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Gabbert, Thorsten: Medienbildung im Unterricht - Mehr Sicherheit auf Social Media für Jugendliche
Medienbildung im Unterricht - Mehr Sicherheit auf Social Media für Jugendliche , Soziale Medien haben einen enormen Stellenwert bei Jugendlichen, und vermutlich wird die Bedeutung in den kommenden Jahren weiter zunehmen. In diesem Zusammenhang wächst der Bedarf und entsteht eine Art Notwendigkeit, sich als Lehrkraft mit der Thematik auseinanderzusetzen und fundiertes Wissen anzueignen, um dieses Wissen in der Praxis vermitteln zu können. Dieses Buch liefert Lehrenden das nötige Know-how, um thematisch mit ihren Lernenden Schritt zu halten, sich mit ihnen auf Augenhöhe austauschen zu können und sie kompetent zu begleiten. Lehrkräfte erhalten Einblicke in die Welt der Jugendlichen und erfahren, welche sozialen Medien bei den Lernenden beliebt sind und welche Potenziale und Gefahren damit verbunden sind. Gleichzeitig gibt dieser Ratgeber konkrete Vorschläge zur Thematisierung der Gefahren im Unterricht und entwirft Szenarien, wie man Jugendmedienbildung in den Schulalltag integrieren kann. Dabei werden reale Fälle von Schülerinnen und Schülern aufgegriffen. Das Buch richtet sich in erster Linie an Lehrerinnen und Lehrer, die ihre Kenntnisse im Bereich der sozialen Medien vertiefen möchten und daran interessiert sind, bestimmte Lerninhalte aus diesem Bereich in ihren Unterricht zu integrieren. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 27.25 € | Versand*: 0 € -
Practical Python Data Wrangling and Data Quality (McGregor, Susan E.)
Practical Python Data Wrangling and Data Quality , The world around us is full of data that holds unique insights and valuable stories, and this book will help you uncover them. Whether you already work with data or want to learn more about its possibilities, the examples and techniques in this practical book will help you more easily clean, evaluate, and analyze data so that you can generate meaningful insights and compelling visualizations. Complementing foundational concepts with expert advice, author Susan E. McGregor provides the resources you need to extract, evaluate, and analyze a wide variety of data sources and formats, along with the tools to communicate your findings effectively. This book delivers a methodical, jargon-free way for data practitioners at any level, from true novices to seasoned professionals, to harness the power of data. Use Python 3.8+ to read, write, and transform data from a variety of sources Understand and use programming basics in Python to wrangle data at scale Organize, document, and structure your code using best practices Collect data from structured data files, web pages, and APIs Perform basic statistical analyses to make meaning from datasets Visualize and present data in clear and compelling ways , > , Erscheinungsjahr: 202201, Produktform: Kartoniert, Autoren: McGregor, Susan E., Themenüberschrift: COMPUTERS / Databases / Data Mining~COMPUTERS / Programming Languages / Python~COMPUTERS / Desktop Applications / Databases, Fachschema: Datenverarbeitung / Anwendungen / Betrieb, Verwaltung~Programmiersprachen~Data Mining (EDV)~Database~Datenbank~Informatik, Fachkategorie: Unternehmensanwendungen~Data Mining~Datenbanksoftware~Informatik, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Text Sprache: eng, Verlag: O'Reilly Media, Breite: 176, Höhe: 24, Gewicht: 722, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe, Katalog: LIB_ENBOOK, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0070, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
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Fowler, Jenny Li (Director of Social Media Strategy): Organic Social Media
Organic Social Media , Take a strategic approach to social media marketing and build an organic community of followers. , >
Preis: 25.36 € | Versand*: 0 € -
Praxishandbuch Social Media Recruiting
Praxishandbuch Social Media Recruiting , Im zehnten Jahr nach der Erstauflage zeigen erfahrene Experten aus der Praxis in diesem überarbeiteten Praxishandbuch, wie Sie die wichtigsten Social-Media-Kanäle für Ihre Personalgewinnung erfolgreich und effektiv nutzen. Die Autoren offenbaren ihre Erfolgsgeheimnisse und zeigen, wie Sie mit aktiver Personalsuche die Quantität und Qualität der Bewerber signifikant steigern können, um im "War for Talent" Ihren Mitbewerbern einen Schritt voraus zu sein. Zahlreiche Praxisbeispiele, Interviews, Checklisten und Rechtshinweise sowie eine klare und systematische Gliederung bieten praktische Entscheidungshilfen für Ihre tägliche Arbeit. Neu in der 5. Auflage Social Media Recruiting mit TikTok, Social Media Recruiting für gewerbliche und soziale Berufe, Erfolgsfaktoren bei der Stellenbesetzung, mit Storytelling zum wirkungsvollen Employer Branding, Social Media Recruiting Kampagnen und ihre Wechselwirkung mit der Candidate Experience, neue Strukturen und Prozesse in Social Media Recruiting. Aus dem Inhalt Social Media Recruiting mit onlyfy by XING und LinkedIn Online-Stellenbörsen und HR-Analytics Employer Branding mit Facebook und Karriereblogs Active Sourcing in der Praxis und Arbeitgeberbewertungsportale Social Media Recruiting mit Instagram und Recruiting-Videos Social Media Recruiting in der Schweiz und in Österreich Rechtliche Anforderungen im Umgang mit Social Media Recruiting Erfolgsfaktoren Social Media Recruiting in Unternehmen, u. v. m. Der Herausgeber Ralph Dannhäuser ist einer der führenden Experten im Bereich Social Media Recruiting und Geschäftsführer der on-connect GmbH. Mit seinem on-connect Team hilft er mittelständischen Unternehmen bei der Personalgewinnung. Der Herausgeber vereint ein hochkarätiges Expertenteam: Christoph Athanas, Barbara Braehmer, Wolfgang Brickwedde, Daniela Chikato, Hans Fenner, Prof. Dr. Martin Grothe, Kai H. Helfritz, Gero Hesse, Jubin Honarfar, Carolin Junge, Maren Kaspers, Jan Kirchner, Prof. Dr. Anja Lüthy, Melanie Marquardt, Andreas Martin, Nikolaus Reuter, Susanne Rodeck, Stefan Scheller, Dr. Carsten Ulbricht; Prof. Dr. Peter M. Wald und Kathrin Weller. Prof. Dr. Tim Weitzel rundet die Beiträge mit seinem Geleitwort aus der Perspektive der Wissenschaft ab. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 69.99 € | Versand*: 0 €
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Wie funktioniert Big Data Analytics?
Wie funktioniert Big Data Analytics? Big Data Analytics beinhaltet die Verarbeitung und Analyse großer Mengen von Daten, um Muster, Trends und Erkenntnisse zu identifizieren. Zunächst werden die Daten gesammelt und gespeichert, dann werden sie mithilfe von speziellen Tools und Algorithmen analysiert. Durch den Einsatz von Data Mining, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz können Unternehmen wertvolle Einblicke gewinnen und fundierte Entscheidungen treffen. Die Ergebnisse der Analyse können für verschiedene Anwendungen genutzt werden, wie z.B. zur Verbesserung von Produkten und Dienstleistungen, zur Optimierung von Geschäftsprozessen oder zur Vorhersage von zukünftigen Entwicklungen.
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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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Was bedeuten Data Science und Data Engineering?
Data Science bezieht sich auf die Analyse und Interpretation von Daten, um Erkenntnisse und Muster zu gewinnen, die bei der Lösung von Problemen und der Unterstützung von Entscheidungsprozessen helfen. Data Engineering hingegen bezieht sich auf die Entwicklung und Verwaltung von Dateninfrastrukturen, um sicherzustellen, dass Daten effizient erfasst, gespeichert, verarbeitet und analysiert werden können. Data Engineering legt den Fokus auf die technische Seite der Datenverarbeitung, während Data Science sich auf die Analyse und Interpretation der Daten konzentriert.
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Wie hat sich das digitale Marketing in den letzten Jahren entwickelt und welche Auswirkungen hat es auf verschiedene Branchen wie E-Commerce, Social Media, Content-Marketing und Suchmaschinenoptimierung?
In den letzten Jahren hat sich das digitale Marketing stark weiterentwickelt, da Unternehmen verstärkt auf Online-Plattformen setzen, um ihre Zielgruppen zu erreichen. Im E-Commerce hat die Personalisierung von Werbung und die Nutzung von Datenanalysen dazu geführt, dass Unternehmen ihre Produkte gezielter bewerben können. Im Bereich Social Media hat sich Influencer-Marketing zu einer wichtigen Strategie entwickelt, um Produkte und Dienstleistungen zu bewerben. Content-Marketing hat an Bedeutung gewonnen, da hochwertige und relevante Inhalte für die Kundenbindung und das Branding entscheidend sind. Suchmaschinenoptimierung hat sich weiterentwickelt, um den sich ständig ändernden Algorithmen von Suchmaschinen gerecht zu werden und die Sichtbarkeit von Unternehmen online zu verbessern.
Ähnliche Suchbegriffe für Data:
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Data Warehouse
Data Warehouse , Zum Werk Ein Data-Warehouse besteht aus unterschiedlichen Datenquellen. Es fasst eine integrierte, themenorientierte und chronologisierte Sammlung an Daten zusammen. Damit wird ein komfortabler Zugriff auf diverse Daten ermöglicht. Das Data-Warehouse bildet deshalb die Grundlage für die Datenökonomie. Nur wer ein solches Data-Warehouse hat und betreiben kann, bleibt ernstzunehmender Wettbewerber im digitalen Zeitalter und kann Daten genau, konsistent, relevant, legal aktuell, akkurat, als "single point of reference, auf einer time to market basis" und einer "need to know basis" für diverse digitale Geschäftsmodelle zur Verfügung stellen. Das Rechtshandbuch erörtert schwerpunktmäßig die rechtlichen Anforderungen eines Data-Warehouses. Es geht insbesondere auf Themen des Datenschutzes, der Informationssicherheit, des Kartellrechts, Open Data, den verschiedenen Rechtsformen bzw. Betreiberrollen, der Blockchaintechnologie und den Haftungsrisiken ein. Dabei werden: technische Hintergründe eines Data-Warehouses verständlich erörtert, praxisrelevante Rechtsfragen beim Betrieb eines Data-Warehouses aufgeworfen und diskutiert und Gestaltungshilfen beim Aufbau und Betrieb eines Data-Warehouses gegeben. Aus dem Inhalt Begriffsbestimmungen Inhaber und Betreiber Datenschutz Kartellrecht Open-Data Informationssicherheit Nutzung von Blockchain Haftung und Versicherung Vorteile auf einen Blick speziell auf die Rechtsprobleme eines Data-Warehouse zugeschnittene Darstellung mit konkreten, praxisorientierten Handlungsempfehlungen Anleitungen für die Planung, Errichtung und das Betreiben eines Data-Warehouse rechtsgebietsübergreifende Antworten und Fragestellungen im Data-Warehouse-Umfeld (Haftung und Versicherung, Blockchain, Informationssicherheit, Open Data, Kartellrecht, Datenschutz, etc.) zahlreiche Leitsätze und Grafiken Zielgruppe Für Unternehmen, im IT- und Datenschutzrecht tätige Rechtsanwältinnen und -anwälte, Gerichte und Datenschutzbehörden, Hochschulen, Verbände, Softwareentwicklerinnen und Softwareentwickler. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 89.00 € | Versand*: 0 € -
QUANTUM MR-L6MQN-01 data cartridge LTO6 Media Ultrium 2,5/6,25TB
Highlights & Details bis zu 30 Jahre Archivierung Leben High Performance – eine hohe Haltbarkeit, berührungsloses IC Memory-Chip bis zu 16 KB, ist eingebaut; Dies trägt zu deutliche Verbesserung in Klebeband libraray Zugriff und Gesundheit Berichte Über 30 Jahren Erfahrung – Top Performance und Innovation in Hardware gezeigt und Medien Produkte Unkomprimierte capicity: 2500 GB, Kapazität: 6250 GB komprimiert kompatibel mit Quantum und anderen Marken von LTO Tape Drive und Bibliothek Beschreibung Das Band LTO Ultrium-Format wurde für hohe Kapazität und Leistung mit hervorragender Zuverlässigkeit entweder in Stand-alone- oder automatisierten Umgebungen optimiert. Technische Details Speicherkapazität: 2.5TB Speicherkapazität komprimiert: 2.5TB Speicherkapazität nativ: 6.25TB Produkt-Art: LTO Band
Preis: 58.29 € | Versand*: 0.00 € -
Wampfler, Philippe: Generation »Social Media«
Generation »Social Media« , Wie digitale Kommunikation Leben, Beziehungen und Lernen Jugendlicher verändert , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 23.00 € | Versand*: 0 € -
Polunin, Alexandra: No Social Media!
No Social Media! , Haderst du mit Social Media? Kosten Sie dich nur Zeit, Geld und Mühe, ohne spürbaren Erfolg für dein Unternehmen? Würdest du lieber auf eine Social-Media-Präsenz verzichten, hast aber Angst, dass dein Online-Marketing ohne sie nicht erfolgreich sein kann? Dieses Buch hilft dir bei deiner Entscheidung für oder gegen Social Media. Alexandra Polunin zeigt, dass der Einsatz sozialer Medien wohlüberlegt sein will und definitiv kein Muss für jedes Unternehmen ist. Früher selbst Social-Media-Beraterin, hat sich die Autorin zur "Aussteigerin" gewandelt und wirbt für einen maßvollen Einsatz der Plattformen. Sie zeigt wirkungsvolle Alternativen, wie die eigene Website, Blogs, SEO, Newsletter, Podcasts oder auch klassisches E-Mail-Marketing, mit denen Selbstständige und kleine Unternehmen erfolgreich Marketing betreiben können. So gelingt dein Online-Marketing auch ohne Social Media. Aus dem Inhalt: Chancen, Vorteile, Möglichkeiten Nachteile, Risiken, Gefahren Die richtige Entscheidung treffen Online-Marketing-Strategie entwickeln Welche Alternativen gibt es? Marketing ohne Socia Media - Schritt für Schritt Was bedeutet der Verzicht auf Social Media? Wie gelingt der Ausstieg? , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 34.90 € | Versand*: 0 €
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Sind "data" und "data" beim USB-Kabel TX und RX?
Nein, "data" und "data" beziehen sich nicht auf die TX (Transmit) und RX (Receive) Pins beim USB-Kabel. Beim USB-Kabel gibt es vier Pins: VCC (Stromversorgung), GND (Masse), D+ (Datenleitung) und D- (Datenleitung). Die TX- und RX-Pins werden normalerweise bei seriellen Kommunikationsschnittstellen wie UART verwendet.
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Kann man mit Wirtschaftsinformatik Data Scientist oder Data Analyst werden?
Ja, mit einem Studium der Wirtschaftsinformatik kann man sowohl Data Scientist als auch Data Analyst werden. Wirtschaftsinformatik vermittelt Kenntnisse in den Bereichen Informatik und Betriebswirtschaft, die für diese Berufe relevant sind. Zusätzliche Weiterbildungen oder Spezialisierungen in den Bereichen Data Science oder Data Analytics können jedoch von Vorteil sein.
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Welche Förderungsmaßnahme gibt es für Data Analysts bzw. Data Scientists?
Es gibt verschiedene Förderungsmaßnahmen für Data Analysts und Data Scientists, je nach Land und Organisation. Zum Beispiel bieten Universitäten und Forschungseinrichtungen Stipendien und Forschungsprojekte an. Unternehmen können auch Weiterbildungsprogramme und Schulungen für ihre Mitarbeiter anbieten. Darüber hinaus gibt es auch staatliche Förderprogramme und Stipendien für Studierende und Forscher in diesem Bereich.
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Was ist der Unterschied zwischen Big Data und Smart Data?
Big Data bezieht sich auf große Mengen von Daten, die aus verschiedenen Quellen stammen und oft unstrukturiert sind. Smart Data hingegen bezieht sich auf die Analyse und Nutzung dieser Daten, um wertvolle Erkenntnisse und Handlungsempfehlungen zu generieren. Smart Data konzentriert sich auf die Auswahl und Verarbeitung relevanter Daten, um konkrete Probleme zu lösen oder Entscheidungen zu unterstützen.
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