Nem jó a megrendelt méret? Túl kicsi, vagy túl nagy? Semmi gond, lépj be a saját adatok menüpontba és igényeld az inverz prémium csomagcserét. Neked eztán már semmi dolgod nincs, csakhogy holnap a gondosan becsomagolt terméket kicseréld a futárral. Ehhez nincs másra szükséged, mint az eredeti csomagolásra egy ragasztószallagra és egy ollóra. Ügyelj a helyes csomagolásra, mert lehet másnak épp ez lesz az álma és senki sem szeretné, hogy sérülten érkezzen meg a termék. Extra szolgáltatásaink Amennyiben a termék vagy mérete nem megfelelő, kézbesítést követően 24 órán belül jelezni kell, és másnapra küldjük a csere terméket, díjmentesen. A termékcsere biztonság díja csak egyszeri cserére jogosít, visszaküldésre nem. Elállás esetén ez nem egy visszatérítendő költség. (Nem tévesztendő össze a 14 napos elállás jogával. Fekete nadrág noire. ) az minden esetben megillet. Visszaszállítjuk garancia Kényelmi szolgáltatásunkat mindazoknak ajánljuk, akik szeretik a teljes körű kiszolgálást és nyugalmat. Ez a szolgáltatás az elállási időn belül érvényesíthető.
MY77 FEKETE BOA MINTÁS NADRÁG - ANGELS DIVAT NŐI RUHA WEBÁRU Akciók 218226|919452 ÚJ TERMÉK!
Cookie beállítások Weboldalunk az alapvető működéshez szükséges cookie-kat használ. Szélesebb körű funkcionalitáshoz marketing jellegű cookie-kat engedélyezhet, amivel elfogadja az Adatkezelési tájékoztató ban foglaltakat.
Guess nadrág női, fekete, magas derekú széles - fekete XS 24 990 Ft Ingyenes kiszállítás Részletek a boltban Termékleírás - LENZING ECOVERO - Környezetbarát anyag, amely szerves cellulózból és fatermékből történő előállítása 50% -kal kevesebb vizet használ fel, mint a népszerű viszkóz előállítása esetén. - Laza lábszár. - Derékban rugalmas szalag. - Magasított derék. - Vastag, rugalmas anyagból. - Derék szélesség: 29 cm. - Csípő szélessége: 35 cm. - Derék magassága: 28 cm. - Nadrágszár szélessége alul: 28 cm. - Nadrágszár szélessége: 21 cm. - Hosszúság: 101 cm. - Megadott méret: S. Galéria Vélemények Kérdezz felelek Oldalainkon a partnereink által szolgáltatott információk és árak tájékoztató jellegűek, melyek esetlegesen tartalmazhatnak téves információkat. A képek csak tájékoztató jellegűek és tartalmazhatnak tartozékokat, amelyek nem szerepelnek az alapcsomagban. Rensix Műbőr fekete nadrág - Lili Fashion - Női ruha webáruh. A termékinformációk (kép, leírás vagy ár) előzetes értesítés nélkül megváltozhatnak. Az esetleges hibákért, elírásokért az Árukereső nem felel.
Csak jelezd ügyfélszolgálatunknak a visszaküldési szándékodat és mi visszaszállítjuk, majd visszatérítjük a vételárat. 360 napos visszavásárlási garancia Örülök érdeklődésednek, a 360 napos visszavásárlási garanciát választva, kérdés nélkül visszaküldheted a terméket, melyet a megvásárolt áron térítünk vissza 360 napig. Névnap, karácsony, vagy más váratlan esemény megnyugtató megoldása. Fontos! Fekete nadrág női. Csak új állapotú, eredeti címkével, dobozzal rendelkező termékre használható ez a szolgáltatásunk 360 napig. A terméket vissza juttatását követően térítjük vissza.
- 29% 1 990 Ft 2 790 Ft Kezdete: 2022. 03. 18 A készlet erejéig! Vásárlás: Guess nadrág női, fekete, magas derekú széles - fekete XS Női nadrág árak összehasonlítása, nadrág női fekete magas derekú széles fekete XS boltok. Választható méret és szín Kedvencekhez Oldalán fekete-fehér díszcsíkos nadrág Gumis derekú Elől-hátul zsebes Anyagösszetétel: 60% cotton, 35% poliészter, 5% spandex Sztreccses anyag. A táblázatban megadott centis adatokon felül, 15 centit enged kényelmesen és esztétikusan S M L XL 2XL Hossz 95 97 98 101 Derék 58 62 66 70 76 Csípő 84 88 92 100 Ülep elől 27 28 29 30 31 Ülep hátul 37 39 40 Ajánlom Nyomtat Kérdés a termékről
A Data Science képzésünk amellett, hogy széles spektrumban mutatja meg az adatalapú gondolkodásmód területeit, gyakorlatias és már másnap használható tudást ad a kezedbe. Az adatgyűjtés, a statisztikai és modellépítési ismeretek, az adattisztítás és az ahhoz kapcsolódó machine learning ismeretek, adatbányászat, az adatelemzés, az adatalapú gondolkodás jogi háttere és az adatvizualizáció is sorra kerül. Képzésünk azonban korántsem csak matematikusoknak, fizikusoknak vagy informatikusoknak szól. Sikeres végzett hallgatóink között van pszichológus, építész vagy marketingszakember is. A képzési alkalmakon más domain szakértőjeként is hatékonyan részt tudsz venni, és Data Science szakemberré válhatsz. Data science képzés bme exam. A képzés hallgatói számára egy órás ingyenes szakmai konzultációt biztosítunk, ahol saját cégen belül felmerülő, stratégiai szintű "adatos" kihívások, lehetőségek, problémák megkonzultálására lesz lehetőség. Olyan kérdésekben segítünk mint például: Hogy lehet szervezeten belül kompetenciát építeni?
"Fejlesztettünk már kamionsofőröknek szóló vezetés közbeni motivációs rendszert, amellyel optimalizálható a járművek üzemanyag-fogyasztása; vizsgáltuk az interneten vásárolók webes egérmozgását és vásárlási szokásait. Előfordult, hogy meghatározott információ- és adathalmazból adott orvostudományi téma legbefolyásosabb, legtöbbet idézett szakértőit azonosítottuk" – mutatták be a valós életből vett projektpéldákkal az adatelemzés "szeleteit" a Dmlab szakértői. - TZS - Fotó: Philip János Kiemelt kép forrása:
Követelmények A szorgalmi időszakban: 1 db házi feladat és 1 db zárthelyi dolgozat A kredit-megszerzés feltétele a nagyházi feladat (beleértve a pótló nagyházit is: lásd a következő pontban) és a zárthelyi dolgozat legalább elégséges szintre történő megírása. A félévközi érdemjegy a zárthelyi és a házi feladat osztályzatainak átlaga. 11. Pótlási lehetőségek Sikertelen zárthelyi egy alkalommal (pótZH vagy pót-pótZH alkalmával) pótolható. A házi feladat pótlólagos beadása a pótlási időszakban lehetséges. 12. Data science képzés bme 3. Konzultációs lehetőségek A tárgy előadójával személyesen, vagy e-mailben egyeztetett időpontban 13. Jegyzet, tankönyv, felhasználható irodalom Dr. Abonyi János: Adatbányászat a hatékonyság eszköze, Computerbooks, Budapest 2006 Larose, Daniel T., Discovering Knowledge in Data: An Introduction to Data Mining, Wiley-Interscience, 2004. Bodon Ferend, Búza Krisztián: Adatbányászat (folyamatosan bővülő elektronikus jegyzet), 2013 Donald Miner, Adam Shook: MapReduce Design Patterns: Building Effective Algorithms and Analytics for Hadoop and Other Systems, O'Reilly, 2012 14.