Produkt zum Begriff NumPy:
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Servicekoffer "Elektro-Sicherheit" mit Inhalt, 55-teilig
Merkmale: Werkzeugkoffer aus starkem Rindleder speziell für Sicherheitswerkzeuge und Schutzvorrichtungen alle Außenkanten mit Aluminium-Winkeln verstärkt Seitenteile, Vorder- und Rückwand, Boden und Deckel extra verstärkt Vorder- und Rückwand im 90° Winkel aufklappbar abschließbare Steckschlösser und Seitenverschlüsse schwerer Stollen-Tragegriff zahlreiche Werkzeugeinsteckfächer, Dokumentenfach seitliche Schlaufen für Schultertrageriemen Bodengleiter Schaumstoffeinlage mit Aussparungen für Steckschlüsseleinsätze besonders sichere Aufbewahrung von Elektrikerschutzhandschuhen und NH-Sicherheitsgriff durch zwei verstärkte Trennwände bestückt mit 54 WerkzeugenLieferumfang: 1 Stück Rindleder-Werkzeugkoffer 1 Stück Telefonzange mit geraden Backen, 200 mm 1 Stück Telefonzange mit gebogenen Backen, 200 mm 1 Stück Kombinationszange, 180 mm 1 Stück Kraft-Seitenschneider, 200 mm 1 Stück Abisolierzange 0,5-6 mm2, 160 mm 4 Stück je 1 Elektriker-Schlitz-Schraubendreher 2,5 x 0,4 x 75 - 4,0 x 0,8 x 100 - 6,5 x 1,2 x 150 - 8,0 x 1,2 x 175 mm 2 Stück je 1 Elektriker-Kreuzschlitz-Schraubendreher PH 1 x 80 - PH 2 x 100 2 Stück je 1 Innensechskant-Winkel-Schraubendreher in den Größen 5 mm - 6 mm 4 Stück je 1 Sechskant-Steckschlüssel, 1000 Volt-isoliert, in den Größen 5,5 - 7 - 8 - 10 mm 5 Stück je 1 Einmal-Gabelschlüssel, 1000 Volt-isoliert, in den Größen 10 - 13 - 17 - 19 - 22 mm 1 Stück Flachzange aus Vollkunststoff, 200 mm 1 Stück VDE-Ratschen-Umschaltknarre, 1/2"-Vierkantantrieb 1 Stück VDE-Ratschen-Umschaltknarre, 1/2"-Vierkantantrieb 6 Stück je 1 Sechskant-Steckschlüsseleinsatz, 1000 Volt-isoliert, in den Größen 10 - 11 - 13 - 14 - 17 - 19 mm 2 Stück Kunststoff-Klammern zum Halten von Gummitüchern je 5 Aufstecktüllen 1000 Volt, bis 10 mm Ø, in den Größen 1 - 2 - 3 1 Rolle PVC-Klebeband, rot 25 mm, breit 1 Stück NH-Sicherheitsgriff, nach VDE-Norm
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Chabert, Antoine: SAP Analytics Cloud: Predictive Analytics
SAP Analytics Cloud: Predictive Analytics , Today's organizations must be prepared for tomorrow's events. Forecast future behavior in SAP Analytics Cloud with this comprehensive guide to predictive analytics! Start by learning about the data types, scenarios, and methods used in predictive analytics projects. Then follow step-by-step instructions to build, analyze, and apply predictive models to your business data using classification, time series forecasting, and regression analysis. Automate your models and dive into the data science with this all-in-one guide! In this book, you'll learn about: a. Predictive Scenarios and Projects Understand the basics of predictive analytics in SAP Analytics Cloud: scenarios, data types, and actions. Then plan your predictive project, including identifying the key stakeholders and reviewing the methodology. b. Build, Train, Analyze, and Apply Master predictive models from end to end. Create classification, time series, and regression models; then train them to identify business patterns. Analyze and apply the results of your models to data in SAP Analytics Cloud. c. Practical Demonstrations See predictive analytics in action! Identify use cases for predictive modeling. For each data model, understand practical applications through curated examples with sample business data. Highlights include: 1) Predictive scenarios 2) Predictive forecasts 3) Data modeling 4) Planning 5) Time series model 6) Classification model 7) Regression model 8) Multi-actions 9) Data science 10) Stories and dashboards , Schule & Ausbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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Agile Analytics (Böckmann, Dirk)
Agile Analytics , Business Analytics (BA) hilft Unternehmen dabei, faktenbasierte Erkenntnisse zu gewinnen. Dadurch können sie fundiertere Entscheidungen treffen und ihre Leistungsfähigkeit spürbar steigern. Dirk Böckmann zeigt, wie Sie BA mihilfe von Agilität architektonisch, prozessual und strukturell so organisieren, dass sie der Dynamik des heutigen Wettbewerbs gerecht werden. Sie erfahren insbesondere, wie Advanced Analytics mit agilen Methoden im Unternehmen implementiert und betrieben werden kann. Anhand des Viable System Models wird zudem verdeutlicht, wie Unternehmen als Ganzes stabil und agil organisiert werden können und so dynamische Fähigkeiten aufzubauen um so kontinuierlich besser zu werden. Inhalte: Business Intelligence zu Business Analytics Advanced Analytics und Agile Analytics Statische Ansätze: Merkmale, Grenzen und mögliche Agilisierung Agile Analytics-Architekturen: Konzept, Strategie und Umsetzung Predictive Analytics: strategische Bedeutung und praktische Umsetzung Analytics: Anwendung und Entwicklung Betriebsorganisationen agil aufstellen , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Erscheinungsjahr: 20230602, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Haufe Fachbuch##, Autoren: Böckmann, Dirk, Seitenzahl/Blattzahl: 237, Keyword: AI; Agile Analytics; Agilität; Artificial Intelligence; Business Analytics; Business Intelligence; Data; Data Science; Daten; Entscheidung; KI; Künstliche Intelligenz; Management; Unternehmen; agil, Fachschema: Management / Strategisches Management~Strategisches Management~Unternehmensstrategie / Strategisches Management~Innovationsmanagement~Management / Innovationsmanagement~Entrepreneurship~Business / Management~Management~Wirtschaft / Wirtschaftsmathematik~Wirtschaftsmathematik~Wirtschaftsrechnen, Fachkategorie: Management: Innovation~Unternehmensführung~Management und Managementtechniken~Wirtschaftsmathematik und -informatik, IT-Management, Thema: Optimieren, Warengruppe: TB/Wirtschaft/Management, Fachkategorie: Strategisches Management, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Haufe Lexware GmbH, Verlag: Haufe Lexware GmbH, Verlag: Haufe-Lexware GmbH & Co. KG, Länge: 228, Breite: 171, Höhe: 15, Gewicht: 406, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, eBook EAN: 9783648164365 9783648164372, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0006, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Taschenbuch,
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Rütten, Marcel: Recruiting Analytics
Recruiting Analytics , Recruiting steht vor einer der größten Herausforderungen seiner Zeit: Auf der einen Seite der enger werdende Arbeitsmarkt, auf der anderen Seite der wachsende Rechtfertigungsdruck gegenüber Recruiting-Abteilungen. Der Ansatz von Recruiting Analytics ist deswegen momentan in aller Munde. Kein Wunder, schließlich sind Recruiting KPIs und HR Analytics ein unverzichtbarer Teil jeder erfolgreichen Recruiting-Strategie. Doch wo fängt man bei der schier unendlichen Auswahl von Kennzahlen an? Und woher kommen die Zahlen in der Praxis? Wie entwickelt man eigentlich ein Dashboard, das einem hilft, die strategischen Ziele im Recruiting zu erreichen? Das Buch beantwortet diese Fragen, beleuchtet Beispiel-Dashboards sowie Analysemethoden zu Themen wie Karriereseiten, Candidate Journey, Social Media und vielen weiteren Themen. Weiterhin erläutert dieses Buch die gängigsten Kennzahlen und zeigt, wie man Recruiting Analytics in Organisationen erfolgreich implementiert. Die digitale und kostenfreie Ergänzung zu Ihrem Buch auf myBook+: Zugriff auf ergänzende Materialien und Inhalte E-Book direkt online lesen im Browser Persönliche Fachbibliothek mit Ihren Büchern Jetzt nutzen auf mybookplus.de. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 49.99 € | Versand*: 0 €
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Was ist ein numpy Array?
Ein numpy Array ist eine Datenstruktur in der Programmiersprache Python, die es ermöglicht, effizient und kompakt numerische Daten zu speichern und zu verarbeiten. Es ist ähnlich zu einer Liste, jedoch bietet es zusätzliche Funktionen und Operationen speziell für numerische Berechnungen. Numpy Arrays sind besonders nützlich für mathematische Operationen und Datenanalyse.
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Kann mir jemand bei NumPy in Python helfen?
Ja, ich kann Ihnen bei NumPy in Python helfen. Was genau möchten Sie wissen oder welches Problem haben Sie?
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Wieso kommt diese Fehlermeldung in Python mit NumPy?
Es gibt verschiedene mögliche Gründe für eine Fehlermeldung in Python mit NumPy. Eine mögliche Ursache könnte sein, dass die NumPy-Bibliothek nicht ordnungsgemäß installiert ist oder dass eine veraltete Version verwendet wird. Eine andere mögliche Ursache könnte sein, dass die verwendeten Funktionen oder Operationen nicht korrekt auf die NumPy-Arrays angewendet werden. Es ist auch möglich, dass die Fehlermeldung auf ein Problem mit den Eingabedaten hinweist, wie zum Beispiel fehlende oder ungültige Werte. Um die genaue Ursache für die Fehlermeldung zu ermitteln, ist es hilfreich, den genauen Fehlercode und die Fehlermeldung zu überprüfen.
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Wie installiere und importiere ich numpy in VS Code?
Um numpy in VS Code zu installieren, musst du zunächst sicherstellen, dass du Python auf deinem System installiert hast. Öffne dann das Terminal in VS Code und gib den Befehl "pip install numpy" ein. Sobald die Installation abgeschlossen ist, kannst du numpy in deinem Code importieren, indem du "import numpy as np" verwendest.
Ähnliche Suchbegriffe für NumPy:
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Ontrup, Greta: HR-Analytics
HR-Analytics , Die Zukunft des Personalwesens ist datengestützt - so die These dieses Buches, das sich aus arbeits- und organisationspsychologischer Perspektive mit dem Einsatz von Datenanalyse und Künstlicher Intelligenz im Human Resource Management befasst. HR-Analytics (auch: People Analytics oder Workforce Analytics) umfasst hierbei alle Prozesse, bei denen Daten der Mitarbeitenden gesammelt, ausgewertet und dahingehend aufbereitet werden, dass die Analyseergebnisse als Entscheidungsgrundlage für strategische Unternehmensfragen genutzt werden können. In diesem Buch wird aufgezeigt, wie HR-Analytics einen Beitrag zum strategischen Unternehmenserfolg leisten kann und welche Rahmenbedingungen beachtet werden müssen, um die Akzeptanz aller beteiligten Personengruppen im Unternehmen sicherzustellen. Es bietet eine Orientierungshilfe im Hinblick auf Fragen wie: Welche Personengruppen muss ich auf welche Art und Weise informieren? Welche technischen, organisationalen und rechtlichen Rahmenbedingungen sind zu beachten? Wird HR-Analytics von den Beschäftigten akzeptiert? Wie kann ein erstes HR-Analytics-Projekt im Unternehmen aussehen? Was können mir Daten sagen - und was nicht? Den Leserinnen und Lesern wird das erforderliche Grundwissen vermittelt, um Sinnhaftigkeit, Möglichkeiten und Rahmenbedingungen von datengestütztem Personalmanagement zu reflektieren und auf diese Weise zu einer verantwortungsvollen Gestaltung von HR-Analytics-Projekten beizutragen. Praktische Anwendungsbeispiele aus den Bereichen Rekrutierung, Leistungsbeurteilung, Training, Personalentwicklung, Kompetenzmanagement, Talent Management sowie Personalbindung und Personalplanung runden den Band ab. Darüber hinaus enthält das Buch einen detaillierten Leitfaden, der insbesondere in mittelständischen Unternehmen bei der erstmaligen Durchführung eines HR-Analytics-Projektes unterstützen kann, und der nach erfolgter Registrierung zusätzlich von der Hogrefe Website heruntergeladen werden kann. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 36.95 € | Versand*: 0 € -
Google Analytics 4 (Vollmert, Markus)
Google Analytics 4 , Die bisherige Version von Google Analytics (Universal) wird Ende Mai 2023 abgeschaltet und durch Google Analytics 4 (GA4) ersetzt. Diese neue Version ist das größte Update des Analytics-Tools der letzten Jahre. Es ist es kein einfaches Update, sondern eine komplette Neuentwicklung, mit der Sie endlich die komplette Reise des Kunden über alle Stationen und Geräte analysieren können. Wenn Sie bereits mit GA4 arbeiten, oder von bestehenden Projekten umsteigen, ist unser Buch das richtige für Sie. Sie werden alle Neuerungen und Features von Google Analytics 4 kennenlernen und erhalten Herangehensweisen für Websites, Shops, Kampagnen und Apps an die Hand. Anhand von Praxisbeispielen profitieren Sie zudem von Erfahrungen und Know-How aus vielen Kunden-Projekten. Aus dem Inhalt: Google Analytics 4 einrichten Websites auswerten Kampagnen steuern Shops bewerten Apps analysieren Reports erstellen Setup und Rollout planen Google Analytics 4 administrieren Google Analytics 360 Enterprise , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 20230203, Produktform: Leinen, Titel der Reihe: Rheinwerk Computing##, Autoren: Vollmert, Markus, Seitenzahl/Blattzahl: 438, Themenüberschrift: COMPUTERS / Databases / Data Mining, Keyword: Customer Journey; DataStudio; Big Query; Property; Usability; DSGVO; Userverhalten; Data Science; Datenanalyse; Piwik, matomo; was ist neu; Tipps zur Migration; GA4 vs. Universal Analytics; Trackingtool; ROI messen; Statistische Auswertung; Conversion Rate, Fachschema: EDV / Theorie / Allgemeines~Informatik~Electronic Marketing - Online-Marketing~Marketing / Electronic Commerce~Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Data Mining (EDV), Fachkategorie: Informationstechnik (IT), allgemeine Themen~Informatik~Datenerfassung und -analyse~Data Mining, Sprache: Deutsch, Thema: Optimieren, Fachkategorie: Online-Marketing, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Verlag: Rheinwerk Verlag GmbH, Verlag: Rheinwerk Verlag GmbH, Länge: 247, Breite: 181, Höhe: 30, Gewicht: 940, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0050, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 2800380
Preis: 39.90 € | Versand*: 0 € -
Sidiq, Abassin: SAP Analytics Cloud
SAP Analytics Cloud , Ein Tool für alle BI-Aufgaben! Dieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie SAP Analytics Cloud einrichten und nutzen. Lernen Sie, wie Sie Ihre Daten in die Anwendung integrieren, modellieren und auswerten. Abassin Sidiq zeigt Ihnen Gestaltungsmöglichkeiten für Storys und Dashboards. Lernen Sie auch die zahlreichen neuen Funktionen und Visualisierungsmöglichkeiten der Releases 2022 und 2023 kennen. Aus dem Inhalt: Architektur der Datenintegration Werkzeuge zur Administration Datenmodellierung Reporting und Analyse Planungsinstrumente Predictive Analytics Anwendungsdesign SAP Digital Boardroom SAP Analytics Hub und SAP Analytics Catalog Unified Story , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 89.90 € | Versand*: 0 € -
Altrex Sierra Stufenstehleiter SEO 3 Stufen
Sierra (SEO) - Einseitig besteigbar. Die professionelle Leiter für den praktischen Heimwerker und den sachkundigen Professio
Preis: 213.12 € | Versand*: 46.41 €
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Wie finde ich den Index einer numpy-Matrix in Python?
Um den Index einer numpy-Matrix in Python zu finden, kannst du die Funktion `numpy.where()` verwenden. Diese Funktion gibt die Indizes zurück, an denen ein bestimmter Wert in der Matrix gefunden wird. Du kannst dann auf die Indizes zugreifen, indem du `indices[0]` und `indices[1]` verwendest, um die Zeilen- und Spaltenindizes zu erhalten.
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Wie kann ich mit NumPy in Python ein dyadisches Produkt erstellen?
Um ein dyadisches Produkt mit NumPy in Python zu erstellen, kannst du die Funktion `numpy.outer()` verwenden. Diese Funktion nimmt zwei Vektoren als Eingabe und gibt eine Matrix zurück, die das dyadische Produkt der beiden Vektoren darstellt.
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Wie kann man alle Elemente eines bestimmten Wertes in einem NumPy-Array ersetzen?
Um alle Elemente eines bestimmten Wertes in einem NumPy-Array zu ersetzen, kann die Funktion `np.where()` verwendet werden. Diese Funktion ermöglicht es, eine Bedingung auf das Array anzuwenden und die Elemente, die der Bedingung entsprechen, durch einen anderen Wert zu ersetzen. Zum Beispiel kann man alle Elemente mit dem Wert 0 in einem Array `arr` durch den Wert 1 ersetzen, indem man `np.where(arr == 0, 1, arr)` verwendet.
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Wie kann man alle Elemente eines bestimmten Wertes in einem NumPy-Array ersetzen?
Um alle Elemente eines bestimmten Wertes in einem NumPy-Array zu ersetzen, kann die Funktion `np.where()` verwendet werden. Man gibt den Array, den zu ersetzenden Wert und den neuen Wert an und die Funktion gibt einen neuen Array zurück, in dem alle Vorkommen des alten Werts durch den neuen Wert ersetzt wurden.
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