Produkt zum Begriff Data:
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Data Ninja Data Data Scientist Data Scienti Unisex T-Shirts S
Waschpflege:Hand- oder maschinenwaschbar Etikette:Ja Ausschnitt:runden Material:Baumwolle 90%, Polyester 10% Ärmel:Kurzarm Für dich: S, Büste: 94cm, Länge: 66cm, Schulter: 40cm, Ärmel: 20 cm Für dich: M, Büste: 100 cm, Länge: 69 cm, Schulter: 42cm, Ärmel: 20 cm Für dich: L, Büste: 106 cm, Länge: 72cm, Schulter: 44cm, Ärmel: 20 cm Für dich: XL, Büste: 112cm, Länge: 74cm, Schulter: 46cm, Ärmel: 21 cm Für dich: XXL, Büste: 118 cm, Länge: 76 cm, Schulter: 50cm, Ärmel: 21 cm Für dich: XXXL, Büste: 126 cm, Länge: 78 cm, Schulter: 54cm, Ärmel: 22cm Für dich: XXXXL, Büste: 132cm, Länge: 80 cm, Schulter: 56cm, Ärmel: 22cm
Preis: 23.99 € | Versand*: 0.0 € -
Marketing Data Science: Modeling Techniques in Predictive Analytics with R and Python
Now, a leader of Northwestern University's prestigious analytics program presents a fully-integrated treatment of both the business and academic elements of marketing applications in predictive analytics. Writing for both managers and students, Thomas W. Miller explains essential concepts, principles, and theory in the context of real-world applications. Building on Miller's pioneering program, Marketing Data Science thoroughly addresses segmentation, target marketing, brand and product positioning, new product development, choice modeling, recommender systems, pricing research, retail site selection, demand estimation, sales forecasting, customer retention, and lifetime value analysis. Starting where Miller's widely-praised Modeling Techniques in Predictive Analytics left off, he integrates crucial information and insights that were previously segregated in texts on web analytics, network science, information technology, and programming. Coverage includes: The role of analytics in delivering effective messages on the web Understanding the web by understanding its hidden structures Being recognized on the web – and watching your own competitors Visualizing networks and understanding communities within them Measuring sentiment and making recommendations Leveraging key data science methods: databases/data preparation, classical/Bayesian statistics, regression/classification, machine learning, and text analytics Six complete case studies address exceptionally relevant issues such as: separating legitimate email from spam; identifying legally-relevant information for lawsuit discovery; gleaning insights from anonymous web surfing data, and more. This text's extensive set of web and network problems draw on rich public-domain data sources; many are accompanied by solutions in Python and/or R. Marketing Data Science will be an invaluable resource for all students, faculty, and professional marketers who want to use business analytics to improve marketing performance.
Preis: 36.37 € | Versand*: 0 € -
Digital Marketing Analytics: Making Sense of Consumer Data in a Digital World
Distill Maximum Value from Your Digital Data! Do It Now!Why hasn’t all that data delivered a whopping competitive advantage? Because you’ve barely begun to use it, that’s why! Good news: neither have your competitors. It’s hard! But digital marketing analytics is 100% doable, it offers colossal opportunities, and all of the data is accessible to you. Chuck Hemann and Ken Burbary will help you chop the problem down to size, solve every piece of the puzzle, and integrate a virtually frictionless system for moving from data to decision, action to results! Scope it out, pick your tools, learn to listen, get the metrics right, and then distill your digital data for maximum value for everything from R&D to customer service to social media marketing!Prioritize—because you can’t measure and analyze everything Use analysis to craft experiences that profoundly reflect each customer’s needs, expectations, and behaviors Measure real digital media ROI: sales, leads, and customer satisfaction Track the performance of all paid, earned, and owned digital channels Leverage digital data way beyond PR and marketing: for strategic planning, product development, and HR Start optimizing digital content in real time Implement advanced tools, processes, and algorithms for accurately measuring influence Make the most of surveys, focus groups, and offline research synergies Focus new marketing investments where they’ll deliver the most value • Identify and understand your most important audiences across the digital ecosystem“Chuck and Ken lead marketers clearly and efficiently through the minefield of digital marketing measurement. And they do so with a lightness of touch and absence of jargon so rare in this overhyped, much-misunderstood ecosystem.” —Sam Knowles, Founder & MD of Insight Agents; author of Narrative by Numbers: How to Tell Powerful & Purposeful Stories with Data
Preis: 29.95 € | Versand*: 0 € -
Data
Micro USB Verbindung, 0.5 m
Preis: 10.96 € | Versand*: 6.96 €
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Wo ist der Data Plug?
Wo ist der Data Plug? Kannst du mir bitte mehr Informationen darüber geben, wo ich den Data Plug finden kann? Ich bin nicht sicher, wo ich danach suchen soll. Hast du eine genaue Beschreibung oder Hinweise, die mir helfen könnten, ihn zu lokalisieren? Ich bin bereit, zu helfen, aber ich brauche mehr Details, um den Data Plug zu finden.
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Was ist der PremiumSIM Data Snack 1?
Der PremiumSIM Data Snack 1 ist ein Tarifangebot von PremiumSIM, einem Mobilfunkanbieter. Es handelt sich um einen Datentarif, der 1 GB Highspeed-Datenvolumen beinhaltet. Der Tarif ist besonders für Nutzer geeignet, die nur gelegentlich mobile Daten benötigen.
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Lohnt sich der IHK-Zertifikatslehrgang Data Analyst?
Die Frage, ob sich der IHK-Zertifikatslehrgang Data Analyst lohnt, hängt von verschiedenen Faktoren ab. Wenn du bereits über Vorkenntnisse im Bereich Datenanalyse verfügst und deine Fähigkeiten weiter ausbauen möchtest, kann der Lehrgang eine gute Möglichkeit sein, um dein Wissen zu vertiefen und ein offizielles Zertifikat zu erlangen. Allerdings solltest du auch berücksichtigen, dass die Kosten und der Zeitaufwand für den Lehrgang beachtet werden müssen.
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Was ist der Unterschied zwischen Avira und G Data?
Avira und G Data sind beide Antivirenprogramme, die den Schutz vor Viren, Malware und anderen Bedrohungen bieten. Der Hauptunterschied liegt in ihrer Funktionalität und ihrem Ansatz zum Schutz. Avira ist bekannt für seine leichte Benutzeroberfläche und seine schnelle Scan-Geschwindigkeit, während G Data für seine umfassende Sicherheit und seinen proaktiven Schutz bekannt ist. Letztendlich hängt die Wahl zwischen den beiden von den individuellen Bedürfnissen und Vorlieben des Benutzers ab.
Ähnliche Suchbegriffe für Data:
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Marketing Data Science: Modeling Techniques in Predictive Analytics with R and Python
Now, a leader of Northwestern University's prestigious analytics program presents a fully-integrated treatment of both the business and academic elements of marketing applications in predictive analytics. Writing for both managers and students, Thomas W. Miller explains essential concepts, principles, and theory in the context of real-world applications. Building on Miller's pioneering program, Marketing Data Science thoroughly addresses segmentation, target marketing, brand and product positioning, new product development, choice modeling, recommender systems, pricing research, retail site selection, demand estimation, sales forecasting, customer retention, and lifetime value analysis. Starting where Miller's widely-praised Modeling Techniques in Predictive Analytics left off, he integrates crucial information and insights that were previously segregated in texts on web analytics, network science, information technology, and programming. Coverage includes: The role of analytics in delivering effective messages on the web Understanding the web by understanding its hidden structures Being recognized on the web – and watching your own competitors Visualizing networks and understanding communities within them Measuring sentiment and making recommendations Leveraging key data science methods: databases/data preparation, classical/Bayesian statistics, regression/classification, machine learning, and text analytics Six complete case studies address exceptionally relevant issues such as: separating legitimate email from spam; identifying legally-relevant information for lawsuit discovery; gleaning insights from anonymous web surfing data, and more. This text's extensive set of web and network problems draw on rich public-domain data sources; many are accompanied by solutions in Python and/or R. Marketing Data Science will be an invaluable resource for all students, faculty, and professional marketers who want to use business analytics to improve marketing performance.
Preis: 48.14 € | Versand*: 0 € -
Data
USB 2.0 Verbindungskabel, USB Type A Stecker - USB Type micro B Stecker, 1.2m
Preis: 9.99 € | Versand*: 6.95 € -
Data
Micro USB Verbindung, 0.5m
Preis: 14.96 € | Versand*: 6.96 € -
Data
USB Type-C Daten- und Ladekabel, 2m
Preis: 12.99 € | Versand*: 6.95 €
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Wie kann ich das G Data-Abo nach Ablauf verlängern?
Um das G Data-Abo nach Ablauf zu verlängern, können Sie entweder die automatische Verlängerungsoption aktivieren oder sich auf der G Data-Website anmelden und das Abo manuell verlängern. Sie können auch den Kundenservice von G Data kontaktieren, um weitere Unterstützung bei der Verlängerung Ihres Abonnements zu erhalten.
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Wie können Big Data Analytics-Technologien im Projektmanagement eingesetzt werden?
Big Data Analytics-Technologien können im Projektmanagement eingesetzt werden, um große Mengen an Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln und zu analysieren. Dies ermöglicht es Projektmanagern, Trends und Muster zu erkennen, Risiken frühzeitig zu identifizieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. Darüber hinaus können Big Data Analytics-Technologien auch zur Vorhersage von Projektverzögerungen oder zur Optimierung von Ressourcen eingesetzt werden.
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Wie sollte ich mein Studium fortsetzen, um als Data Scientist zu arbeiten?
Um als Data Scientist zu arbeiten, solltest du ein Studium in einem relevanten Fach wie Informatik, Statistik oder Mathematik absolvieren. Es ist auch hilfreich, Kurse in Data Science, maschinellem Lernen und Programmierung zu belegen. Praktische Erfahrungen durch Praktika oder Projekte können ebenfalls von Vorteil sein.
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Wie kann Data Mining dazu beitragen, Muster und Trends in großen Datensätzen zu identifizieren? Warum ist Data Mining für Unternehmen bei der Gewinnung von Erkenntnissen aus ihren Daten wichtig?
Data Mining verwendet statistische Techniken, um Muster und Trends in großen Datensätzen zu identifizieren, die für menschliche Analysten schwer zu erkennen sind. Durch die Analyse großer Datenmengen können Unternehmen wertvolle Erkenntnisse gewinnen, die ihnen helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Geschäftsprozesse zu optimieren. Data Mining ist daher für Unternehmen wichtig, um Wettbewerbsvorteile zu erlangen und ihre Effizienz zu steigern.
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