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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation wird in der Sprachverarbeitung eingesetzt, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Organisation großer Textmengen hilfreich ist. Im maschinellen Lernen wird Textklassifikation verwendet, um Algorithmen zu trainieren, die automatisch Texte analysieren und klassifizieren können, was für die Automatisierung von Prozessen und die Erstellung von Vorhersagemodellen nützlich ist. In der Informationsextraktion wird Textklassifikation genutzt, um relevante Informationen aus Texten zu extrahieren, beispielsweise um automatisch Schlüsselwörter oder Entitäten zu identifizieren. Durch die Anwendung von Textklassifikation in diesen Bereichen können effizientere und präzisere Methoden zur Verarbeitung und Analyse von Texten entwickelt werden. **
Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, der Informationsextraktion und dem maschinellen Lernen eingesetzt werden?
Textklassifikation kann in der Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Organisation großer Textmengen hilfreich ist. In der Informationsextraktion kann Textklassifikation verwendet werden, um relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, beispielsweise um automatisch Schlüsselwörter oder Entitäten zu identifizieren. Im maschinellen Lernen kann Textklassifikation dazu dienen, Trainingsdaten zu kennzeichnen und Modelle zu trainieren, um automatisch Texte zu klassifizieren, beispielsweise für die Sentimentanalyse oder die Spam-Erkennung. Textklassifikation ist somit ein vielseitiges Werkzeug, das in verschiedenen Bereichen der Sprachverarbeitung, Informationsextraktion und des maschinellen L **
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Maschinelles Lernen, Fachbücher von Rudolf JägerDas Buch "Maschinelles Lernen" von Rudolf Jäger bietet eine umfassende Einführung in die praktischen Anwendungen des maschinellen Lernens, insbesondere für die Entwicklung von Empfehlungs- und Entscheidungssystemen. Es ist klar strukturiert und anwendungsorientiert, sodass Leser*innen die Konzepte direkt auf ihre eigenen Projekte übertragen können. Die umfangreiche Sammlung an Beispielen aus den Bereichen Supervised und Unsupervised Learning ermöglicht es, schnell die geeigneten Methoden für spezifische Anforderungen zu identifizieren. Jedes Kapitel kombiniert theoretische Grundlagen mit praktischen Implementierungen und gut dokumentierten Python-Codebeispielen, die auf der Bibliothek scikit-learn basieren. Ein besonderer Fokus liegt auf dem Design und der Umsetzung von Empfehlungssystemen, wobei die Stärken und Grenzen der verschiedenen Algorithmen erläutert werden. Abschliessend werden die notwendigen Schritte zur Integration von Machine-Learning-Lösungen in industrielle Prozesse behandelt, um sicherzustellen, dass die entwickelten Modelle nicht nur funktionieren, sondern auch echten Mehrwert bieten.49,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Maschinelles Lernen, Fachbücher von Jörg FrochteMaschinelles Lernen ist ein interdisziplinäres Fach, das die Bereiche Informatik, Mathematik und das jeweilige Anwendungsgebiet zusammenführt. In diesem Buch werden alle drei Teilgebiete gleichermassen berücksichtigt: - Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden und verstehen, wie und warum sie funktionieren. - Kickstart zur Verwendung von Python 3 und seinem Ökosystem im Umfeld des maschinellen Lernens. - Verschiedene Methoden des überwachten, unüberwachten und bestärkenden Lernens, unter anderem Random Forest, DBSCAN und Q-Learning. Die Algorithmen werden zum besseren Verständnis und praktischen Einsatz anschaulich mittels NumPy und SciPy umgesetzt. Für die Support Vector Machines und das Deep Learning wird auf scikit-learn beziehungsweise Keras zurückgegriffen. Die dritte Auflage wurde für die Keras/Tensorflow-Version 2 sowie Python 3.7 überarbeitet, mehrere Kapitel insbesondere zum bestärkten Lernen wurden aktualisiert und folgende Themen wurden unter anderem neu aufgenommen: - Deep Q-Learning - Class Activation Maps und Grad-CAM - Pandas-Integration und -Einführung - OpenAI Gym integriert Das Buch ist ideal für Studierende der Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik und der angewandten Statistik/Data Science sowie für Ingenieure und Informatiker in der Praxis. Vorausgesetzt werden Kenntnisse in objektorientierter Programmierung und Basiswissen der Hochschulmathematik. Die nötige Mathematik wird eingebettet im Buch präsentiert und die Theorie direkt in Python-Code umgesetzt.39,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Abschlussprüfung nach ISA (DE), Schulbücher von Holger PhilippsISA (DE) - für alle an der Abschlussprüfung Interessierten unverzichtbar. Fundierte Kenntnisse zu den ISA (DE), ihren inneren Zusammenhängen und deutschen Modifikationen sind für eine Abschlussprüfung nach den GoA des IDW nunmehr unverzichtbar. Dieses Buch ermöglicht allen am Thema Interessierten die unkomplizierte und effiziente Einarbeitung in diese komplexe Materie. Es führt systematisch in das Gefüge der ISA (DE) ein und behandelt jeden einzelnen Standard in zusammengefasster Form, mit komprimierter, übersichtlicher und verständlicher Beschreibung seiner Inhalte, einschliesslich zahlreicher veranschaulichender Beispiele. Die Darstellung jedes ISA (DE) enthält eine visuelle Übersicht über seine Inhalte, eine Beschreibung seiner Anforderungen und Anwendungshinweise „auf einen Blick“ sowie die Nennung seiner Modifikationen zur Berücksichtigung in Deutschland geltender Vorschriften und Gepflogenheiten „en bloc“. Je nach Bedarf und Kenntnisstand kann jede Darstellung auch gesondert nur „für sich“ gelesen und als Nachschlagewerk genutzt werden. Besondere Vorteile bietet das Buch zudem durch Aufnahme aller ISA (DE) in einem Band und Formulierung ihrer Inhalte in konsolidierter Fassung mit Änderungen unter anderem durch ISA (DE) 315 (Revised 2019), ISA (DE) 220 (Revised) und Neufassungen des IESBA Code of Ethics. Inhaltsverzeichnis: 1 Historie, Gründe und formale Änderungen in den GoA des IDW bei Anwendung der ISA (DE). 2 Die ISA (DE) als Fundament der GoA des IDW. 3 ISA (DE) im Regelungsbereich „Allgemeine Grundsätze und Verantwortlichkeiten“ (ISA 200 - 299). 4 ISA (DE) im Regelungsbereich „Risikobeurteilungen und Reaktion auf beurteilte Risiken“ (ISA 300 - 499). 5 ISA (DE) im Regelungsbereich „Prüfungsnachweise“ (ISA 500 - 599). 6 ISA (DE) im Regelungsbereich „Verwertung der Arbeiten von Anderen“ (ISA 600 - 699). 7 ISA (DE) im Regelungsbereich „Prüfungsschlussfolgerungen und Berichterstattung“ (ISA 700 - 799).59,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Industriekaufmann/-frau. Prüfungstrainer Abschlussprüfung Geschäftsprozesse, Schulbücher von Frank HoffmeisterEffizient zum Erfolg Um bei den offenen Aufgabenstellungen im Fach Geschäftsprozesse punkten zu können, müssen die Antworten gut, genau und auf den Punkt formuliert sein. Dieser Prüfungstrainer liefert mit sorgfältig ausformulierten Lösungsvorschlägen alle Informationen, um gut vorbereitet in die Prüfung zu gehen. Die Vorteile: - Umfasst alle Aufgabengebiete des Faches Geschäftsprozesse - Liefert geballtes Prüfungswissen auf über 240 Seiten mit ausformulierten Lösungsbeispielen Das Arbeiten mit diesem Prüfungstrainer vertieft das Prüfungswissen und übt gleichzeitig das freie Antworten in der Prüfung. Dank der ausformulierten Lösungsvorschläge lässt sich sofort überprüfen, ob die Antwort richtig war, wie umfangreich die Fragen beantwortet werden müssen und auf was bei der Formulierung geachtet werden sollte. Erfolg lässt sich trainieren! Autor Frank Hoffmeister bereitet seit Jahren sehr erfolgreich.30,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, der Informationsextraktion und dem maschinellen Lernen eingesetzt werden?
Textklassifikation kann in der Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um automatisch Texte in verschiedene Kategorien zu klassifizieren, wie z.B. Spam-Erkennung in E-Mails oder Sentiment-Analyse in sozialen Medien. In der Informationsextraktion kann Textklassifikation verwendet werden, um relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, z.B. um wichtige Daten aus medizinischen Berichten zu identifizieren. Im maschinellen Lernen kann Textklassifikation dazu dienen, Trainingsdaten zu kennzeichnen und die Leistung von Klassifikationsalgorithmen zu verbessern, z.B. bei der automatischen Kategorisierung von Nachrichtenartikeln. **
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation wird in der Sprachverarbeitung eingesetzt, um automatisch Texte nach Kategorien zu sortieren, wie z.B. Spam-Erkennung in E-Mails oder Sentiment-Analyse in sozialen Medien. Im maschinellen Lernen wird Textklassifikation verwendet, um Modelle zu trainieren, die automatisch Texte analysieren und klassifizieren können, z.B. zur automatischen Kategorisierung von Nachrichtenartikeln. In der Informationsextraktion wird Textklassifikation genutzt, um relevante Informationen aus Texten zu extrahieren, z.B. um automatisch Schlüsselwörter oder Themen in großen Textmengen zu identifizieren. Durch die Anwendung von Textklassifikation können Prozesse in verschiedenen Bereichen automatisiert und effizienter gestaltet werden. **
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation wird in der Sprachverarbeitung eingesetzt, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Analyse großer Textmengen hilfreich ist. Im maschinellen Lernen wird Textklassifikation verwendet, um Algorithmen beizubringen, Texte zu verstehen und zu kategorisieren, was für die Entwicklung von KI-Systemen wichtig ist. In der Informationsextraktion hilft Textklassifikation dabei, relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, um beispielsweise automatisch wichtige Daten aus Dokumenten zu gewinnen. Durch die Anwendung von Textklassifikation in diesen Bereichen können Prozesse automatisiert, Informationen besser organisiert und die Effizienz gesteigert werden. **
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation kann in der Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Organisation großer Textmengen hilfreich ist. Im maschinellen Lernen kann Textklassifikation verwendet werden, um Modelle zu trainieren, die automatisch Texte analysieren und klassifizieren können, was bei der Automatisierung von Aufgaben wie der Spam-Erkennung in E-Mails oder der Sentiment-Analyse in sozialen Medien hilft. In der Informationsextraktion kann Textklassifikation dazu beitragen, relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, um beispielsweise wichtige Datenpunkte aus medizinischen Berichten oder Finanzdokumenten zu identifizieren. Durch den Einsatz von Textklassifikation können also verschiedene Bereiche von der Automatisierung und **
Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation wird in der Sprachverarbeitung eingesetzt, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Organisation großer Textmengen hilfreich ist. Im maschinellen Lernen wird Textklassifikation verwendet, um Modelle zu trainieren, die automatisch Texte analysieren und klassifizieren können, was für die Automatisierung von Aufgaben wie Spam-Erkennung oder Sentiment-Analyse nützlich ist. In der Informationsextraktion wird Textklassifikation genutzt, um relevante Informationen aus Texten zu extrahieren, beispielsweise um automatisch Schlüsselwörter oder Entitäten zu identifizieren. Durch den Einsatz von Textklassifikation können also verschiedene Bereiche von der automatischen Verarbeitung und Analyse von Texten profitieren. **
Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation kann in der Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Analyse großer Textmengen hilfreich ist. Im maschinellen Lernen kann Textklassifikation verwendet werden, um Modelle zu trainieren, die automatisch Texte klassifizieren und Muster erkennen können. In der Informationsextraktion kann Textklassifikation dazu genutzt werden, relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren und zu kategorisieren, um so wichtige Daten zu identifizieren. Durch die Anwendung von Textklassifikation in diesen Bereichen können Prozesse automatisiert, Effizienz gesteigert und wertvolle Erkenntnisse gewonnen werden. **
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Abschlussprüfung, 2. Auflage, Fachbücher von Matthias SchüppenMit dem Gesetz zur Stärkung der Finanzmarktintegrität (FISG) reagiert der Gesetzgeber unmittelbar auf den Zusammenbruch des DAX-Unternehmens Wirecard und forciert damit die weitere Regulierung des Abschlussprüfungsrechts. Die Neuauflage des Handkommentars erläutert gut verständlich und praxisnah die in diesem Zusammenhang reformierten Vorschriften zum Abschlussprüfungsrecht (§§ 316–324a HGB). Zudem werden die Kommentierungen zu den einschlägigen Vorschriften der Europäischen Abschlussprüferverordnung (Artt. 4-7, 10-12, 16-18, 41 EU-APrVO) auf den aktuellen Stand gebracht. Schwerpunkt der Neubearbeitung sind die Neuregelungen durch das FISG: - Definition der Unternehmen von öffentlichem Interesse (§ 316a HGB) - Verbot von Steuerberatung und Unternehmensbewertungsleistungen (Art. 5 EU-APrVO, § 319a HGB) - Streichung der Verlängerungsoptionen bei der externen Rotation (Art. 17 EU-APrVO, § 318 Abs. 1a HGB aF) - Neuregelung der Haftung des Abschlussprüfers (§ 323 HGB) Ein Muss für Wirtschaftsprüfer, Steuerberater, Rechtsanwälte und Richter, die die Neuregelungen sicher anwenden wollen.64,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Maschinelles Lernen, Fachbücher von Rudolf JägerDas Buch "Maschinelles Lernen" von Rudolf Jäger bietet eine umfassende Einführung in die praktischen Anwendungen des maschinellen Lernens, insbesondere für die Entwicklung von Empfehlungs- und Entscheidungssystemen. Es ist klar strukturiert und anwendungsorientiert, sodass Leser*innen die Konzepte direkt auf ihre eigenen Projekte übertragen können. Die umfangreiche Sammlung an Beispielen aus den Bereichen Supervised und Unsupervised Learning ermöglicht es, schnell die geeigneten Methoden für spezifische Anforderungen zu identifizieren. Jedes Kapitel kombiniert theoretische Grundlagen mit praktischen Implementierungen und gut dokumentierten Python-Codebeispielen, die auf der Bibliothek scikit-learn basieren. Ein besonderer Fokus liegt auf dem Design und der Umsetzung von Empfehlungssystemen, wobei die Stärken und Grenzen der verschiedenen Algorithmen erläutert werden. Abschliessend werden die notwendigen Schritte zur Integration von Machine-Learning-Lösungen in industrielle Prozesse behandelt, um sicherzustellen, dass die entwickelten Modelle nicht nur funktionieren, sondern auch echten Mehrwert bieten.49,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Textklassifikation kann in der Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Organisation großer Textmengen hilfreich ist. In der Informationsextraktion kann Textklassifikation verwendet werden, um relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, beispielsweise um automatisch Schlüsselwörter oder Entitäten zu identifizieren. Im maschinellen Lernen kann Textklassifikation dazu dienen, Trainingsdaten zu kennzeichnen und Modelle zu trainieren, um automatisch Texte zu klassifizieren, beispielsweise für die Sentimentanalyse oder die Spam-Erkennung. Textklassifikation ist somit ein vielseitiges Werkzeug, das in verschiedenen Bereichen der Sprachverarbeitung, Informationsextraktion und des maschinellen L **
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, der Informationsextraktion und dem maschinellen Lernen eingesetzt werden?
Textklassifikation kann in der Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um automatisch Texte in verschiedene Kategorien zu klassifizieren, wie z.B. Spam-Erkennung in E-Mails oder Sentiment-Analyse in sozialen Medien. In der Informationsextraktion kann Textklassifikation verwendet werden, um relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, z.B. um wichtige Daten aus medizinischen Berichten zu identifizieren. Im maschinellen Lernen kann Textklassifikation dazu dienen, Trainingsdaten zu kennzeichnen und die Leistung von Klassifikationsalgorithmen zu verbessern, z.B. bei der automatischen Kategorisierung von Nachrichtenartikeln. **
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Abschlussprüfung nach ISA (DE), Schulbücher von Holger PhilippsISA (DE) - für alle an der Abschlussprüfung Interessierten unverzichtbar. Fundierte Kenntnisse zu den ISA (DE), ihren inneren Zusammenhängen und deutschen Modifikationen sind für eine Abschlussprüfung nach den GoA des IDW nunmehr unverzichtbar. Dieses Buch ermöglicht allen am Thema Interessierten die unkomplizierte und effiziente Einarbeitung in diese komplexe Materie. Es führt systematisch in das Gefüge der ISA (DE) ein und behandelt jeden einzelnen Standard in zusammengefasster Form, mit komprimierter, übersichtlicher und verständlicher Beschreibung seiner Inhalte, einschliesslich zahlreicher veranschaulichender Beispiele. Die Darstellung jedes ISA (DE) enthält eine visuelle Übersicht über seine Inhalte, eine Beschreibung seiner Anforderungen und Anwendungshinweise „auf einen Blick“ sowie die Nennung seiner Modifikationen zur Berücksichtigung in Deutschland geltender Vorschriften und Gepflogenheiten „en bloc“. Je nach Bedarf und Kenntnisstand kann jede Darstellung auch gesondert nur „für sich“ gelesen und als Nachschlagewerk genutzt werden. Besondere Vorteile bietet das Buch zudem durch Aufnahme aller ISA (DE) in einem Band und Formulierung ihrer Inhalte in konsolidierter Fassung mit Änderungen unter anderem durch ISA (DE) 315 (Revised 2019), ISA (DE) 220 (Revised) und Neufassungen des IESBA Code of Ethics. Inhaltsverzeichnis: 1 Historie, Gründe und formale Änderungen in den GoA des IDW bei Anwendung der ISA (DE). 2 Die ISA (DE) als Fundament der GoA des IDW. 3 ISA (DE) im Regelungsbereich „Allgemeine Grundsätze und Verantwortlichkeiten“ (ISA 200 - 299). 4 ISA (DE) im Regelungsbereich „Risikobeurteilungen und Reaktion auf beurteilte Risiken“ (ISA 300 - 499). 5 ISA (DE) im Regelungsbereich „Prüfungsnachweise“ (ISA 500 - 599). 6 ISA (DE) im Regelungsbereich „Verwertung der Arbeiten von Anderen“ (ISA 600 - 699). 7 ISA (DE) im Regelungsbereich „Prüfungsschlussfolgerungen und Berichterstattung“ (ISA 700 - 799).59,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Industriekaufleute - Die Abschlussprüfung Teil 2, Schulbücher von Jörg BenschDas Buch "Industriekaufleute - Die Abschlussprüfung Teil 2" ist ein umfassendes Trainingswerk für angehende Industriekaufleute, das gezielt auf die Anforderungen der Abschlussprüfung Teil 2 vorbereitet. Es bietet eine strukturierte Herangehensweise, um prüfungsrelevante Inhalte zu festigen und typische Aufgabenformate zu trainieren. Die Aufgaben sind praxisnah gestaltet und orientieren sich am Prüfungsniveau, wodurch die Lernenden nicht nur ihr Fachwissen vertiefen, sondern auch ihre Handlungskompetenz stärken können. Das Buch enthält eine abwechslungsreiche Mischung aus offenen und programmierten Aufgaben sowie ausführliche Musterlösungen zur Selbstkontrolle. Ergänzend dazu ermöglichen digitale Lernkarten eine flexible Wiederholung der zentralen Inhalte, ideal für kurze Lerneinheiten. Alle Inhalte sind passgenau zum Lehrplan und decken die relevanten Lernfelder ab, was eine zielgerichtete und effektive Prüfungsvorbereitung gewährleistet.49,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Industriekaufleute - Die Abschlussprüfung Teil 1, Schulbücher von Jörg BenschIhr Erfolg in der IHK-Prüfung beginnt hier! Mit diesem Übungsbuch bereiten Sie sich gezielt und praxisnah auf die Abschlussprüfung Teil 1 für Industriekaufleute vor. Reale Fallsituationen und Übungsklausuren, verständliche Aufgabenstellungen und klare Musterlösungen helfen Ihnen dabei, Ihr Wissen zu festigen und Ihre Prüfungssicherheit zu steigern. Alle Übungsaufgaben orientieren sich an den Lernfeldern 1 bis 7 gemäss Ausbildungsordnung und Rahmenlehrplan - damit Sie genau das trainieren, was in der Prüfung zählt. Ideal für die Selbstkontrolle, Vertiefung im Unterricht oder die intensive Vorbereitung zu Hause. Starten Sie mit einem guten Gefühl in die Prüfung! Inhaltsverzeichnis: 1. Vorwort 2. Anforderungsbereiche 3. Das Musterunternehmen 4. Lernfeld 1: Das Unternehmen vorstellen und die eigene Rolle mitgestalten 5. Lernfeld 2: Projekte planen und durchführen 6. Lernfeld 3: Kundenauftrag bearbeiten und überwachen 7. Lernfeld 4: Beschaffungsprozesse planen und steuern 8. Lernfeld 5: Wertströme buchhalterisch dokumentieren und auswerten 9. Lernfeld 6: Leistungserstellung planen, steuern und kontrollieren 10. Lernfeld 7: Logistik- und Lagerprozesse koordinieren, umsetzen und überwachen 11. Übungsklausuren 12. Lösungen 13. Stichwortverzeichnis.49,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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* Alle Preise verstehen sich inklusive der gesetzlichen Mehrwertsteuer und ggf. zuzüglich Versandkosten. Die Angebotsinformationen basieren auf den Angaben des jeweiligen Shops und werden über automatisierte Prozesse aktualisiert. Eine Aktualisierung in Echtzeit findet nicht statt, so dass es im Einzelfall zu Abweichungen kommen kann. ** Hinweis: Teile dieses Inhalts wurden von KI erstellt.