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Data Science mit Python
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Die wichtigsten Tools für die Datenanalyse und-bearbeitung im praktischen EinsatzPython effizient für datenintensive Berechnungen einsetzen mit IPython und JupyterLaden, Speichern und Bearbeiten von Daten und numerischen Arrays mit NumPy und PandasVisualisierung von Daten mit Matplotlib Python ist für viele die erste Wahl für Data Science, weil eine Vielzahl von Ressourcen und Bibliotheken zum Speichern, Bearbeiten und Auswerten von Daten verfügbar ist. In diesem Buch erläutert der Autor den Einsatz der wichtigsten Tools.Für Datenanalytiker und Wissenschaftler ist dieses umfassende Handbuch von unschätzbarem Wert für jede Art von Berechnung mit Python sowie bei der Erledigung alltäglicher Aufgaben. Dazu gehören das Bearbeiten, Umwandeln und Bereinigen von Daten, die Visualisierung verschiedener Datentypen und die Nutzung von Daten zum Erstellen von Statistiken oder Machine-Learning-Modellen.Dieses Handbuch erläutert die Verwendung der folgenden Tools:IPython und Jupyter für datenintensive BerechnungenNumPy und Pandas zum effizienten Speichern und Bearbeiten von Daten und Datenarrays in PythonMatplotlib für vielfältige Möglichkeiten der Visualisierung von DatenScikit-Learn zur effizienten und sauberen Implementierung der wichtigsten und am meisten verbreiteten Algorithmen des Machine Learnings Der Autor zeigt Ihnen, wie Sie die zum Betreiben von Data Science verfügbaren Pakete nutzen, um Daten effektiv zu speichern, zu handhaben und Einblick in diese Daten zu gewinnen. Grundlegende Kenntnisse in Python werden dabei vorausgesetzt.

Anbieter: buecher
Stand: 13.08.2020
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Physik
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Diese lang erwartete und umfassende Überarbeitung bestätigt Giancoli's Ruf, sorgfältig ausgearbeitete, hochpräzise und präzise Physiktexte zu erstellen. Giancolis Physik 4.0 verbindet die auch in Deutschland etablierte und geschätzte hervorragende Pädagogik mit einer klaren und direkten Darstellung und Anwendungen, die den Studierenden in die Physik einbeziehen. Dieses Buch ist für Studierende von heute geschrieben. Es zielt darauf ab, die Physik in einer lesbaren und interessanten, zugänglichen und klaren Weise zu erklären und die Studierenden zu vermitteln, indem es ihre Bedürfnisse und Schwierigkeiten antizipiert, ohne sie zu stark zu vereinfachen.Der neue Giancoli bietet neben einem MyLab Physik und den vielen "Learn a little...do a little" Beispielen, eine konkurrenzlose Auswahl an Medien und Online-Ressourcen, die das Verständnis der Physik verbessern. Das bedeutet über 300 digitale Arbeitsblätter zu den Beispielen im Buch, erweiterte PhET Animationen und Simulationen, einKlausurtrainer und über 1.000 MCQs. Der Zugangscode für MyLab Physik, gültig für 36 Monate, ist im Buch enthalten. Wichtiger Hinweis für Käufer der eBook/Kindle-Version: Leider können wir noch keinen automatisierten Versand des Zugangcodes zum MyLab Physik ermöglichen. Bitte wenden Sie sich mit Ihrer Rechnung (PDF) an unseren Support, der Ihnen dann umgehend einen Zugangscode zukommen lässt. Wir arbeiten an diesem Problem und bedanken uns für Ihr Verständnis.

Anbieter: buecher
Stand: 13.08.2020
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Data Science mit Python
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Die wichtigsten Tools für die Datenanalyse und-bearbeitung im praktischen EinsatzPython effizient für datenintensive Berechnungen einsetzen mit IPython und JupyterLaden, Speichern und Bearbeiten von Daten und numerischen Arrays mit NumPy und PandasVisualisierung von Daten mit Matplotlib Python ist für viele die erste Wahl für Data Science, weil eine Vielzahl von Ressourcen und Bibliotheken zum Speichern, Bearbeiten und Auswerten von Daten verfügbar ist. In diesem Buch erläutert der Autor den Einsatz der wichtigsten Tools.Für Datenanalytiker und Wissenschaftler ist dieses umfassende Handbuch von unschätzbarem Wert für jede Art von Berechnung mit Python sowie bei der Erledigung alltäglicher Aufgaben. Dazu gehören das Bearbeiten, Umwandeln und Bereinigen von Daten, die Visualisierung verschiedener Datentypen und die Nutzung von Daten zum Erstellen von Statistiken oder Machine-Learning-Modellen.Dieses Handbuch erläutert die Verwendung der folgenden Tools:IPython und Jupyter für datenintensive BerechnungenNumPy und Pandas zum effizienten Speichern und Bearbeiten von Daten und Datenarrays in PythonMatplotlib für vielfältige Möglichkeiten der Visualisierung von DatenScikit-Learn zur effizienten und sauberen Implementierung der wichtigsten und am meisten verbreiteten Algorithmen des Machine Learnings Der Autor zeigt Ihnen, wie Sie die zum Betreiben von Data Science verfügbaren Pakete nutzen, um Daten effektiv zu speichern, zu handhaben und Einblick in diese Daten zu gewinnen. Grundlegende Kenntnisse in Python werden dabei vorausgesetzt.

Anbieter: buecher
Stand: 13.08.2020
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Strategische Wettbewerbsvorteile durch organisa...
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Diplomarbeit aus dem Jahr 1995 im Fachbereich BWL - Personal und Organisation, Note: 1,3, Universität zu Köln (Betriebswirtschaftslehre), Veranstaltung: Betriebswirtschaftliche Planung und Logistik, Prof. Dr. Werner Delfmann, Sprache: Deutsch, Abstract: Inhaltsangabe:Problemstellung:Insbesondere der Wettbewerb großer, international operierender Unternehmen in den prosperierenden Industriezweigen und Zukunftsbranchen ist umwälzenden Änderungen unterworfen. Der beobachtbare Wandel ist vielschichtig und durch folgende, wesentliche Kriterien gekennzeichnet: - Übergang vom Verkäufer- zum Käufermarkt.- Marktorientierung statt Produktorientierung.- Internationalisierung der Märkte.- Globalisierung der Unternehmenstätigkeit.- rasanter technologischer Fortschritt.Diese Tendenzen führen zu einer Verschärfung des Wettbewerbs für immer mehr Branchen und Unternehmen. In der Managementliteratur haben diese geänderten Bedingungen zu einem Paradigmenwechsel geführt. Die wissenschaftliche Betriebsführung (Scientific Management) ist durch ein entwicklungsorientiertes Management abgelöst worden. In einer [solchen] Zeit stetigen wirtschaftlichen, gesellschaftlichen und technologischen Wandels gewinnt die Fähigkeit zu lernen immer mehr an Bedeutung [und] wird damit für Theorie und Praxis zu einem zentralen Thema." Zwar ist evident, daß "all organizations learn, whether they consciously choose to or not jedoch sind sich die wenigsten Unternehmen der zunehmenden Bedeutung organisationalen Lernens wirklich bewußt.Besonders Unternehmen, die durch irre spezifischen Kompetenzen strategische Wettbewerbsvorteile erzielen wollen, müssen durch die Verbesserung ihrer Lernfähigkeit eine Vorreiterrolle anstreben, um auf diese Art und Weise Wettbewerbsvorteile in dynamischen, komplexen und internationalen Märkten zu erzielen. Unternehmen können somit neben der passiven, reaktiven Adaption an die beschriebene Entwicklungsdynamik ihre Umwelt aktiv mitgestalten. Jashapara weist zurecht darauf hin, daß "the only source of sustainable competitive advantage for a company may lie in its ability to learn faster than its competitors".Inhaltsverzeichnis:Inhaltsverzeichnis:Inhaltsverzeichnis IAbkürzungsverzeichnis IVAbbildungsverzeichnis V1.Einleitung11.1Einführung in die Problemstellung11.2Die Zielsetzung 21.3Zur Vorgehensweise 32.Konzeptionen zur Erlangung strategischer Wettbewerbsvorteile52.1Begriffsklärung: Strategischer Wettbewerbsvorteil 52.2Porters dynamischer Ansatz der Unternehmensführung52.2.1Porters Ansatz im Rahmen des Strategischen Managements S2.2.2Porters Bezüge zum Wettbewerbsverständnis der traditionellen Industrieökonomik 62.2.3Das Grundgerüst des dynamischen Konzepts der Unternehmensführung72.2.4Die Branchenstrukturanalyse92.2.5Die Wahl der Wettbewerbsstrategie 102.2.6Die Wertkette112.2.6.1Der Aufbau der Wertkette 112.2.6.2Die Wertkette als Analyseinstrument 132.2.6.3Einordnung in das Wertsystem132.2.7Kritische Würdigung 142.3Der resource-based view152.3.1Die Einordnung im Rahmen des Strategischen Managements 152.3.2Ressourcen und Fähigkeiten als Fundament des resource-based view 172.3.2.1Zur Terminologie 172.3.2.2Die Bedeutung strategischer Ressourcen 182.3.2.3Imitationsbarrieren 202.3.3Ein mögliches strategisches Handlungskonzept 212.3.3.1Identifizierung und Analyse des Ressourcenpools 212.3.3.2Die Strategieentscheidung 222.3.4Implikationen und kritische Würdigung 232.4Der dynamic capabilities approach252.4.1Terminologie und Ursprünge252.4.2Elemente des Ansatzes 262.4.3Konzentration auf Kernkompetenzen272.4.4NEC und Honda - erfolgreiche Praxisbeispiele 282.4.5Ressourcenorientiert...

Anbieter: Dodax
Stand: 13.08.2020
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Data Science mit Python
49,99 € *
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Die wichtigsten Tools für die Datenanalyse und-bearbeitung im praktischen EinsatzPython effizient für datenintensive Berechnungen einsetzen mit IPython und JupyterLaden, Speichern und Bearbeiten von Daten und numerischen Arrays mit NumPy und PandasVisualisierung von Daten mit Matplotlib Python ist für viele die erste Wahl für Data Science, weil eine Vielzahl von Ressourcen und Bibliotheken zum Speichern, Bearbeiten und Auswerten von Daten verfügbar ist. In diesem Buch erläutert der Autor den Einsatz der wichtigsten Tools.Für Datenanalytiker und Wissenschaftler ist dieses umfassende Handbuch von unschätzbarem Wert für jede Art von Berechnung mit Python sowie bei der Erledigung alltäglicher Aufgaben. Dazu gehören das Bearbeiten, Umwandeln und Bereinigen von Daten, die Visualisierung verschiedener Datentypen und die Nutzung von Daten zum Erstellen von Statistiken oder Machine-Learning-Modellen.Dieses Handbuch erläutert die Verwendung der folgenden Tools:IPython und Jupyter für datenintensive BerechnungenNumPy und Pandas zum effizienten Speichern und Bearbeiten von Daten und Datenarrays in PythonMatplotlib für vielfältige Möglichkeiten der Visualisierung von DatenScikit-Learn zur effizienten und sauberen Implementierung der wichtigsten und am meisten verbreiteten Algorithmen des Machine Learnings Der Autor zeigt Ihnen, wie Sie die zum Betreiben von Data Science verfügbaren Pakete nutzen, um Daten effektiv zu speichern, zu handhaben und Einblick in diese Daten zu gewinnen. Grundlegende Kenntnisse in Python werden dabei vorausgesetzt.

Anbieter: Dodax
Stand: 13.08.2020
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Work-Learn-Life-Balance in der Wissensarbeit
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Welche spezifischen Belastungen erleben verschiedene Typen von Wissensarbeitern? Auf welche Ressourcen können sie zurückgreifen? Wie ziehen sie die Grenzen zwischen Berufs- und Privatleben? Welche Strategien setzen sie ein, um die Anforderungen der Bereiche Arbeit, Lernen und Privatleben zu vereinbaren? In dem Buch werden die Ursachen und Folgen einer Work-Learn-Life-(Im)Balance (WLLB) dargestellt und Gestaltungsansätze auf individueller, Team- und Unternehmensebene aufgezeigt. Hierzu werden neu entwickelte und mit Unternehmen erprobte WLLB-Instrumente vorgestellt.

Anbieter: Dodax
Stand: 13.08.2020
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Physik
79,95 € *
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Diese lang erwartete und umfassende Überarbeitung bestätigt Giancoli's Ruf, sorgfältig ausgearbeitete, hochpräzise und präzise Physiktexte zu erstellen. Giancolis Physik 4.0 verbindet die auch in Deutschland etablierte und geschätzte hervorragende Pädagogik mit einer klaren und direkten Darstellung und Anwendungen, die den Studierenden in die Physik einbeziehen. Dieses Buch ist für Studierende von heute geschrieben. Es zielt darauf ab, die Physik in einer lesbaren und interessanten, zugänglichen und klaren Weise zu erklären und die Studierenden zu vermitteln, indem es ihre Bedürfnisse und Schwierigkeiten antizipiert, ohne sie zu stark zu vereinfachen.Der neue Giancoli bietet neben einem MyLab Physik und den vielen "Learn a little...do a little" Beispielen, eine konkurrenzlose Auswahl an Medien und Online-Ressourcen, die das Verständnis der Physik verbessern. Das bedeutet über 300 digitale Arbeitsblätter zu den Beispielen im Buch, erweiterte PhET Animationen und Simulationen, ein Klausurtrainer und über 1.000 MCQs. Der Zugangscode für MyLab Physik, gültig für 36 Monate, ist im Buch enthalten. Wichtiger Hinweis für Käufer der eBook/Kindle-Version: Leider können wir noch keinen automatisierten Versand des Zugangcodes zum MyLab Physik ermöglichen. Bitte wenden Sie sich mit Ihrer Rechnung (PDF) an unseren Support, der Ihnen dann umgehend einen Zugangscode zukommen lässt. Wir arbeiten an diesem Problem und bedanken uns für Ihr Verständnis.

Anbieter: Dodax
Stand: 13.08.2020
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Data Science mit Python
68,00 CHF *
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Die wichtigsten Tools für die Datenanalyse und-bearbeitung im praktischen Einsatz Python effizient für datenintensive Berechnungen einsetzen mit IPython und Jupyter Laden, Speichern und Bearbeiten von Daten und numerischen Arrays mit NumPy und Pandas Visualisierung von Daten mit Matplotlib Python ist für viele die erste Wahl für Data Science, weil eine Vielzahl von Ressourcen und Bibliotheken zum Speichern, Bearbeiten und Auswerten von Daten verfügbar ist. In diesem Buch erläutert der Autor den Einsatz der wichtigsten Tools. Für Datenanalytiker und Wissenschaftler ist dieses umfassende Handbuch von unschätzbarem Wert für jede Art von Berechnung mit Python sowie bei der Erledigung alltäglicher Aufgaben. Dazu gehören das Bearbeiten, Umwandeln und Bereinigen von Daten, die Visualisierung verschiedener Datentypen und die Nutzung von Daten zum Erstellen von Statistiken oder Machine-Learning-Modellen. Dieses Handbuch erläutert die Verwendung der folgenden Tools: IPython und Jupyter für datenintensive Berechnungen NumPy und Pandas zum effizienten Speichern und Bearbeiten von Daten und Datenarrays in Python Matplotlib für vielfältige Möglichkeiten der Visualisierung von Daten Scikit-Learn zur effizienten und sauberen Implementierung der wichtigsten und am meisten verbreiteten Algorithmen des Machine Learnings Der Autor zeigt Ihnen, wie Sie die zum Betreiben von Data Science verfügbaren Pakete nutzen, um Daten effektiv zu speichern, zu handhaben und Einblick in diese Daten zu gewinnen. Grundlegende Kenntnisse in Python werden dabei vorausgesetzt. Leserstimme zum Buch: »Wenn Sie Data Science mit Python betreiben möchten, ist dieses Buch ein hervorragender Ausgangspunkt. Ich habe es sehr erfolgreich beim Unterrichten von Informatik- und Statistikstudenten eingesetzt. Jake geht weit über die Grundlagen der Open-Source-Tools hinaus und erläutert die grundlegenden Konzepte, Vorgehensweisen und Abstraktionen in klarer Sprache und mit verständlichen Erklärungen.« – Brian Granger, Physikprofessor, California Polytechnic State University, Mitbegründer des Jupyter-Projekts

Anbieter: Orell Fuessli CH
Stand: 13.08.2020
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Generalisierte Adaption und Interferenz
97,90 CHF *
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Inhaltsangabe:Zusammenfassung: Der Lernprozess des Menschen ist vielfältigen neurophysiologischen Veränderungen unterworfen. Die sensomotorische Adaptation stellt dabei eine Methode dar, die Funktionsweise der am motorischen Lernprozess beteiligten Mechanismen und Strukturen zu erkennen und zu verstehen. Generalisierte Adaptation bzw. 'learning to learn' und Interferenz sind zwei dieser Mechanismen. Vorangegangene Arbeiten, insbesondere der Arbeitsgruppe um Reza Shadmehr, zeigten, dass das Erlernen zweier sukzessiver sensomotorischer Störungen (Diskordanzen), in Abhängigkeit von der Zeitdauer zwischen beiden Lernprozessen, zu Interferenz führt. Begründet wurde dieses Phänomen mit ablaufenden Konsolidierungsprozessen, die eine folgende Adaptation aufgrund besetzter Ressourcen erschwerten. Harlow beschreibt 1949 als einer der ersten, das Phänomen der generalisierten Adaptation auf einer kognitiven Ebene, eine Übertragung auf die sensomotorische Adaptation erfolgte bisher jedoch methodisch nur sehr unzureichend, zeigte sich eine schnellere Adaptation an eine zweite Diskordanz doch nur dann, wenn zuvor an eine Diskordanz kleineren Ausmasses, jedoch derselben Art, adaptiert wurde. Der erste Teil der vorliegenden Arbeit beschäftigte sich mit der Adaptation von manuellen Folgebewegungen an zwei sensomotorische Diskordanzen und den daraus entstehenden Wechselwirkungen in zwei aufeinander folgenden Sitzungen. Die teilnehmenden Probanden führten Folgebewegungen mit visuell geändertem Feedback (links-rechts bzw. oben-unten Umkehr) unter verschiedenen methodischen Ansätzen durch. Dabei zeigte sich, dass das ZNS in der Lage ist, einen adaptierten Zustand über einen längeren Zeitraum - bis hin zu einem Monat - ohne nennenswerte Verluste zu speichern, zwei nicht-kompatible adaptierte Zustände miteinander interferieren, selbst wenn beide Diskordanzen in einem Abstand von einem Monat gelernt werden, es hingegen zu keiner Interferenz, sondern vielmehr zu generalisierter Adaptation ('learning to learn') kommt, wenn zwei unabhängige Diskordanzen sukzessiv gelernt werden, was nicht dadurch erklärt werden kann, dass die Adaptation an die Kombination beider Diskordanzen einfacher fällt, beide Phänomene, sowohl Interferenz als auch 'learning to learn', selbst nach einem Monat noch nachgewiesen werden können und Interferenz einen zentralen Prozess widerzuspiegeln scheint, da sich ein intermanueller Transfer von Interferenz findet. Interferenz scheint damit nicht, wie [...]

Anbieter: Orell Fuessli CH
Stand: 13.08.2020
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