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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. **
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. **
Ähnliche Suchbegriffe für Ehemaligen
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Produkte zum Begriff Ehemaligen:
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Der Bilderzyklus im ehemaligen Bayerischen Nationalmuseum, Sachbücher von Erna M WagnerDas 19. Jahrhundert gilt als das Zeitalter des Historismus. Die Geschichte wurde zum Status einer Wissenschaft erhoben, insbesondere die patriarchale Geschichte, was zu einer erheblichen Nachfrage nach historischen Darstellungen in öffentlichen Gebäuden führte. Leopold von Ranke erhob mit seiner historisch-kritischen Methode Ansprüche und betonte das Faktische „wie es wirklich war“, was einen erheblichen Einfluss auf die historische Malerei hatte. Die daraus resultierende hitzige Diskussion über Ideal versus Realität in der bildlichen Darstellung der Geschichte spaltete die Kunstwelt. König Maximilian II. von Bayern war ein Ranke-Schüler, und sein Geschichtsverständnis wurde von Rankes Ideen geprägt. Der Zyklus von 143 monumentalen Wandmalereien aus der bayerischen Geschichte, den er in Auftrag gab, bildete den Kern des von ihm erbauten Nationalmuseums. Die Themenvielfalt, die die Linien der pfälzischen Wittelsbacher Dynastie sowie die Regionen Franken und bayerisches Schwaben umfasst, reicht von der Urgeschichte bis zu König Max I. Joseph und beinhaltet oft auch die Kaisergeschichte. Der Zyklus hatte ein politisches Ziel, veranschaulicht jedoch auch die Ideale und Werte seines Patrons. Maximilian IIs Geschichtsverständnis zeigt sich in der Auslassung aller Legenden und Anekdoten, in zahlreichen Porträts und im Bestreben, in Kostüm, Landschaft, Architektur und Detail historisch treu zu sein. Der Zyklus ist somit ein zentrales Beispiel für den Historismus des 19. Jahrhunderts in München. Die Wandmalereien, die während des Zweiten Weltkriegs weitgehend zerstört wurden, wurden bisher in wissenschaftlichen Arbeiten nur fragmentarisch betrachtet, wenn überhaupt. Die vorliegende Arbeit ist die erste, die einen vollständigen Bericht präsentiert. Der Ursprung und die Geschichte der Wandmalereien werden anhand von Dokumenten rekonstruiert. Der Zyklus wird dann thematisch präsentiert und aus kunsthistorischer Perspektive anhand ausgewählter Beispiele analysiert. Ein weiterer Teil umfasst bisher unveröffentlichte Vorarbeiten. Der letzte Teil widmet sich Fragen der Vergleichbarkeit mit anderen historischen Zyklen, dem politischen Hintergrund und den Zielen Maximilian IIs.36,43 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Subjektive Krankheitstheorien bei Zugewanderten aus der ehemaligen Sowjetunion, Fachbücher von Sigrun SimolkaKulturell divergierende Krankheitskonzepte führen häufig zu Konflikten zwischen Zugewanderten aus der ehemaligen Sowjetunion und ihren deutschen Behandelnden. Mit dieser Studie wurde die subjektive Sicht auf Diabetes mellitus von Betroffenen aus der ehemaligen Sowjetunion und bilingualen Diabetesberaterinnen erfragt, die in deren Betreuung eingebunden sind. Die Erkenntnisse sind auch für neue Coping-Strategien gewinnbringend.28,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Ramutten/Girkaliai-Ramuciai - ein mittelalterliches Gräberfeld im ehemaligen Ostpreussen, Fachbücher von Cecilia HergheligiuDas Buch "Ramutten/Girkaliai-Ramuciai - ein mittelalterliches Gräberfeld im ehemaligen Ostpreussen" bietet eine umfassende Analyse eines der bedeutendsten archäologischen Fundplätze in Litauen. Die Ausgrabungen zwischen 1911 und 1913 haben über 1.400 Grabbeigaben zutage gefördert, die aus Materialien wie Bronze, Eisen, Glas, Bernstein und Leder stammen und aus dem Zeitraum des 8./9. bis 13. Jahrhunderts datieren. Diese Funde ermöglichen einen tiefen Einblick in die materielle Kultur der Region und deren Bestattungssitten. Durch die methodische Rekonstruktion von mehr als 240 Grabkomplexen wird nicht nur die kulturelle Bedeutung der Kuren beleuchtet, sondern auch deren soziale Strukturen und Verflechtungen im baltischen Raum. Das Buch richtet sich an Interessierte der Geschichte und Archäologie und bietet eine wertvolle Ressource für die wissenschaftliche Auseinandersetzung mit der Thematik.139,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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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 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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Warum Deep Learning im Vergleich zu Machine Learning?
Deep Learning unterscheidet sich von Machine Learning durch seine Fähigkeit, automatisch Merkmale aus den Daten zu extrahieren, anstatt dass diese manuell definiert werden müssen. Dadurch ist Deep Learning in der Lage, komplexere und abstraktere Muster in den Daten zu erkennen und zu lernen. Dies ermöglicht es Deep Learning-Modellen, in vielen Anwendungsbereichen, wie Bild- und Spracherkennung, bessere Leistungen zu erzielen als herkömmliche Machine Learning-Modelle. **
Was ist Python Machine Learning?
Python Machine Learning bezieht sich auf die Verwendung von Python-Programmierung, um maschinelles Lernen zu implementieren. Dabei werden Algorithmen und Modelle erstellt, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Python bietet eine Vielzahl von Bibliotheken wie Scikit-learn, TensorFlow und Keras, die das Entwickeln von Machine-Learning-Anwendungen erleichtern. Mit Python Machine Learning können komplexe Probleme gelöst und Muster in großen Datenmengen entdeckt werden. **
Wie funktioniert Big Data?
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Produkte zum Begriff Ehemaligen:
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Die Ehemaligen, Fachbücher von Margit ReiterDie erste umfassende Studie zu den personellen und ideologischen NS-Kontinuitäten in der 1956 gegründeten FPÖ. Nach Kriegsende blieben zahlreiche überzeugte Nationalsozialisten ihrer Gesinnung treu und bewegten sich in einem gemeinsamen sozialen und politischen Erinnerungsmilieu. Viele dieser „Ehemaligen“ organisierten sich bald wieder politisch und vertraten selbstbewusst ihre Agenda. In Österreich formierten sie sich vor allem im Verband der Unabhängigen (VdU) und in der 1956 gegründeten Freiheitlichen Partei Österreichs (FPÖ). Margit Reiter zeichnet in ihrem Buch erstmals diesen politischen Formierungsprozess der „Ehemaligen“ nach. Die Autorin zeigt die personellen wie auch ideologischen Kontinuitäten zum Nationalsozialismus in der FPÖ anschaulich auf und unterzieht die politische Karriere des Parteigründers und vormaligen NS-Funktionärs Anton Reinthaller einer kritischen Analyse. Die Studie von Margit Reiter gibt einen tiefen Einblick in das Binnenmilieu der „Ehemaligen“ und ihren vielfältigen Verflechtungen mit der freiheitlichen Partei. Die erste umfassende Geschichte zur (frühen) FPÖ und ihrem Verhältnis zum Nationalsozialismus füllt nicht nur eine eklatante Forschungslücke, sondern ist auch von hoher politischer Aktualität. Auf der Shortlist für das Wissenschaftsbuch des Jahres 2020.34,00 €*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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Der Bilderzyklus im ehemaligen Bayerischen Nationalmuseum, Sachbücher von Erna M WagnerDas 19. Jahrhundert gilt als das Zeitalter des Historismus. Die Geschichte wurde zum Status einer Wissenschaft erhoben, insbesondere die patriarchale Geschichte, was zu einer erheblichen Nachfrage nach historischen Darstellungen in öffentlichen Gebäuden führte. Leopold von Ranke erhob mit seiner historisch-kritischen Methode Ansprüche und betonte das Faktische „wie es wirklich war“, was einen erheblichen Einfluss auf die historische Malerei hatte. Die daraus resultierende hitzige Diskussion über Ideal versus Realität in der bildlichen Darstellung der Geschichte spaltete die Kunstwelt. König Maximilian II. von Bayern war ein Ranke-Schüler, und sein Geschichtsverständnis wurde von Rankes Ideen geprägt. Der Zyklus von 143 monumentalen Wandmalereien aus der bayerischen Geschichte, den er in Auftrag gab, bildete den Kern des von ihm erbauten Nationalmuseums. Die Themenvielfalt, die die Linien der pfälzischen Wittelsbacher Dynastie sowie die Regionen Franken und bayerisches Schwaben umfasst, reicht von der Urgeschichte bis zu König Max I. Joseph und beinhaltet oft auch die Kaisergeschichte. Der Zyklus hatte ein politisches Ziel, veranschaulicht jedoch auch die Ideale und Werte seines Patrons. Maximilian IIs Geschichtsverständnis zeigt sich in der Auslassung aller Legenden und Anekdoten, in zahlreichen Porträts und im Bestreben, in Kostüm, Landschaft, Architektur und Detail historisch treu zu sein. Der Zyklus ist somit ein zentrales Beispiel für den Historismus des 19. Jahrhunderts in München. Die Wandmalereien, die während des Zweiten Weltkriegs weitgehend zerstört wurden, wurden bisher in wissenschaftlichen Arbeiten nur fragmentarisch betrachtet, wenn überhaupt. Die vorliegende Arbeit ist die erste, die einen vollständigen Bericht präsentiert. Der Ursprung und die Geschichte der Wandmalereien werden anhand von Dokumenten rekonstruiert. Der Zyklus wird dann thematisch präsentiert und aus kunsthistorischer Perspektive anhand ausgewählter Beispiele analysiert. Ein weiterer Teil umfasst bisher unveröffentlichte Vorarbeiten. Der letzte Teil widmet sich Fragen der Vergleichbarkeit mit anderen historischen Zyklen, dem politischen Hintergrund und den Zielen Maximilian IIs.36,43 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Subjektive Krankheitstheorien bei Zugewanderten aus der ehemaligen Sowjetunion, Fachbücher von Sigrun SimolkaKulturell divergierende Krankheitskonzepte führen häufig zu Konflikten zwischen Zugewanderten aus der ehemaligen Sowjetunion und ihren deutschen Behandelnden. Mit dieser Studie wurde die subjektive Sicht auf Diabetes mellitus von Betroffenen aus der ehemaligen Sowjetunion und bilingualen Diabetesberaterinnen erfragt, die in deren Betreuung eingebunden sind. Die Erkenntnisse sind auch für neue Coping-Strategien gewinnbringend.28,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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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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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 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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Ramutten/Girkaliai-Ramuciai - ein mittelalterliches Gräberfeld im ehemaligen Ostpreussen, Fachbücher von Cecilia HergheligiuDas Buch "Ramutten/Girkaliai-Ramuciai - ein mittelalterliches Gräberfeld im ehemaligen Ostpreussen" bietet eine umfassende Analyse eines der bedeutendsten archäologischen Fundplätze in Litauen. Die Ausgrabungen zwischen 1911 und 1913 haben über 1.400 Grabbeigaben zutage gefördert, die aus Materialien wie Bronze, Eisen, Glas, Bernstein und Leder stammen und aus dem Zeitraum des 8./9. bis 13. Jahrhunderts datieren. Diese Funde ermöglichen einen tiefen Einblick in die materielle Kultur der Region und deren Bestattungssitten. Durch die methodische Rekonstruktion von mehr als 240 Grabkomplexen wird nicht nur die kulturelle Bedeutung der Kuren beleuchtet, sondern auch deren soziale Strukturen und Verflechtungen im baltischen Raum. Das Buch richtet sich an Interessierte der Geschichte und Archäologie und bietet eine wertvolle Ressource für die wissenschaftliche Auseinandersetzung mit der Thematik.139,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Grundkurs Machine Learning, Fachbücher von Paul WilmottMaschinelles Lernen – alle Grundlagen! Paul Wilmott ist für seine erhellende und unterhaltsame Darstellung angewandter Mathematik bekannt. Von der linearen Regression bis zu neuronalen Netzwerken führt er Sie durch alle Verfahren, und zwar komplett software-unabhängig. Der Vorteil dabei: Jeder Schritt ist schwarz auf weiss zu sehen, kein Framework kann etwas „verstecken“, es geht immer um die Sache selbst. Mit vielen Beispielen, Grafiken und Schritt-für-Schritt-Kästen. Für alle, die wirklich verstehen wollen, wie Maschinen lernen. Aus dem Inhalt: lineare Regression, k-nearest neighbors, naive Bayes-Klassifikatoren, k-Means-Algorithmus, Support Vector Machines, logistische Regression, selbstorganisierende Karten, Entscheidungsbäume, Reinforcement Learning, neuronale Netze.29,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Applied Machine Learning, Fachbücher von Jason HodsonDas Fachbuch "Applied Machine Learning" bietet eine praxisnahe Einführung in die Anwendung von Machine Learning-Methoden. Es richtet sich an Leser, die die Theorie hinter Machine Learning in realen Szenarien umsetzen möchten. Anhand von drei konkreten Anwendungsfällen, die jeweils mit eigenen Datensätzen arbeiten, lernen die Leser, wie sie ihre Daten aufbereiten, das passende Modell auswählen und die Ergebnisse bewerten können. Die Verwendung von Tools wie GitHub und Anaconda wird detailliert erläutert, und es stehen herunterladbare Beispielcodes zur Verfügung. Die Leser werden durch den gesamten Prozess geführt, von der Datenvorbereitung über die Modellauswahl bis hin zur Implementierung und Überwachung der Modelle. Dieses Buch ist eine wertvolle Ressource für alle, die Machine Learning in ihrem Unternehmen erfolgreich einsetzen möchten.59,95 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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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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Warum Deep Learning im Vergleich zu Machine Learning?
Deep Learning unterscheidet sich von Machine Learning durch seine Fähigkeit, automatisch Merkmale aus den Daten zu extrahieren, anstatt dass diese manuell definiert werden müssen. Dadurch ist Deep Learning in der Lage, komplexere und abstraktere Muster in den Daten zu erkennen und zu lernen. Dies ermöglicht es Deep Learning-Modellen, in vielen Anwendungsbereichen, wie Bild- und Spracherkennung, bessere Leistungen zu erzielen als herkömmliche Machine Learning-Modelle. **
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Was ist Python Machine Learning?
Python Machine Learning bezieht sich auf die Verwendung von Python-Programmierung, um maschinelles Lernen zu implementieren. Dabei werden Algorithmen und Modelle erstellt, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Python bietet eine Vielzahl von Bibliotheken wie Scikit-learn, TensorFlow und Keras, die das Entwickeln von Machine-Learning-Anwendungen erleichtern. Mit Python Machine Learning können komplexe Probleme gelöst und Muster in großen Datenmengen entdeckt werden. **
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Wie funktioniert Big Data?
Wie funktioniert Big Data? **
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