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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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Microsoft OneNote 2024 für MACSchnellstart: OneNote für Mac 2024 in 5 einfachen Schritten Täglich entstehen durchschnittlich 500 digitale Notizen pro Wissensarbeiter - von wichtigen Meeting-Protokollen bis hin zu flüchtigen Gedanken. Die Organisation dieser Informationsflut stellt viele Mac-Nutzer vor eine Herausforderung. OneNote für Mac bietet hier eine effektive Lösung. Als Teil der Microsoft Office-Suite vereint OneNote die Flexibilität digitaler Notizen mit leistungsstarken Organisations- und Synchronisierungsfunktionen. Dieser Schnellstart-Guide zeigt in nur 5 einfachen Schritten, wie Einsteiger OneNote auf ihrem Mac einrichten, strukturieren und optimal für ihre tägliche Arbeit nutzen können. OneNote für Mac 2024 einrichten und aktivieren Die Einrichtung von OneNote für Mac 2024 beginnt mit der Installation über den Mac App Store, wo die Anwendung kostenlos verfügbar ist. Benutzer benötigen ein Microsoft-Ko...119,95 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Effektives Arbeiten mit MS Teams, OneNote, Outlook & Co, Schulbücher von Helmut GräfenDas Buch "Effektives Arbeiten mit MS Teams, OneNote, Outlook & Co" bietet eine umfassende Einführung in die Nutzung von Microsoft 365 und Office 365 für die Zusammenarbeit und Selbstorganisation. Verfasst von Helmut Gräfen, richtet sich dieses Schulbuch an Lernende und Fachkräfte, die ihre Fähigkeiten im Umgang mit modernen digitalen Werkzeugen verbessern möchten. Die dritte Auflage, die 2026 veröffentlicht wird, umfasst 400 Seiten und behandelt praxisnahe Anwendungen und Strategien zur effizienten Nutzung der Software. Der kartonierte Einband sorgt für eine ansprechende und langlebige Präsentation. Dieses Buch ist in deutscher Sprache verfasst und bietet wertvolle Einblicke in die Optimierung von Arbeitsabläufen und die Förderung der Teamarbeit.34,99 €*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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Maschinelles Lernen mit R, Fachbücher von Uli SchellGrundlagen und Beispiele Daten visualisieren und analysieren Lernergebnisse bewerten und übertragen Mit vielen Beispielen in R zum Download Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches Wie bringt man Computern das Lernen aus Daten bei? Diese praxisorientierte Einführung vermittelt anhand zahlreicher Beispiele die Grundlagen des maschinellen Lernens mit R, H2O und Keras. Sie werden in die Lage versetzt, den jeweils zielführenden Ansatz auszuwählen und auf eigene Fragestellungen wie Bildklassifizierung oder Vorhersagen anzuwenden. Da fehlerhafte Daten den Lernerfolg gefährden können, wird der Datenvorbereitung und -analyse besondere Aufmerksamkeit gewidmet. R stellt hierfür hochentwickelte und wissenschaftlich fundierte Analysebibliotheken zur Verfügung, deren Funktionsweise und Anwendung gezeigt werden. Sie erfahren, für welche Anwendungsfälle statistische Verfahren wie Regression, Klassifikation, Faktoren-, Cluster- und Zeitreihenanalyse ausreichen und wann Sie besser mit neuronalen Netzen wie z. B. CNNs oder RNNs arbeiten sollten. Hier kommen das Framework H2O sowie Keras zum Einsatz. Anhand von Beispielen wird gezeigt, wie Sie Stolpersteine beim Lernvorgang analysieren oder von vornherein vermeiden können. Darüber hinaus erfahren Sie, unter welchen Umständen Sie die Ergebnisse des maschinellen Lernens weiterverwenden können und wie Sie dabei vorgehen.39,99 €*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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Microsoft OneNote 2007Wie man Microsoft OneNote 2007 Effektiv Nutzt: Ein Leitfaden Verbringen Sie täglich Stunden damit, wichtige Notizen in verschiedenen Dokumenten, E-Mails und Papierzetteln zu suchen? Sie sind nicht allein - Studien zeigen, dass Berufstätige durchschnittlich 76 Minuten pro Tag mit der Suche nach Informationen verschwenden. Microsoft OneNote 2007 löst dieses Problem durch seine leistungsstarke digitale Notizverwaltung. Seit seiner Einführung hat sich Microsoft Office OneNote 2007 als unverzichtbares Werkzeug für die Organisation von Notizen, Ideen und Informationen etabliert. Mit Funktionen wie OCR-Texterkennung und der Möglichkeit, verschiedene Medienformate zu integrieren, bietet diese Software eine zentrale Plattform für alle digitalen Notizen. Dieser Leitfaden zeigt, wie Benutzer Microsoft OneNote 2007 optimal für ihre tägliche Arbeit einsetzen können. Von der grundlegenden Navigatio...17,95 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Microsoft OneNote 2013Microsoft OneNote Download 2013: Schritt-für-Schritt-Anleitung Haben Sie sich jemals gefragt, wie viel Zeit Sie mit der Suche nach wichtigen Notizen verschwenden? Studien zeigen, dass Menschen durchschnittlich 76 Stunden pro Jahr damit verbringen, verlegte Dokumente wiederzufinden. Microsoft OneNote bietet hier die perfekte digitale Lösung. Als leistungsstarkes Notizprogramm ermöglicht der Microsoft OneNote Download Benutzern, alle ihre Gedanken, Dokumente und Informationen an einem sicheren digitalen Ort zu organisieren. Egal ob für Studium, Beruf oder private Projekte - OneNote ist kostenlos verfügbar und vereinfacht die tägliche Arbeit mit durchdachten Funktionen wie digitalem Lineal, anpassbarem Layout und nahtloser Integration in die Microsoft Office-Familie. Diese Schritt-für-Schritt-Anleitung zeigt, wie der Microsoft OneNote Download 2013 funktioniert und wie Benutzer das Progr...29,95 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Microsoft OneNote 2024 für MACSchnellstart: OneNote für Mac 2024 in 5 einfachen Schritten Täglich entstehen durchschnittlich 500 digitale Notizen pro Wissensarbeiter - von wichtigen Meeting-Protokollen bis hin zu flüchtigen Gedanken. Die Organisation dieser Informationsflut stellt viele Mac-Nutzer vor eine Herausforderung. OneNote für Mac bietet hier eine effektive Lösung. Als Teil der Microsoft Office-Suite vereint OneNote die Flexibilität digitaler Notizen mit leistungsstarken Organisations- und Synchronisierungsfunktionen. Dieser Schnellstart-Guide zeigt in nur 5 einfachen Schritten, wie Einsteiger OneNote auf ihrem Mac einrichten, strukturieren und optimal für ihre tägliche Arbeit nutzen können. OneNote für Mac 2024 einrichten und aktivieren Die Einrichtung von OneNote für Mac 2024 beginnt mit der Installation über den Mac App Store, wo die Anwendung kostenlos verfügbar ist. Benutzer benötigen ein Microsoft-Ko...119,95 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Effektives Arbeiten mit MS Teams, OneNote, Outlook & Co, Schulbücher von Helmut GräfenDas Buch "Effektives Arbeiten mit MS Teams, OneNote, Outlook & Co" bietet eine umfassende Einführung in die Nutzung von Microsoft 365 und Office 365 für die Zusammenarbeit und Selbstorganisation. Verfasst von Helmut Gräfen, richtet sich dieses Schulbuch an Lernende und Fachkräfte, die ihre Fähigkeiten im Umgang mit modernen digitalen Werkzeugen verbessern möchten. Die dritte Auflage, die 2026 veröffentlicht wird, umfasst 400 Seiten und behandelt praxisnahe Anwendungen und Strategien zur effizienten Nutzung der Software. Der kartonierte Einband sorgt für eine ansprechende und langlebige Präsentation. Dieses Buch ist in deutscher Sprache verfasst und bietet wertvolle Einblicke in die Optimierung von Arbeitsabläufen und die Förderung der Teamarbeit.34,99 €*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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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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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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Strauf, Heinz: Grundkurs OneNoteGrundkurs OneNote , (6. bis 10. Klasse) , Zündkabel & Zündkabelstecker > Elektrik & Zündungen , Erscheinungsjahr: 20230703, Produktform: Geheftet, Titel der Reihe: Medienkompetenz entwickeln##, Autoren: Strauf, Heinz, Seitenzahl/Blattzahl: 63, Keyword: 6. bis 10. Klasse; Informatik; Office-Anwendungen; Sekundarstufe I, Fachschema: Office 365, Fachkategorie: Schule und Lernen, Bildungszweck: für die Sekundarstufe I, Altersempfehlung / Lesealter: 23, Genaues Alter: SEK, Warengruppe: HC/Schulbücher/Unterrichtsmat./Lehrer, Fachkategorie: Unterrichtsmaterialien, Thema: Verstehen, Schulform: SEK, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Persen Verlag i.d. AAP, Verlag: Persen Verlag i.d. AAP, Verlag: Persen Verlag, Länge: 297, Breite: 211, Höhe: 10, Gewicht: 211, Produktform: Geheftet, Genre: Schule und Lernen, Genre: Schule und Lernen, eBook EAN: 9783403511083, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0002, Tendenz: -1, Schulform: Sekundarschule (alle kombinierten Haupt- und Realschularten), Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Schulbuch,26,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Gräfen, Helmut: Effektives Arbeiten mit MS Teams, OneNote, Outlook & Co.Effektives Arbeiten mit MS Teams, OneNote, Outlook & Co. , Zusammenarbeit und Selbstorganisation mit Microsoft 365/Office 365 , Servopumpen > Sportfederung , Auflage: 2. Auflage, Erscheinungsjahr: 20241130, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: mitp Professional##, Autoren: Gräfen, Helmut, Edition: REV, Auflage: 24002, Auflage/Ausgabe: 2. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 368, Keyword: Outlook; alpen methode; aufgaben; aufgaben priorisieren; aufgabenmanagement; buch; effektiv arbeiten; microsoft 365; microsoft 365 apps; microsoft lists; microsoft planner; mitp; ms teams; office 365; onedrive for business; onenote; outlook ordner freigeben; planner; projektmanagement; selbstmanagement; sharepoint; sharepoint online; teamarbeit; to do; zeitmanagement; zeitplanung, Fachschema: Büroorganisation~Organisation / Büroorganisation~Datenverarbeitung / Anwendungen / Betrieb, Verwaltung~Office (EDV)~Outlook (EDV)~Kommunikation (Unternehmen)~Unternehmenskommunikation~Management / Zeitmanagement~Manager / Zeitmanagement~Minuten-Manager~Zeitmanagement, Fachkategorie: Businesskommunikation und -präsentation~Büro und Arbeitsplatz~Unternehmensanwendungen, Warengruppe: HC/Anwendungs-Software, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 240, Breite: 170, Höhe: 17, Gewicht: 694, Produktform: Klappenbroschur, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin,34,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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