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Linke Daten, Rechte Daten (Fischer, Tin)
Linke Daten, Rechte Daten , Warum wir nur sehen, was wir sehen wollen - und was das für die Wahrheit heißt Sind Ausländer die kriminellste Gruppe in Deutschland oder Männer? Explodieren die Krisen auf der Welt oder war es früher noch schlimmer? Sind die Deutschen reich oder ist die Mehrheit nicht vielmehr unterprivilegiert? In diesem ebenso erhellenden wie unterhaltsamen Buch zeigt Datenjournalist Tin Fischer, dass man längst keine Statistik mehr fälschen muss, um die öffentliche Meinung nach den eigenen Überzeugungen zu beeinflussen. Anhand vieler verblüffender Beispiele zeigt er, wie völlig unterschiedlich sich die gleichen Daten interpretieren lassen, je nachdem, ob man als Betrachter politisch rechts oder links steht. Ob Migration, soziale Gerechtigkeit oder Umweltthemen: Was bedeutet es für den Einzelnen, für die Gesellschaft, die Medien und die Politik, wenn die Wahrheit immer nur im Auge des Betrachters liegt? In einer zunehmend unübersichtlichen Welt werden sie immer wichtiger: Statistiken sind das Mittel der Wahl, um die Wirklichkeit scheinbar unverfälscht abzubilden. Dieses verblüffende Buch zeigt, warum wir in Statistiken aber immer nur das sehen, was wir sehen wollen - und andere etwas völlig anderes darin erkennen. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Erscheinungsjahr: 20220402, Produktform: Leinen, Autoren: Fischer, Tin, Seitenzahl/Blattzahl: 240, Themenüberschrift: BUSINESS & ECONOMICS / Statistics, Keyword: Statistiken; Gefühlte Wahrheit; Wahrheit; Fake News; Gesundheit; Gesellschaft; Grüne; Umwelt; Klima; Wirtschaft; Geld; Politik; Mario Mensch; Wirtschaftsstatistik; Statistik; Einwanderung, Fachschema: Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Migration (soziologisch)~Wanderung (soziologisch)~Zuwanderung~Forschung (wirtschafts-, sozialwissenschaftlich) / Sozialforschung~Sozialforschung~Empirische Sozialforschung~Sozialforschung / Empirische Sozialforschung~Umwelt / Politik, Wirtschaft, Planung~Ökonometrie~Statistik / Wirtschaftsstatistik~Wirtschaftsstatistik, Fachkategorie: Datenanalyse, allgemein~Sozialforschung und -statistik~Grüne Politik / Ökopolitik / Umweltschutz~Ökonometrie und Wirtschaftsstatistik~Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Warengruppe: HC/Politikwissenschaft/Soziologie/Populäre Darst., Fachkategorie: Migration, Einwanderung und Auswanderung, Thema: Auseinandersetzen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Hoffmann und Campe Verlag, Verlag: Hoffmann und Campe Verlag, Verlag: Hoffmann und Campe Verlag GmbH, Länge: 215, Breite: 144, Höhe: 26, Gewicht: 402, Produktform: Gebunden, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0002, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 2678135
Preis: 25.00 € | Versand*: 0 € -
Daten-/Ladeklemme (vívoactive)
Daten-/Ladeklemme (vívoactive), ARTIKELNUMMER 010-12157-10, Mit unserer Daten-/Ladeklemme können Sie zwei Dinge mit einem Kabel erledigen. Verbinden Sie das Kabel mit dem USB-Anschluss des Computers, um die vívoactive aufzuladen und Daten zwischen Gerät und Computer zu übertragen. Dieses Kabel kann auch mit einem optionalen Netzteil (separat erhältlich) genutzt werden.
Preis: 16.73 € | Versand*: 5.90 € -
Daten-Spürnasen auf Spurensuche
Daten-Spürnasen auf Spurensuche , Mit Spannung und Motivation in die Welt der Daten Haben Viertklässler mehr Spiele auf dem Smartphone als Drittklässler? Wie unterscheiden sich Mädchen und Jungen in ihren Hobbys? Brauchen Kinder aus einer Stadt wirklich länger zur Schule als Kinder aus einem Dorf? Daten-Spürnasen finden die Antworten! Bereits Grundschülerinnen und -schüler können in die Rolle von Daten-Spürnasen schlüpfen. Das zeigt dieses Buch. Die Kinder sammeln Daten, betrachten sie unter verschiedenen Perspektiven und finden die Informationen hinter den Daten. Dabei durchlaufen sie den kompletten Zyklus eines statistischen Projekts: von der Fragestellung über die Erhebung bis hin zur Auswertung. Der Einsatz digitaler Werkzeuge unterstützt die Schülerinnen und Schüler, auch umfangreiche Daten unter eigenen Fragestellungen zu untersuchen. An motivierenden und lebensnahen Themen eignen sie sich so nachhaltige Kompetenzen aus dem Inhaltsbereich "Daten, Häufigkeit, Wahrscheinlichkeit" an. "Daten-Spürnasen auf Spurensuche" gibt Orientierung und praxisnahe Anregungen durch: - erprobte Unterrichtssequenzen zur Datenanalyse - mit und ohne digitale Werkzeuge - von Klasse 2 bis 4, - zahlreiche Unterrichtsmaterialien (Arbeitsblätter, Datenkarten, Datensätze) im Buch und als Download, - didaktisch-methodische Informationen zur professionellen Vorbereitung und Durchführung des Unterrichts, - eine Einführung in die Datenanalyse mit der Software TinkerPlots Zielgruppe dieses Buchs sind interessierte Lehrkräfte für Mathematik und Sachunterricht an Grundschulen, Studierende und Referendare sowie Lehrerfortbildner*innen. , Schule & Ausbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 29.95 € | Versand*: 0 € -
Steganos Daten-Safe 2024
Steganos Daten-Safe 2024 - Ihre Daten, Ihr Schutz Steganos Daten-Safe 2024 - Ihre Daten, Ihr Schutz Was ist Steganos Daten-Safe 2024? Steganos Daten-Safe 2024 ist die ultimative Lösung, um Ihre sensiblen Daten vor neugierigen Blicken und Cyberbedrohungen zu schützen. In einer zunehmend digitalen Welt, in der Datenschutz und Sicherheit von höchster Bedeutung sind, bietet dieser Daten-Safe die Gewissheit, dass Ihre persönlichen Informationen, Dokumente und vertraulichen Dateien sicher und geschützt sind. In dieser umfassenden Produktbeschreibung erfahren Sie alles über Steganos Daten-Safe 2024, einschließlich seiner leistungsstarken Funktionen und Systemanforderungen. Leistungsstarke Funktionen von Steganos Daten-Safe 2024 1. Sichere Datenspeicherung Steganos Daten-Safe 2024 ermöglicht es Ihnen, vertrauliche Dateien in einem verschlüsselten Safe zu speichern. Diese Dateien sind vor Hack...
Preis: 24.90 € | Versand*: 0.00 €
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Was sind die wichtigsten Methoden zur Klassifizierung von Daten?
Die wichtigsten Methoden zur Klassifizierung von Daten sind Supervised Learning, Unsupervised Learning und Semi-Supervised Learning. Supervised Learning verwendet gelabelte Daten, um Modelle zu trainieren, während Unsupervised Learning ungelabelte Daten verwendet, um Muster zu identifizieren. Semi-Supervised Learning kombiniert beide Ansätze und nutzt eine Mischung aus gelabelten und ungelabelten Daten für das Training von Modellen.
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Welche Daten müssen hier bei der legalen Identifikation eingetragen werden?
Bei der legalen Identifikation müssen in der Regel persönliche Daten wie Name, Geburtsdatum, Geschlecht und Adresse eingetragen werden. Je nach Kontext können auch weitere Informationen wie Ausweisnummer, Staatsangehörigkeit oder Kontaktdaten erforderlich sein. Es hängt von den spezifischen Anforderungen der jeweiligen rechtlichen Bestimmungen oder Verfahren ab.
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Wie wird die genetische Identifikation zur Unterscheidung von Individuen genutzt?
Die genetische Identifikation wird durch den Vergleich von DNA-Proben verwendet, um individuelle genetische Profile zu erstellen. Diese Profile können dann zur Identifizierung von Personen in forensischen Untersuchungen, Abstammungstests oder bei der Überwachung von genetischen Krankheiten genutzt werden. Die genetische Identifikation ermöglicht es, Individuen anhand ihrer einzigartigen genetischen Merkmale präzise zu unterscheiden.
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Was sind die verschiedenen Methoden zur Klassifizierung von Objekten oder Daten?
Die verschiedenen Methoden zur Klassifizierung von Objekten oder Daten umfassen Supervised Learning, Unsupervised Learning und Semi-Supervised Learning. Beim Supervised Learning werden Trainingsdaten mit bekannten Labels verwendet, um ein Modell zu trainieren. Beim Unsupervised Learning werden keine Labels verwendet, das Modell identifiziert automatisch Muster und Gruppierungen in den Daten. Beim Semi-Supervised Learning werden sowohl gelabelte als auch ungelabelte Daten verwendet, um ein Modell zu trainieren.
Ähnliche Suchbegriffe für Daten:
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Erle, Andreas: Alle Daten sicher
Alle Daten sicher , Sicherheit für Ihren Datenschatz - Dateien optimal geschützt und strukturiert absichern Fotos, Filme, Dokumente - all diese Daten haben einen Wert, wenn nicht einen monetären, dann doch oft einen ideellen. Eine defekte Festplatte, ein Wohnungsbrand, ein Virus oder ein kaputtes Smartphone und im nächsten Augenblick sind wichtige Erinnerungen und Unterlagen weg. Wann lohnt es sich, Analoges zu digitalisieren und wie können wir unsere wichtigsten Daten bestmöglich schützen? Wir zeigen Ihnen, was alles passieren kann und wie Sie Ihre Datensicherheit gewährleisten können. Von Back-up-Software über Passwortmanager bis hin zu Antivirenprogrammen stellt Ihnen dieser Ratgeber bewährte Tools und Schutzmaßnahmen basierend auf den Untersuchungen der Stiftung Warentest vor. In diesem Leitfaden erfahren Sie zusätzlich, wie Sie all Ihre Dateien im Blick behalten und strukturiert abspeichern, sodass Sie sie schnellstmöglich wieder finden. Wichtig für Ihren Datenschutz ist nicht zuletzt auch umsichtiges Verhalten wie das regelmäßige Durchführen von Software-Updates, Aktualisieren von Browsern oder Programmen sowie anonymes und sicheres Surfen in öffentlichen Netzen. Was aber, wenn es schon zu spät ist? Oder wenn trotz aller Schutzmaßnahmen doch etwas schiefgeht? Auch hierfür gibt es Lösungen, die dieses Buch für Sie bereithält. - Analoges digitalisieren: Dias, CDs, Papierdokumente - Dateien im Blick behalten: Strukturiertes Abspeichern der Dokumente - Betrugsmaschen erkennen: Auf welche Links Sie niemals klicken sollten - Gute Passwörter kreieren: Tipps und Tools für noch mehr Schutz - Clouddienste: Welche Cloudanbieter empfehlenswert sind - Im Notfall: Daten retten sogar ohne Backup , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 19.90 € | Versand*: 0 € -
Taschenmessschieber Digital 300mm mit Daten
Sowohl Materialstärken als auch Längen können mit diesem hochwertigen Taschenmessschieber mit induktivem Messsystem und Kreuzsspitzen zuverlässig und genau ermittelt werden. Mit einem Handgriff einsatzbereit ist das Produkt durch die Quick-Start-Elektronik. Statt der Bedienung des Ein- / des automatischen Ausschalters genügt ein Bewegen des Schiebers, um das Gerät in Betrieb zu nehmen. Sofort können 4-fach Messungen im Bereich von 150 bis 200 mm oder 3-fach Messungen bei 300 mm vorgenommen werden. Einfach in der Anwendung macht das Produkt die Quick-Lock-Funktion, die wie eine Tastensperre funktioniert und die einmal gewählte Nullposition vor unbeabsichtigten Tastenbestätigungen sichert. Dabei können die Nullpunkte an jeder beliebigen Stelle gesetzt werden. Eine Feststellung von Werten erfolgt über eine Feststellschraube, das komfortable Ablesen in mm oder Inch über das hochwertige LCD-Display. Robust, formstabil und haltbar ist das Gerät, dank der Fertigung aus rostfreiem Stahl. Dank Quick-Start-Elektronik schnell einsatzbereit Mit integrierter Feststellschraube Aus rostfreiem Stahl hergestellt Quick-Lock-Funktion LCD-Display Die Displays mit 11 mm Größe sind ohne, die mit 7,5 mm mit variablem Datenausgang RS 232 & Digimatic & USB versehen.
Preis: 331.38 € | Versand*: 0.00 € -
Digitaler TaschenmessschieberIP67 300mm ohne Daten
Der digitale Taschenmessschieber dient zur Bestimmung von Innen-, Außen- und Tiefenmaßen. Die hohe Messgenauigkeit dieses digitalen Taschenmessschiebers lässt sich an der Norm DIN 862 ablesen. Ein Korrosionsschutz ist dank der Verwendung von rostfreiem, gehärtetem Stahl gegeben. Für präzise Messwerte sind die Messflächen feinst geschliffen. Eine Feststellschraube mindert die Gefahr von Fehlmessungen. Für ein komfortables Ablesen der Messwerte beträgt die Ziffernhöhe der LCD-Anzeige 7,5 mm. Für eine sichere Anwendung entspricht der Taschenmessschieber der Schutzart IP 67. Für eine energiesparende Anwendung sorgt die automatische Ausschaltung. Zur Messkorrektur lässt sich der Taschenmessschieber jederzeit nullsetzen. Für das Ablesen der Messwerte in verschiedenen Einheiten dient die mm/Inch-Umschaltung.
Preis: 276.20 € | Versand*: 5.90 € -
Legrand 8400071 Verteilerbox Daten 8V
Legrand Verteilerbox Daten 8V
Preis: 69.38 € | Versand*: 6.80 €
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Was sind die gängigen Methoden zur Klassifizierung von Objekten oder Daten?
Die gängigen Methoden zur Klassifizierung von Objekten oder Daten sind Supervised Learning, Unsupervised Learning und Semi-Supervised Learning. Supervised Learning verwendet gelabelte Daten, um ein Modell zu trainieren, das dann neue Daten klassifizieren kann. Unsupervised Learning gruppiert Daten basierend auf Ähnlichkeiten, ohne dass gelabelte Daten benötigt werden. Semi-Supervised Learning kombiniert Elemente von Supervised und Unsupervised Learning, indem es sowohl gelabelte als auch ungelabelte Daten verwendet.
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Was sind die wichtigsten Kriterien zur Unterscheidung und Klassifizierung von Nationen?
Die wichtigsten Kriterien zur Unterscheidung und Klassifizierung von Nationen sind die ethnische Zugehörigkeit der Bevölkerung, die gemeinsame Sprache und Kultur sowie die politische Struktur und Regierungssysteme. Diese Faktoren beeinflussen maßgeblich die Identität und Eigenständigkeit einer Nation. Es gibt jedoch auch weitere Kriterien wie geografische Lage, Wirtschaftssystem und historische Entwicklung, die bei der Klassifizierung von Nationen berücksichtigt werden können.
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Was sind die verschiedenen Methoden zur Klassifizierung von Daten in der Informatik?
Die verschiedenen Methoden zur Klassifizierung von Daten in der Informatik sind Supervised Learning, Unsupervised Learning und Semi-Supervised Learning. Beim Supervised Learning werden Daten mit bereits bekannten Labels trainiert, beim Unsupervised Learning werden Muster und Strukturen in den Daten identifiziert, und beim Semi-Supervised Learning werden sowohl gelabelte als auch ungelabelte Daten verwendet. Jede Methode hat ihre eigenen Vor- und Nachteile und wird je nach Anwendungsfall ausgewählt.
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Was sind die gängigsten Methoden zur Klassifizierung von Daten in der Informatik?
Die gängigsten Methoden zur Klassifizierung von Daten in der Informatik sind die hierarchische Klassifizierung, die k-means-Clustering-Methode und die Entscheidungsbaum-Methode. Bei der hierarchischen Klassifizierung werden Daten in hierarchische Gruppen unterteilt, während bei k-means Daten in k Gruppen mit ähnlichen Merkmalen eingeteilt werden. Die Entscheidungsbaum-Methode teilt Daten basierend auf Entscheidungen in einem Baumdiagramm auf.
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