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  • Internationale Klassifikation psychischer Störungen
    Internationale Klassifikation psychischer Störungen

    Internationale Klassifikation psychischer Störungen , Im Gesamtwerk der Internationalen Klassifikation der Krankheiten (ICD) der WHO kommt den psychischen Störungen eine Sonderstellung zu. Aufgrund der besonderen Anforderungen bei der Klassifikation psychischer und Verhaltensstörungen gibt die WHO diese offizielle Publikation heraus, mit den für die praktische Arbeit notwendigen klinischen Beschreibungen und diagnostischen Leitlinien. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 10. Auflage, Erscheinungsjahr: 20150921, Produktform: Kartoniert, Redaktion: Dilling, Horst~Mombour, Werner~Schmidt, Martin H., Edition: REV, Auflage: 15010, Auflage/Ausgabe: 10. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 449, Keyword: Diagnostik; Verhaltensstörungen; diagnostische Leitlinien; psychische Störungen; Psychosomatik; international, Fachschema: Psychische Erkrankung / Störung~Störung (psychologisch)~Psychiatrie - Psychiater, Fachkategorie: Psychische Störungen, Fachkategorie: Psychiatric and mental disorders, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Verlag: Hogrefe AG, Verlag: Hogrefe AG, Verlag: Hogrefe AG, Länge: 193, Breite: 116, Höhe: 19, Gewicht: 350, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger EAN: 9783456853864 9783456850184 9783456848471 9783456845586 9783456841243, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0160, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,

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  • TNM Klassifikation maligner Tumoren
    TNM Klassifikation maligner Tumoren

    TNM Klassifikation maligner Tumoren , Die TNM-Klassifikation ist das weltweit am häufigsten verwendete System für die Beschreibung der anatomischen Ausbreitung maligner Tumoren, gegliedert in einen klinischen und einen pathologischen Teil. Sie wird in Zusammenarbeit mit der Union for International Cancer Control (UICC) herausgegeben und umfasst im Wesentlichen alle anatomischen Regionen gemäß den WHO-Richtlinien zur Klassifikation der Krankheiten in der Onkologie. Dieser korrigierte Nachdruck der 8. Auflage berücksichtigt rund 150 Änderungen und Korrekturen aus den Jahren 2017 bis 2019, die nach Erscheinen der 8. Auflage von der UICC bekannt gegeben wurden. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 8. Auflage, Erscheinungsjahr: 202002, Produktform: Kartoniert, Redaktion: Wittekind, Christian, Auflage: 20008, Auflage/Ausgabe: 8. Auflage, Keyword: Chirurgie; Chirurgie i. d. Onkologie; Medizin; Medizinische Onkologie; Onkologie; Onkologie u. Strahlentherapie; Pathologie; TNM-Klassifikation, Fachschema: Carcinom~Karzinom~Krebs (Krankheit) / Bösartige Geschwulst~Krebs (Krankheit) / Karzinom~Krebs (Krankheit) / Malignom~Krebs (Krankheit) / Melanom~Malignom~Onkologie / Karzinom~Heilkunde~Humanmedizin~Medizin~Medizin / Allgemeines, Einführung, Lexikon~Krebs (Krankheit) / Onkologie~Onkologie - Radioonkologie~Geschwulst~Krebs (Krankheit) / Geschwulst~Krebs (Krankheit) / Tumor~Neoplasma~Neubildung~Präneoplasie~Tumor, Fachkategorie: Onkologie, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Verlag: Wiley-VCH GmbH, Verlag: Wiley-VCH GmbH, Verlag: Wiley-VCH, Länge: 190, Breite: 126, Höhe: 22, Gewicht: 372, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger EAN: 9783527342808 9783527327591, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0012, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,

    Preis: 42.90 € | Versand*: 0 €
  • Coal Mining Simulator
    Coal Mining Simulator

    Coal Mining Simulator

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  • Brinker, Klaus: Linguistische Textanalyse
    Brinker, Klaus: Linguistische Textanalyse

    Linguistische Textanalyse , Die "Linguistische Textanalyse" von Klaus Brinker ist inzwischen zu einem Standardwerk der Sprachwissenschaft geworden. Ebenso verständlich wie fachlich kompetent geschrieben, ermöglicht auch die 10. Auflage einen umfassenden Einblick in die linguistische Textanalyse. Die Einführung hat das Ziel, theoretisch und methodisch bestimmt durch die Textlinguistik, die Struktur und die kommunikative Funktion konkreter Texte transparent zu machen und nachprüfbar zu beschreiben. Dadurch vermittelt sie grundlegende Einsichten in die Regelhaftigkeit von Textkonstitution und Textrezeption. Die Autoren legen mit dieser Einführung in die linguistische Textanalyse eine durchgehend anwendungsbezogene Darstellung vor. Vor dem Hintergrund zentraler textlinguistischer Ansätze wird ein integratives Analysemodell entwickelt, das an Texten aus verschiedenen Kommunikationsbereichen anschaulich verdeutlicht wird. Den systematisch aufeinander aufbauenden Kapiteln wurden Zusammenfassungen und Hinweise zur weiterführenden Lektüre beigegeben. Eine umfangreiche Bibliographie und ein Sachregister runden den Band ab. Für die vorliegende 10. Auflage wurde die Vorgängerauflage durchgesehen, an einigen Stellen präzisiert sowie durch eine Auswahl neuester Literaturhinweise komplettiert. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen

    Preis: 22.00 € | Versand*: 0 €
  • Welche Herausforderungen und Chancen birgt das Text Mining für die Analyse großer Mengen unstrukturierter Textdaten?

    Text Mining ermöglicht die automatisierte Extraktion von Informationen aus unstrukturierten Textdaten, was die Analyse großer Mengen von Daten effizienter macht. Herausforderungen liegen in der Qualität der Daten, der Komplexität von natürlicher Sprache und der Interpretation von Ergebnissen. Die Chancen liegen in der Identifizierung von Trends, Mustern und Zusammenhängen, die zu neuen Erkenntnissen und strategischen Entscheidungen führen können.

  • Wie kann Text-Mining dabei helfen, große Mengen von Textdaten zu analysieren und nützliche Informationen zu extrahieren?

    Text-Mining nutzt Algorithmen, um automatisch große Mengen von Textdaten zu durchsuchen und zu analysieren. Durch die Extraktion von Schlüsselwörtern, Themen und Mustern können nützliche Informationen gewonnen werden. Diese Informationen können Unternehmen dabei helfen, Trends zu erkennen, Kundenfeedback zu verstehen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

  • Wie können Unternehmen Text-Mining-Tools nutzen, um Einblicke in große Mengen von unstrukturierten Textdaten zu gewinnen?

    Unternehmen können Text-Mining-Tools verwenden, um automatisch große Mengen von unstrukturierten Textdaten zu analysieren und Muster zu identifizieren. Diese Tools können dabei helfen, wichtige Informationen zu extrahieren, Trends zu erkennen und Kundenfeedback zu verstehen. Durch die Nutzung von Text-Mining-Tools können Unternehmen effizienter arbeiten, fundierte Entscheidungen treffen und Wettbewerbsvorteile erlangen.

  • Wie kann Text-Mining dazu beitragen, große Mengen von Textdaten effizient zu analysieren und relevante Informationen zu extrahieren?

    Text-Mining nutzt Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens, um große Mengen von Textdaten automatisch zu verarbeiten und zu analysieren. Durch die Identifizierung von Mustern, Themen und Beziehungen in den Daten können relevante Informationen extrahiert werden. Dies ermöglicht es, schnell und effizient Einblicke aus unstrukturierten Textdaten zu gewinnen.

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  • Datenanalyse mit Python (McKinney, Wes)
    Datenanalyse mit Python (McKinney, Wes)

    Datenanalyse mit Python , Die erste Adresse für die Analyse von Daten mit Python Das Standardwerk in der 3. Auflage, aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4 Versorgt Sie mit allen praktischen Details und mit wertvollem Insiderwissen, um Datenanalysen mit Python erfolgreich durchzuführen Mit Jupyter-Notebooks für alle Codebeispiele aus jedem Kapitel Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy und Jupyter kennen. Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und Zusatzmaterial zum Buch sind auf GitHub verfügbar. Aus dem Inhalt: Nutzen Sie Jupyter Notebook und die IPython-Shell für das explorative Computing Lernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennen Setzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandas-Bibliothek ein Verwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von Daten Erstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlib Wenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätze zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassen Analysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihendaten Erproben Sie die konkrete Anwendung der im Buch vorgestellten Werkzeuge anhand verschiedener realer Datensätze , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 3. Auflage, Erscheinungsjahr: 20230302, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Animals##, Autoren: McKinney, Wes, Übersetzung: Lichtenberg, Kathrin~Demmig, Thomas, Auflage: 23003, Auflage/Ausgabe: 3. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 556, Keyword: Big Data; Data Mining; Data Science; IPython; Jupyter; Jupyter notebook; NumPy; Python 3.10; matplotlib; pandas 1.4, Fachschema: Data Mining (EDV)~Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Datenverarbeitung / Simulation~Informatik~Informationsverarbeitung (EDV)~Internet / Programmierung~Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Warengruppe: HC/Programmiersprachen, Fachkategorie: Data Mining, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Originalsprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: O'Reilly, Länge: 241, Breite: 168, Höhe: 35, Gewicht: 999, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger: 2660049, Vorgänger EAN: 9783960090809 9783960090007 9783864903038 9783958750739, andere Sprache: 9781491957660, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0120, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,

    Preis: 44.90 € | Versand*: 0 €
  • Cleve, Jürgen: Data Mining
    Cleve, Jürgen: Data Mining

    Data Mining , Data Mining liefert Grundlagen für die Künstliche Intelligenz, indem es Technologien für die Analyse großer Datenmengen bereitstellt. Das Buch deckt den Stoff einer einsemestrigen Vorlesung an Universitäten oder Fachhochschulen ab und ist als klassisches Lehrbuch konzipiert. Es bietet eine Einführung in die wesentlichen Anwendungsgebiete und behandelt die zugehörigen Algorithmen. Die Beispiele und Aufgaben können mit frei verfügbaren Werkzeugen bearbeitet werden. Die vierte Auflage enthält inhaltliche Erweiterungen und Aktualisierungen. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen

    Preis: 74.95 € | Versand*: 0 €
  • Textgebundener Aufsatz - Textanalyse (Diepold, Peter)
    Textgebundener Aufsatz - Textanalyse (Diepold, Peter)

    Textgebundener Aufsatz - Textanalyse , Schritt für Schritt zur Textanalyse Die produktive Erarbeitung eines Textes und das Schreiben einer Textanalyse sind zu Anfang für Schüler der Sekundarstufe gar nicht so einfach. Mit diesem Band vermitteln Sie Ihren Schülern im Deutschunterricht, wie der textgebundene Aufsatz gut gelingen kann. Mit System zum guten Aufsatz! Die Kapitel dieses Bandes bauen systematisch aufeinander auf. In den Kapiteln findet nach und nach die Erarbeitung der Grundlagen der Aufsatzform statt. Das Gelernte wird nach und nach miteinander verknüpft und zu einem Ganzen zusammengefügt. Das Besondere: Die Schüler beginnen schon früh mit dem eigentlichen Schreiben, was immens zur Übung und Festigung beiträgt. Schülerorientierung im Deutschunterricht Die Schüler erarbeiten sich beim Schreiben hilfreiche Tipps und Tricks, die sie beim Gliedern von Informationen, beim Textaufbau und bei vielen anderen Aspekten unterstützen. Gleichzeitig erleichtern ihnen schülernahe Themen den Zugang zur Aufsatzform. Der Band enthält: - insgesamt über 40 Arbeitsblätter als Kopiervorlagen - eine Checkliste zur Selbstkontrolle - ausführliche Lösungen , Schule & Ausbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 20150120, Produktform: Geheftet, Beilage: Broschüre drahtgeheftet, Titel der Reihe: Aufsätze schreiben Schritt für Schritt##, Autoren: Diepold, Peter, Seitenzahl/Blattzahl: 60, Keyword: 7. bis 10. Klasse; Deutsch; Sekundarstufe I; Texte schreiben, Fachschema: Aufsatz / Lehrermaterial~Deutsch / Lehrermaterial~Didaktik~Unterricht / Didaktik, Bildungsmedien Fächer: Deutsch/ Kommunikation~Didaktik und Methodik, Fachkategorie: Didaktische Kompetenz und Lehrmethoden~Schule und Lernen: Erstspracherwerb, Sprache: Deutsch, Bildungszweck: für die Sekundarstufe I, Altersempfehlung / Lesealter: 23, Genaues Alter: SEK, Fachkategorie: Unterrichtsmaterialien, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Verlag: Auer Verlag i.d.AAP LW, Verlag: Auer Verlag i.d.AAP LW, Verlag: Auer Verlag in der AAP Lehrerwelt GmbH, Länge: 299, Breite: 212, Höhe: 7, Gewicht: 197, Produktform: Geheftet, Genre: Schule und Lernen, Genre: Schule und Lernen, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: 0, Schulform: Sekundarschule (alle kombinierten Haupt- und Realschularten), Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Schulbuch,

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  • Lancom WLC High Availability Clustering XL
    Lancom WLC High Availability Clustering XL

    LANCOM WLC High Availability Clustering XL - Lizenz

    Preis: 937.24 € | Versand*: 0.00 €
  • Wie kann Text Mining dabei helfen, große Mengen an unstrukturierten Textdaten zu analysieren und sinnvolle Informationen daraus zu extrahieren?

    Text Mining kann dabei helfen, relevante Informationen aus unstrukturierten Textdaten zu identifizieren, indem es automatisch Muster und Trends erkennt. Durch die Anwendung von Text Mining können Unternehmen schneller Einblicke gewinnen und fundierte Entscheidungen treffen. Zudem ermöglicht es die effiziente Verarbeitung großer Datenmengen, die manuell nicht möglich wäre.

  • Wie können Text Mining-Techniken verwendet werden, um große Mengen von Textdaten zu analysieren und relevante Informationen zu extrahieren?

    Text Mining-Techniken können verwendet werden, um große Mengen von Textdaten automatisch zu durchsuchen und Muster oder Trends zu identifizieren. Durch die Anwendung von Algorithmen wie Natural Language Processing können relevante Informationen extrahiert und strukturiert werden. Diese Techniken ermöglichen es, schnell und effizient Einblicke aus unstrukturierten Textdaten zu gewinnen.

  • Was sind die wichtigsten Anwendungsgebiete von Text Mining und wie kann es dabei helfen, aus unstrukturierten Textdaten wichtige Informationen zu extrahieren?

    Die wichtigsten Anwendungsgebiete von Text Mining sind Sentiment-Analyse, Themenmodellierung und Informationsextraktion. Text Mining kann dabei helfen, aus unstrukturierten Textdaten wichtige Informationen zu extrahieren, indem es Muster und Trends identifiziert, Zusammenhänge zwischen Begriffen aufdeckt und Schlüsselinformationen automatisch extrahiert. Durch Text Mining können Unternehmen beispielsweise Kundenfeedback analysieren, relevante Informationen aus großen Textmengen filtern und automatisiert Erkenntnisse gewinnen.

  • Welche Methoden und Techniken werden im Text Mining eingesetzt, um Informationen aus großen Mengen von Textdaten zu extrahieren und zu analysieren?

    Im Text Mining werden Methoden wie Tokenisierung, Stemming und Lemmatisierung eingesetzt, um Textdaten zu strukturieren und zu vereinfachen. Zudem kommen Techniken wie Bag-of-Words, TF-IDF und Topic Modeling zum Einsatz, um relevante Informationen zu identifizieren. Durch den Einsatz von Machine Learning Algorithmen wie Naive Bayes oder Support Vector Machines können Muster und Zusammenhänge in den Textdaten erkannt und analysiert werden.

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