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Disney Aufnäher, Polyester, Disney © Mickey Mou...
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Material Material , Polyester, Produktdetails Farbe , Rot, Maßangaben Durchmesser , 6 cm, Lieferumfang Lieferumfang , offiziell lizensierter Disney Patch, Hinweise Altersempfehlung , Es liegt keine Altersempfehlung vor,

Anbieter: OTTO
Stand: 28.11.2020
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Siku 1798 Liebherr R9800 Mining-Bagger weiss Ma...
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Siku 1798 Liebherr R9800 Mining-Bagger weiss Der Gigant unter den Raupenbaggern auf Baustellen und im Tagebau ist selbst im 1:87-Maßstab ein wahrer Koloss. Die Baureihe R9800 von Liebherr zählt zu den größten und stärksten Baggern weltweit. Zwei breite Raupenketten bewegen das schwere Modell mit robusten Metallteilen. Der riesige Hochlöffel-Baggerarm mit Klappschaufel ist voll funktionsfähig und be-lädt die Mining-Kipper in kürzester Zeit. Liebherr R9800 Mining-Bagger Nummer: 1798 Farbe: weiss Maßstab: ca. 1:87 Fensterverpackung Achtung: Nicht für Kinder unter 3 Jahren geeignet. Neuware

Anbieter: Locamo
Stand: 28.11.2020
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Disney Aufnäher, Polyester, Disney © Mickey Mou...
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Material Material , Polyester, Produktdetails Farbe , Blau, Maßangaben Durchmesser , 4 cm, Lieferumfang Lieferumfang , offiziell lizensierter Disney Patch, Hinweise Altersempfehlung , Es liegt keine Altersempfehlung vor,

Anbieter: OTTO
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Siku 2716 MAN LKW mit Esterer Tankwagenaufbau M...
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Siku 2716 MAN LKW mit Esterer Tankwagenaufbau Die Nadel an der Tankuhr neigt sich gegen Null. Zeit für einen Tanktstopp der SIKU Supersportwagen. Der neue MAN TGM mit einem Tankaufbau von Esterer bringt diesen Stoff an die Tankstelle. Höchste Oktanzahl für Bugatti, Lamborghini und Co. Mit dem hinter der Fahrerkabine aufgerollten Schlauch lassen sich auch entfernte Tankanschlüsse zu erreichen. Der Tank ist über Klappen auf dem Oberteil zu befüllen. Die vielen Klappen am Fahrzeug ermöglichen den Zugang zu den technischen Geräteeinheiten. Auf dem stabilen Zink-Fahrgestell mit drei Achsen und der Metall-Kabine ist der Tank aus Kunststoff sicher aufgebaut. Der MAN mit Tankwagenaufbau ist die ideale Ergänzung für die SIKUWORLD Sets Stadt (5501) und Werkstatt (5507) oder für den Einsatz im Steinbruch als mobiles Treibstofflager für den Liebherr T264 Muldenkipper (1807) und Liebherr R9800 Mining-Bagger (1798). MAN LKW mit Esterer Tankwagenaufbau Nummer: 2716 Farbe: grün Maßstab: ca. 1:50 Maße: ca. 9 x 23 x 6 cm Achtung: Nicht für Kinder unter 3 Jahren geeignet. Neuware

Anbieter: Locamo
Stand: 28.11.2020
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Disney Aufnäher, Polyester, Disney © Minnie Mou...
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Material Material , Polyester, Produktdetails Farbe , Schwarz, Maßangaben Durchmesser , 18 cm, Lieferumfang Lieferumfang , offiziell lizensierter Disney Patch, Hinweise Altersempfehlung , Es liegt keine Altersempfehlung vor,

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Stand: 28.11.2020
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siku 1798 Liebherr R9800 Mining-Bagger, im Maßs...
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Der Gigant unter den Raupenbaggern auf Baustellen und im Tagebau

Anbieter: Lidl
Stand: 28.11.2020
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Siku 2716 MAN LKW mit Esterer Tankwagenaufbau M...
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Siku 2716 MAN LKW mit Esterer Tankwagenaufbau Die Nadel an der Tankuhr neigt sich gegen Null. Zeit für einen Tanktstopp der SIKU Supersportwagen. Der neue MAN TGM mit einem Tankaufbau von Esterer bringt diesen Stoff an die Tankstelle. Höchste Oktanzahl für Bugatti, Lamborghini und Co. Mit dem hinter der Fahrerkabine aufgerollten Schlauch lassen sich auch entfernte Tankanschlüsse zu erreichen. Der Tank ist über Klappen auf dem Oberteil zu befüllen. Die vielen Klappen am Fahrzeug ermöglichen den Zugang zu den technischen Geräteeinheiten. Auf dem stabilen Zink-Fahrgestell mit drei Achsen und der Metall-Kabine ist der Tank aus Kunststoff sicher aufgebaut. Der MAN mit Tankwagenaufbau ist die ideale Ergänzung für die SIKUWORLD Sets Stadt (5501) und Werkstatt (5507) oder für den Einsatz im Steinbruch als mobiles Treibstofflager für den Liebherr T264 Muldenkipper (1807) und Liebherr R9800 Mining-Bagger (1798). MAN LKW mit Esterer Tankwagenaufbau Nummer: 2716 Farbe: grün Maßstab: ca. 1:50 Maße: ca. 9 x 23 x 6 cm Achtung: Nicht für Kinder unter 3 Jahren geeignet. Neuware

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Stand: 28.11.2020
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Process Mining in Unternehmen. Auswirkungen auf...
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Akademische Arbeit aus dem Jahr 2020 im Fachbereich Informatik - Allgemeines, Note: 1,0, Hochschule München, Sprache: Deutsch, Abstract: Auf Basis einer detaillierten Umfrage mit 103 Teilnehmern von Unternehmen aus verschiedenen Branchen konnten in dieser Studienarbeit die Auswirkungen des Einsatzes von Process Mining im unternehmerischen Umfeld auf die Prozesskennzahlen Qualität, Kosten, Zeit und Flexibilität näher erörtert werden.Process Mining hat sich in den letzten zehn Jahren als eines der beliebtesten und spannendsten Technologiefelder entwickelt. Durch das stetige Ansammeln von Geschäftsereignissen in Form von Event-Logs können aus den verschiedenen Informationssystemen Daten ausgewertet und anschließend anhand einer visualisierten Oberfläche einfach undübersichtlich dargestellt werden. Da sich dadurch große unternehmerische Vorteile wie Verringerung von Kosten, schnellere Durchlaufzeiten oder erhöhte Kundenzufriedenheit ergeben können, ist die Technik mittels einem Process Mining Tool mittlerweile auch in der Praxis weit verbreitet und wird aktiv genutzt. Das Ziel durch den Einsatz von Process Mining ist neben der Visualisierung von Geschäftsprozessen, auch die Verbesserung der Prozesskennzahlen wie Qualität, Kosten, Zeit und Flexibilität.Um durch Process Mining eine hohe Erfolgswahrscheinlichkeit für die Verbesserung der internen Prozesse zu erzielen, werden aus den Umfrageergebnissen vier Wege abgeleitet, die zu einer positiven Entwicklung der sowohl eigenen, als auch abteilungsübergreifenden Prozesslandschaft und Prozesskennzahlen führen kann.

Anbieter: buecher
Stand: 28.11.2020
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Process Mining in Unternehmen. Auswirkungen auf...
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Akademische Arbeit aus dem Jahr 2020 im Fachbereich Informatik - Allgemeines, Note: 1,0, Hochschule München, Sprache: Deutsch, Abstract: Auf Basis einer detaillierten Umfrage mit 103 Teilnehmern von Unternehmen aus verschiedenen Branchen konnten in dieser Studienarbeit die Auswirkungen des Einsatzes von Process Mining im unternehmerischen Umfeld auf die Prozesskennzahlen Qualität, Kosten, Zeit und Flexibilität näher erörtert werden.Process Mining hat sich in den letzten zehn Jahren als eines der beliebtesten und spannendsten Technologiefelder entwickelt. Durch das stetige Ansammeln von Geschäftsereignissen in Form von Event-Logs können aus den verschiedenen Informationssystemen Daten ausgewertet und anschließend anhand einer visualisierten Oberfläche einfach undübersichtlich dargestellt werden. Da sich dadurch große unternehmerische Vorteile wie Verringerung von Kosten, schnellere Durchlaufzeiten oder erhöhte Kundenzufriedenheit ergeben können, ist die Technik mittels einem Process Mining Tool mittlerweile auch in der Praxis weit verbreitet und wird aktiv genutzt. Das Ziel durch den Einsatz von Process Mining ist neben der Visualisierung von Geschäftsprozessen, auch die Verbesserung der Prozesskennzahlen wie Qualität, Kosten, Zeit und Flexibilität.Um durch Process Mining eine hohe Erfolgswahrscheinlichkeit für die Verbesserung der internen Prozesse zu erzielen, werden aus den Umfrageergebnissen vier Wege abgeleitet, die zu einer positiven Entwicklung der sowohl eigenen, als auch abteilungsübergreifenden Prozesslandschaft und Prozesskennzahlen führen kann.

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Stand: 28.11.2020
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Data Science für Unternehmen (eBook, PDF)
29,99 € *
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Die grundlegenden Konzepte der Data Science verstehen, Wissen aus Daten ziehen und für Vorhersagen und Entscheidungen nutzen Die wichtigsten Data-Mining-Verfahren gezielt und gewinnbringend einsetzen Zahlreiche Praxisbeispiele zur Veranschaulichung Die anerkannten Data-Science-Experten Foster Provost und Tom Fawcett stellen in diesem Buch die grundlegenden Konzepte der Data Science vor, die für den effektiven Einsatz im Unternehmen von Bedeutung sind. Sie erläutern das datenanalytische Denken, das erforderlich ist, damit Sie aus Ihren gesammelten Daten nützliches Wissen und geschäftlichen Nutzen ziehen können. Sie erfahren detailliert, welche Methoden der Data Science zu hilfreichen Erkenntnissen führen, so dass auf dieser Grundlage wichtige Entscheidungsfindungen unterstützt werden können. Dieser Leitfaden hilft Ihnen dabei, die vielen zurzeit gebräuchlichen Data-Mining-Verfahren zu verstehen und gezielt und gewinnbringend anzuwenden. Sie lernen u.a., wie Sie: Data Science in Ihrem Unternehmen nutzen und damit Wettbewerbsvorteile erzielen Daten als ein strategisches Gut behandeln, in das investiert werden muss, um echten Nutzen daraus zu ziehen Geschäftliche Aufgaben datenanalytisch angehen und den Data-Mining-Prozess nutzen, um auf effiziente Weise sinnvolle Daten zu sammeln Das Buch beruht auf einem Kurs für Betriebswirtschaftler, den Provost seit rund zehn Jahren an der New York University unterrichtet, und nutzt viele Beispiele aus der Praxis, um die Konzepte zu veranschaulichen. Das Buch richtet sich an Führungskräfte und Projektmanager, die Data-Science-orientierte Projekte managen, an Entwickler, die Data-Science-Lösungen implementieren sowie an alle angehenden Data Scientists und Studenten. Aus dem Inhalt: Datenanalytisches Denken lernen Der Data-Mining-Prozess Überwachtes und unüberwachtes Data Mining Einführung in die Vorhersagemodellbildung: von der Korrelation zur überwachten Segmentierung Anhand der Daten optimale Modellparameter finden mit Verfahren wie lineare und logistische Regression sowie Support Vector Machines Prinzip und Berechnung der Ähnlichkeit Nächste-Nachbarn-Methoden und Clustering Entscheidungsanalyse I: Was ist ein gutes Modell Visualisierung der Leistung von Modellen Evidenz und Wahrscheinlichkeiten Texte repräsentieren und auswerten Entscheidungsanalyse II: Analytisches Engineering Data Science und Geschäftsstrategie

Anbieter: buecher
Stand: 28.11.2020
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Data Science für Unternehmen (eBook, PDF)
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Die grundlegenden Konzepte der Data Science verstehen, Wissen aus Daten ziehen und für Vorhersagen und Entscheidungen nutzen Die wichtigsten Data-Mining-Verfahren gezielt und gewinnbringend einsetzen Zahlreiche Praxisbeispiele zur Veranschaulichung Die anerkannten Data-Science-Experten Foster Provost und Tom Fawcett stellen in diesem Buch die grundlegenden Konzepte der Data Science vor, die für den effektiven Einsatz im Unternehmen von Bedeutung sind. Sie erläutern das datenanalytische Denken, das erforderlich ist, damit Sie aus Ihren gesammelten Daten nützliches Wissen und geschäftlichen Nutzen ziehen können. Sie erfahren detailliert, welche Methoden der Data Science zu hilfreichen Erkenntnissen führen, so dass auf dieser Grundlage wichtige Entscheidungsfindungen unterstützt werden können. Dieser Leitfaden hilft Ihnen dabei, die vielen zurzeit gebräuchlichen Data-Mining-Verfahren zu verstehen und gezielt und gewinnbringend anzuwenden. Sie lernen u.a., wie Sie: Data Science in Ihrem Unternehmen nutzen und damit Wettbewerbsvorteile erzielen Daten als ein strategisches Gut behandeln, in das investiert werden muss, um echten Nutzen daraus zu ziehen Geschäftliche Aufgaben datenanalytisch angehen und den Data-Mining-Prozess nutzen, um auf effiziente Weise sinnvolle Daten zu sammeln Das Buch beruht auf einem Kurs für Betriebswirtschaftler, den Provost seit rund zehn Jahren an der New York University unterrichtet, und nutzt viele Beispiele aus der Praxis, um die Konzepte zu veranschaulichen. Das Buch richtet sich an Führungskräfte und Projektmanager, die Data-Science-orientierte Projekte managen, an Entwickler, die Data-Science-Lösungen implementieren sowie an alle angehenden Data Scientists und Studenten. Aus dem Inhalt: Datenanalytisches Denken lernen Der Data-Mining-Prozess Überwachtes und unüberwachtes Data Mining Einführung in die Vorhersagemodellbildung: von der Korrelation zur überwachten Segmentierung Anhand der Daten optimale Modellparameter finden mit Verfahren wie lineare und logistische Regression sowie Support Vector Machines Prinzip und Berechnung der Ähnlichkeit Nächste-Nachbarn-Methoden und Clustering Entscheidungsanalyse I: Was ist ein gutes Modell Visualisierung der Leistung von Modellen Evidenz und Wahrscheinlichkeiten Texte repräsentieren und auswerten Entscheidungsanalyse II: Analytisches Engineering Data Science und Geschäftsstrategie

Anbieter: buecher
Stand: 28.11.2020
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Die grundlegenden Konzepte der Data Science verstehen, Wissen aus Daten ziehen und für Vorhersagen und Entscheidungen nutzenDie wichtigsten Data-Mining-Verfahren gezielt und gewinnbringend einsetzenZahlreiche Praxisbeispiele zur Veranschaulichung Die anerkannten Data-Science-Experten Foster Provost und Tom Fawcett stellen in diesem Buch die grundlegenden Konzepte der Data Science vor, die für den effektiven Einsatz im Unternehmen von Bedeutung sind.Sie erläutern das datenanalytische Denken, das erforderlich ist, damit Sie aus Ihren gesammelten Daten nützliches Wissen und geschäftlichen Nutzen ziehen können. Sie erfahren detailliert, welche Methoden der Data Science zu hilfreichen Erkenntnissen führen, so dass auf dieser Grundlage wichtige Entscheidungsfindungen unterstützt werden können.Dieser Leitfaden hilft Ihnen dabei, die vielen zurzeit gebräuchlichen Data-Mining-Verfahren zu verstehen und gezielt und gewinnbringend anzuwenden. Sie lernen u.a., wie Sie:Data Sciencein Ihrem Unternehmen nutzen und damit Wettbewerbsvorteile erzielenDaten als ein strategisches Gut behandeln, in das investiert werden muss, um echten Nutzen daraus zu ziehenGeschäftliche Aufgaben datenanalytisch angehen und den Data-Mining-Prozess nutzen, um auf effiziente Weise sinnvolle Daten zu sammeln Das Buch beruht auf einem Kurs für Betriebswirtschaftler, den Provost seit rund zehn Jahren an der New York University unterrichtet, und nutzt viele Beispiele aus der Praxis, um die Konzepte zu veranschaulichen.Das Buch richtet sich an Führungskräfte und Projektmanager, die Data-Science-orientierte Projekte managen, an Entwickler, die Data-Science-Lösungen implementieren sowie an alle angehenden Data Scientists und Studenten.Aus dem Inhalt:Datenanalytisches Denken lernenDer Data-Mining-ProzessÜberwachtes und unüberwachtes Data MiningEinführung in die Vorhersagemodellbildung: von der Korrelation zur überwachten SegmentierungAnhand der Daten optimale Modellparameter finden mit Verfahren wie lineare und logistische Regression sowie Support Vector MachinesPrinzip und Berechnung der ÄhnlichkeitNächste-Nachbarn-Methoden und ClusteringEntscheidungsanalyse I: Was ist ein gutes ModellVisualisierung der Leistung von ModellenEvidenz und WahrscheinlichkeitenTexte repräsentieren und auswertenEntscheidungsanalyse II: Analytisches EngineeringData Science und Geschäftsstrategie

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