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Questions and Answers
Welche Herausforderungen wurden im Zusammenhang mit der Interdisziplinarität in der Forschung genannt?
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Was ist ein zentrales Merkmal von transdisziplinärer Forschung?
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Wie haben Computer die wissenschaftliche Forschung beeinflusst?
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Was wird im Text als eine der großen Herausforderungen für die Wissenschaft in der Zukunft beschrieben?
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Welche Eigenschaft sollte die wissenschaftliche Forschung laut dem Text besitzen?
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Welche Aussage über die Binäre Suche trifft zu?
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Was beschreibt das Rucksackproblem in der Informatik?
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Welche Art von Aufgabe passt am besten zu maschinellem Lernen?
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Welche der folgenden Aussagen beschreibt den Turing-Test?
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Was ist ein statistisches Modell im Kontext des maschinellen Lernens?
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Welche der folgenden Methoden gehört ZUM maschinellen Lernen?
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Welche der folgenden Aussagen über Deep Learning stimmt?
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Was ist der Unterschied zwischen Künstlicher Intelligenz (KI) und Maschinellem Lernen (ML)?
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Welche der folgenden Aussagen zur Korrelation beschreibt die Beziehung zwischen zwei Variablen korrekt?
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Welche der folgenden Aussagen ist korrekt? (Wählen Sie die beste Antwort)
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Was ist die Hauptidee hinter "Parsimon" im Kontext von Modellen?
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Was ist der Unterschied zwischen Korrelation und Kausalität?
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Was ist ein Kennzeichen einer kausalen Beziehung?
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Welche der folgenden Aussagen über das Konzept der "Normalverteilung" ist korrekt?
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Was ist "Bias" im wissenschaftlichen Kontext?
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Warum ist es bei der Hypothesenprüfung wichtig, die Nullhypothese zu formulieren?
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Was ist ein "Korrelationskoeffizient"?
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Welche Art von Daten sind "Kategorische Daten"?
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Welche der folgenden Aussagen über induktiv reasoning ist korrekt?
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Welches der beiden Beispiele repräsentiert eine negative Beziehung zwischen zwei Variablen?
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Was ist ein "Paradigma" in der Wissenschaft?
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Was ist eine “Signifikanz” in der Statistik?
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Welche der folgenden Aussagen ist ein Beispiel für "Kognitiven Bias"?
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Welches Prinzip beschreibt, dass alle Dinge so einfach wie möglich und so komplex wie nötig sind?
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Welche der folgenden Aussagen über Daten und Wissen ist falsch?
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Welche Herausforderung stellt die zunehmende Datenmenge für die wissenschaftliche Methode dar?
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Welche der folgenden Aussagen beschreibt am besten, was ein Programm ist?
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Welche der folgenden Aussagen beschreibt am besten den Zweck von Programmiersprachen?
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Welche der folgenden Aussagen ist falsch?
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Warum spielt Einrückung in Python eine wichtige Rolle?
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Was versteht man unter 'Dekomposition' im Kontext der Programmierung?
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Welche der folgenden ist KEINE wichtige Möglichkeit, den Ablauf eines Programms zu verändern?
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Was ist der Zweck von 'Variablen' in der Programmierung?
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Welche der folgenden Aussagen treffen auf die Programmiersprache Python nicht zu?
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Flashcards
Falsifikation
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Überprüfung auf Widersprüchlichkeit in einer Theorie.
Verifizierbarkeit
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Nachweis, dass ein vermuteter Sachverhalt wahr ist.
Korrelation
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Überprüfung, ob eine Beziehung zwischen zwei Variablen besteht.
Kausalität
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Bias
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Hypothese
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Komplexität (Ockhamsches Rasiermesser)
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Kategorische Daten
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Interdisziplinarität
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Transdisziplinäre Forschung
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Arrogante Distanz
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Wissenschaftliche Methoden
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Grenzen des Wissens
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Navigation mit Maps
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Binäre Suche
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Rucksackproblem
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Künstliche Intelligenz
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ELIZA
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Turing-Test
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Maschinelles Lernen
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Deep Learning
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Datenverantwortung
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Daten vs. Wissen
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Neue Datenquellen
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Methodenanpassung
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Kommunikationsströme
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Induktiv
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Korrelationskoeffizient
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Normalverteilung
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Signifikanz
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Varianz
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Positive Beziehung
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Negative Beziehung
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Programm
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Programmiersprachen
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Python
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Variablen
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Kontrollfluss
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Dekomposition
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Grundoperationen
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Eingabe und Ausgabe
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Study Notes
Inhaltsverzeichnis
- Wichtige Begriffe und Personen – Seite 1
- Methoden in Wissenschaft – Seite 1
- DATAX – Computer-Funktionsweise – Seite 1
- DATAX – Programmierung 101 – Seite 1
- DATAX – Rechnerisches Denken – Seite 1
- DATAX – Maschinelles Lernen – Seite 2
- Daten und Methoden – Seite 2
- Experimente und Hypothesen – Seite 2
- Kausalität und Korrelation – Seite 2
- Bias und kritisches Denken – Seite 2
- Wissenschaftliche Methoden und soziale Paradigmen – Seite 2
- Daten und Methoden – Seite 3
- Schlüsselkonzept der Statistik – Seite 4
- Hypothese – Seite 5
- Daten – Seite 5
- DATAx Begriffe – Seite 6
- Programmierung – Seite 7
- Schlüsselkonzepte der Programmierung – Seite 8
- Rechnerisches Denken – Seite 8
- Maschinelles Lernen (Quelle 1) – Seite 10
- Wie lernen Maschinen? – Seite 10
- Maschinelles Lernen (Quelle 2) – Seite 11
- Daten und Methoden – Seite 12
- Data and Methods- Quelle 1 – Seite 13
- Quantitativ vs. Qualitativ – Seite 14
- Mixed Method – Seite 15
- Dateneinheiten – Seite 15
- Datenformate in der Statistik – Seite 16
- Methoden in der Statistik – Seite 17
- Bias in Law Enforcement – Seite 18
- Methode und soziale Paradigmen – Seite 19
- Zusammenfassung – Seite 19
- Experimente und Hypothesen – Seite 20
- Emergenz der Agentur (Quelle 1) – Seite 21
- Emergenz der Agentur (Quelle 2) – Seite 22
- Transdisziplinäre Forschung – Seite 23
- Warum wichtig für Nachhaltigkeit? – Seite 24
- Zusammenfassung – Seite 25
- Epistemologische und ontologische Probleme in der Wissenschaft – Seite 26
- Kritische Theorie – Seite 27
Studying That Suits You
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Testen Sie Ihr Wissen über wichtige Konzepte in DATAx und wissenschaftliche Methoden. Dieser Quiz behandelt Themen von Rechnerischem Denken über Maschinelles Lernen bis hin zu Kausalität und Korrelation. Ideal für Studenten und Interessierte an Datenwissenschaft.