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Produkt zum Begriff Finanzen:


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    Der Geldberater | Ratgeber Finanzen | Finanzen planen

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  • Chabert, Antoine: SAP Analytics Cloud: Predictive Analytics
    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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  • Krempel, Annika: Finanzen verstehen
    Krempel, Annika: Finanzen verstehen

    Finanzen verstehen , Finanzthemen leicht und verständlich Geldanlage, Steuern oder Versicherungen - alles Themen, mit denen die meisten sich nur recht ungern befassen. Ein gewisses Grundverständnis dieser Finanzthemen zu haben, ist jedoch nicht verkehrt. Infografiken helfen dabei schwieriges Wissen leichter zu verstehen. In sechs Kapiteln führt Sie der Ratgeber der Stiftung Warentest mithilfe von anschaulichem Material durch die Grundlagen der Geldanlage, Altersvorsorge, Versicherungen, Immobilien, Steuern, Einkaufen und Reisen. Finden Sie hier Antworten auf jede Menge Finanzfragen, die Ihnen im Alltag begegnen. Die 100 besten Abbildungen visualisieren komplexe Inhalte, damit auch Finanzanfänger diese verstehen. Soll ich mein Geld an der Börse anlegen? Wie kann ich Steuern sparen? Welche Versicherungen benötige ich wirklich, welche kann ich mir sparen? Unter welchen Voraussetzungen kann ich früher in Rente gehen? Das Thema Nachhaltigkeit ist auch in diesem Leitfaden präsent. Von grünen Fonds über nachhaltige Versicherungen bis hin zu CO2-sparenden Elektroautos. Geld anlegen und sparen: Aktien, Tagesgeld oder Gold? Wie Geldanlage einfach funktioniert und was Sie dafür wissen müssen Entspannt vorsorgen: Gegen Geldsorgen im Ruhestand. Wie viel es an Rente gibt und wie Sie zusätzlich dafür sparen können Stets passend versichert: In jeder Lebenslage sind andere Verträge wichtig Immobilien mieten und kaufen: Wie Sie sich den Traum von den eigenen vier Wänden verwirklichen können Einfach Steuern sparen: Viele tägliche Ausgaben reduzieren die Steuerschuld , Bücher > Bücher & Zeitschriften

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  • Neiße, Thomas: Tanz der Finanzen
    Neiße, Thomas: Tanz der Finanzen

    Tanz der Finanzen , Mit dem Management des neuen staatlichen Bürgerfonds eröffnen sich für die Wertebank exponentielle Gewinnchancen. Mächtige Gegenspieler in der Finanzindustrie und die amerikanische Regierung wollen jedoch den Fonds mit allen Mitteln verhindern. Es wird mit immer härteren Bandagen gekämpft und getrickst. Egoismen und Gier eskalieren und fordern schließlich Menschenleben. Thomas Neiße kennt die Finanzbranche aus eigener beruflicher Erfahrung und schafft so Figuren und Szenarien, die durchaus real sein könnten. Ein rasant erzählter Krimi, der den Leser nicht nur fesselt, sondern ihm auch Einblicke in die faszinierende Welt des Geldes gewährt. , Bücher > Bücher & Zeitschriften

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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.

  • Wie beeinflusst Machine Learning die Bereiche der Medizin, der Finanzen und der Automobilindustrie?

    Machine Learning hat in der Medizin dazu beigetragen, die Diagnose von Krankheiten zu verbessern und personalisierte Behandlungspläne zu entwickeln. In der Finanzbranche wird Machine Learning eingesetzt, um Risiken zu bewerten, Betrug zu erkennen und den Handel zu automatisieren. In der Automobilindustrie wird Machine Learning verwendet, um autonomes Fahren zu ermöglichen, die Fahrzeugsicherheit zu verbessern und die Effizienz der Produktion zu steigern. Insgesamt hat Machine Learning in diesen Bereichen zu Fortschritten in der Genauigkeit, Effizienz und Sicherheit geführt.

  • 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.

  • Wie kann die Zimmerverfügbarkeit in Hotels durch die Implementierung von Technologien wie Machine Learning und Predictive Analytics verbessert werden, um eine optimale Auslastung zu gewährleisten?

    Durch die Implementierung von Machine Learning und Predictive Analytics können Hotels historische Buchungsdaten analysieren, um Muster und Trends zu identifizieren. Diese Technologien können auch externe Faktoren wie Wetter, Veranstaltungen und saisonale Schwankungen berücksichtigen, um genaue Prognosen zur Zimmerauslastung zu erstellen. Auf dieser Grundlage können Hotels ihre Preisgestaltung und Marketingstrategien anpassen, um die Nachfrage zu steuern und eine optimale Auslastung zu erreichen. Darüber hinaus können diese Technologien auch dabei helfen, personalisierte Angebote zu erstellen, um die Kundenbindung zu stärken und die Zimmerverfügbarkeit zu maximieren.

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  • Gausmann, Ulrich: Wirtschaft und Finanzen neu gedacht
    Gausmann, Ulrich: Wirtschaft und Finanzen neu gedacht

    Wirtschaft und Finanzen neu gedacht , Wir setzen dem Great Reset des Weltwirtschaftsforums ein We, ein Wir, entgegen. Die Reihe The Great WeSet widmet sich der Gegenöffentlichkeit, die sich in vielen Bereichen des gesellschaftlichen Lebens formiert hat. Im zweiten Band stellt Ulrich Gausmann Alternativen für Wirtschafts- und Finanzsysteme vor. Gute Gründe, gegen den Kapitalismus zu sein, gibt es genug. Allein Waffenlieferungen und Kriegspolitik würden schon ausreichen. Doch das ist längst noch nicht alles: Die gesellschaftliche Erosion hat in den letzten drei Jahren in allen Lebensbereichen in einem atemberaubenden Tempo zugenommen. Die sozialen Grundlagen von Ökonomie, Politik und Gesellschaft geraten unter die Räder. Ein Ende ist vorerst nicht absehbar. Wo soll das alles nur enden? Die Antwort auf diese Frage geben viele unterschiedliche und dezentral organisierte Initiativen und Projekte, die zum Teil schon weit vor 2020, aber vor allem vermehrt in den letzten Jahren mit rasantem Tempo alternative Wirtschaftsformen und Geldsysteme etabliert haben. Die Spannbreite an Alternativen ist groß und vielgestaltig und hat eine erstaunliche Verbreitung gefunden. Der Autor stellt exemplarisch hauptsächlich Vorreiter und Initiativen aus Deutschland vor. Dabei kommen die Aktiven zum größten Teil selbst zu Wort. Die Darstellung reicht im Bereich der alternativen Wirtschaftsformen von der Sozialen Dreigliederung und Formen der Gemeinwohlökonomie, über Genossenschaften und Initiativen aus der Unternehmerschaft und einer neuen Gewerkschaftsbewegung bis zu Energiewendedörfern und Zukunftskommunen. Im Sektor Finanzen werden Vorschläge von Silvio Gesell, Tausch- und Umsonst-Ökonomien, Helfergemeinschaften, Komplementärwährungen aus Deutschland, Italien, den Niederlanden und Belgien, Vertrauensgemeinschaften und Überlegungen einer digitalen Planung der Ökonomie unter demokratischer Kontrolle vorgestellt. Das Buch schließt mit einer Einordnung dieser Initiativen unter dem Gesichtspunkt des Kampfes um die Meinungsführerschaft und beleuchtet das Mitläufertum ebenso wie die Perspektiven eines sozialen Wandels und einer "Revolution von unten". Diese kann, so der Autor, nach der Aufhebung des Belagerungszustandes zum Aufbau einer neuen Welt beginnen - wenn sie nicht schon längst begonnen hat. »Eine spannende, engagierte, kenntnisreiche und gut verständliche Lektüre.« ~ Dr. Eugen Drewermann »Ulrich Gausmann geht zu Menschen, die zeigen, wie die Revolution aussehen könnte, und sieht dort die neue Welt, weil er alles gelesen hat, was die Literatur an Utopien bieten kann. Anregend, wichtig, gut.« ~ Prof. Dr. Michael Meyen , Bücher > Bücher & Zeitschriften

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  • Verdient man Geld beim Praktikum in den Bereichen Data Science oder Machine Learning?

    Es hängt von verschiedenen Faktoren ab, ob man Geld während eines Praktikums in den Bereichen Data Science oder Machine Learning verdient. In einigen Fällen bieten Unternehmen Praktikumsstellen mit einer Vergütung an, insbesondere wenn es sich um größere Unternehmen handelt. In anderen Fällen kann es sein, dass Praktika unbezahlt sind oder nur eine geringe Aufwandsentschädigung bieten. Es ist wichtig, die individuellen Bedingungen des Praktikums zu prüfen, um herauszufinden, ob eine Vergütung angeboten wird.

  • Wie wichtig ist das Fach Theoretische Informatik für Data Science und Machine Learning?

    Das Fach Theoretische Informatik ist für Data Science und Machine Learning nicht unbedingt unverzichtbar, aber es kann dennoch von Vorteil sein. Theoretische Informatik vermittelt grundlegende Konzepte und Algorithmen, die in vielen Bereichen der Informatik relevant sind, einschließlich Data Science und Machine Learning. Ein solides Verständnis der theoretischen Grundlagen kann helfen, komplexe Probleme besser zu verstehen und effiziente Lösungen zu entwickeln.

  • Wie kann die Durchschnittsberechnung in den Bereichen Mathematik, Statistik, Finanzen und Datenanalyse angewendet werden?

    In der Mathematik wird die Durchschnittsberechnung verwendet, um den Mittelwert einer Reihe von Zahlen zu finden, indem man alle Zahlen addiert und durch die Anzahl der Zahlen teilt. In der Statistik wird der Durchschnitt verwendet, um die zentrale Tendenz einer Datenverteilung zu beschreiben, wobei der arithmetische Mittelwert, der Median und der Modus die häufigsten Maße sind. In der Finanzwelt wird der Durchschnitt verwendet, um die Rendite von Anlagen oder die Kosten von Investitionen zu berechnen. In der Datenanalyse wird die Durchschnittsberechnung verwendet, um Trends und Muster in großen Datensätzen zu identifizieren und zu verstehen.

  • Was sind die potenziellen Anwendungen von Zufallsalgorithmen in der Datenanalyse und Machine Learning?

    Zufallsalgorithmen können verwendet werden, um Daten zu generieren, zu transformieren oder zu erweitern, was die Trainingsdaten für Machine Learning verbessern kann. Sie können auch zur Erzeugung von Unsicherheitsschätzungen in Vorhersagemodellen verwendet werden. Darüber hinaus können Zufallsalgorithmen in der Optimierung von Modellparametern eingesetzt werden, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

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