisch fundierte und an der Praxis ausgerichtete Einführung in das Managen von Data-Science-Projekten aller Grössenordnungen. Sie erfahren, was Daten sind und wie man mit ihnen umgeht, wie Datenanalysen durchgeführt werden und welche Tools hierfür infrage kommen. Die Autoren zeigen Wege, wie Sie erfolgreiche Projekte entlang des Data Science Life Cycles planen und eine datengetriebene Organisationskultur über alle Fachbereiche hinweg implementieren. Dabei wird die Rolle von Data Science Managern im Kontext eines modernen Leaderships beleuchtet und Aufbau und Leitung von Datenanalyse-Teams beschrieben. Jedes Kapitel wird abgerundet durch einen Hands-On-Abschnitt, der Werkzeuge, Best Practices und Checklisten für die Umsetzung in die Praxis enthält.34,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Gebäudetechnik und Facility-Management, Fachbücher von DIN e.V.Immer komplexer werden Bauprojekte und Gebäude, immer mehr Funktionen und immer höhere Ansprüche bedürfen neuer Lösungen für den Betrieb. Facility Management lautet die Antwort auf die Fragen nach einem modernen Versorgungssystem für Häuser und Anlagen. Hier laufen die verschiedenen Systeme zusammen und können dynamisch gesteuert werden. Normen regeln, wie auch in anderen Bereichen, die gemeinsamen Standards, Begrifflichkeiten und Anforderungen. Das vorliegende Buch versammelt die wichtigsten Normen, mit denen im Facility Management gearbeitet werden muss, und setzt einen starken Schwerpunkt auf den Aspekt Instandhaltung. Die Instandhaltung ist ein bedeutsamer Teilbereich des Facility Managements und wird in einer Reihe eigener Normen behandelt. Die in diesem Buch enthaltenen Normen umfassen unter anderem die folgenden Themen: Planung und Bedarf, Definitionen und Grundlagen, Vertragsgestaltung, Überwachung, Energieeffizienz. Mit seiner gelungenen Auswahl stellt das DIN-Taschenbuch 293 eine nützliche Normensammlung für die praktische Arbeit im Facility Management dar. Es bietet im handlichen A5-Format die relevanten Dokumente auf einen Griff.226,50 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Requirements-Engineering und -Management, Fachbücher von Christine RuppPraktische und innovative Lösungen für die Anforderungsanalyse sichern den Know-how-Transfer in Ihrem Entwicklungsvorhaben. Erlernen Sie das Ermitteln, Vermitteln, Herleiten und Verwalten von qualitativ hochwertigen Anforderungen. Meistern Sie Ihre Anforderungen in agilen Frameworks sowie in klassischen Vorgehensweisen. Tauchen Sie ein in die Welt der Smart Ecosystems. Lernen Sie das Zusammenspiel von Anforderungen und Architektur im Systems-Engineering kennen. Der Erfolg von Systementwicklungen entscheidet sich bereits in der Anforderungsanalyse! Sie ist das Fundament für viele weitere Tätigkeiten. Dieses Buch liefert Ihnen Hintergründe, Strategien, klare Konzepte und umfangreiche Praxistipps zur pragmatischen Umsetzung Ihrer Anforderungen – von der Erhebung bis hin zur Verwaltung. Als neue Themen werden in der 7. Auflage Requirements-Engineering im agilen Umfeld, Systems-Engineering und Smart Ecosystems betrachtet. Zusätzlich bietet diese Auflage Einblicke in den Einsatz von Videos im Requirements-Engineering, Crowd-RE und die Besonderheiten im Variantenmanagement. Durch die Buchkapitel begleiten Sie ein durchgehendes Beispiel mit einer eigenen Rahmenhandlung und eine von Kapitel zu Kapitel aufbauende Bauanleitung für einen Requirements-Engineering-Leitfaden. Aus dem Inhalt: Vorgehensweisen klassisch und agil, Anforderungsermittlung, SOPHIST-Regelwerk, Anforderungsschablonen, Anforderungsanalyse, Geschäftsprozesse, Systems-Engineering, Smart Ecosystems (Industrie 4.0), Anforderungsdokumentation, nichtfunktionale Anforderungen, Prüftechniken für Anforderungen, Anforderungskonsolidierung, Requirements-Management, Change- & Release-Management, Einführungsstrategien, Produktlinien und Produktfamilien, Videos im Requirements-Engineering, Requirements-Engineering mit der Crowd. Extra: E-Book inside.54,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Change Management und Mitarbeiterbefragungen, Fachbücher von Katharina SpichalskyKatharina Spichalsky stellt eine breite theoretische und interdisziplinäre Basis auf den Gebieten Change Management, Organisationsentwicklung, Macht, Arbeitszufriedenheit sowie Promotoren- und Mitarbeitertypen in Unternehmen auf. In empirischen Untersuchungen wurden Mitarbeiter und Führungskräfte zu diesen Themen befragt sowie die Rolle der Koordinatoren betrachtet. Die Autorin zeigt, dass die Themen Veränderungsunterstützung durch Macht, Stärkung der Rolle der Koordinatoren, Bewusstsein schaffen im Management, unterstützende Kommunikation sowie die Mitarbeiterbefragung als akzeptiertes Instrument Schlüsselfaktoren sind. Unternehmen und deren Mitarbeiter sind in der Lage, eine hohe externe Kundenzufriedenheit zu erreichen, wenn im Innersten des Unternehmens eine Zufriedenheit der eigenen Mitarbeiter vorliegt, was mittels Mitarbeiterbefragungen überprüft werden kann.54,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wie wichtig ist das Fach Theoretische Informatik für Data Science und Machine Learning?
Das Fach Theoretische Informatik ist für Data Science und Machine Learning nicht unbedingt unverzichtbar, aber es kann dennoch von Vorteil sein. Theoretische Informatik vermittelt grundlegende Konzepte und Algorithmen, die in vielen Bereichen der Informatik relevant sind, einschließlich Data Science und Machine Learning. Ein solides Verständnis der theoretischen Grundlagen kann helfen, komplexe Probleme besser zu verstehen und effiziente Lösungen zu entwickeln. **
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Was sind die grundlegenden Konzepte und Anwendungen der Regression in Statistik und Machine Learning?
Die Regression ist eine statistische Methode, um die Beziehung zwischen einer abhängigen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen zu modellieren. Sie wird verwendet, um Vorhersagen über zukünftige Werte der abhängigen Variablen zu treffen. In Machine Learning wird Regression häufig verwendet, um kontinuierliche Werte vorherzusagen, wie z.B. Verkaufsprognosen oder Immobilienpreise. **
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Verdient man Geld beim Praktikum in den Bereichen Data Science oder Machine Learning?
Es hängt von verschiedenen Faktoren ab, ob man Geld während eines Praktikums in den Bereichen Data Science oder Machine Learning verdient. In einigen Fällen bieten Unternehmen Praktikumsstellen mit einer Vergütung an, insbesondere wenn es sich um größere Unternehmen handelt. In anderen Fällen kann es sein, dass Praktika unbezahlt sind oder nur eine geringe Aufwandsentschädigung bieten. Es ist wichtig, die individuellen Bedingungen des Praktikums zu prüfen, um herauszufinden, ob eine Vergütung angeboten wird. **
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Was sind die Vorteile von Learning Management Systemen für die Organisation und Verwaltung von Lerninhalten?
Learning Management Systeme ermöglichen eine zentrale Verwaltung von Lerninhalten, was Zeit und Kosten spart. Sie bieten die Möglichkeit, Lernfortschritte zu verfolgen und individuelle Lernwege zu gestalten. Zudem fördern sie die Interaktion zwischen Lernenden und Lehrenden durch Kommunikations- und Kollaborationsfunktionen. **
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