Mein Gott, war das früher alles aufregend! Damals, mit dreizehn, vierzehn, tobten die Schmetterlinge nur so durch die Bäuche, Eltern und Geschwister nervten unsäglich und dann gab es auch noch Ärger in der Schule. Wie gut, das man sich der besten Freundin anvertrauen konnte - und dem Tagebuch, in dem man sich hemmungslos über Liebe, Leid und Lappalien ausließ. Nun haben einige - inzwischen erwachsen gewordene - Teenager ihre Tagebücher wieder ausgegraben und präsentieren große Dramen, schräge Geschichten und aufrichtiges Pathos aus dem Wechselbad der Gefühle, das wir Pubertät nennen.
Die Studie beleuchtet die gesundheitlichen Herausforderungen in der postmodernen Industriegesellschaft Deutschlands, die sich durch Umweltgefahren und ungesunde Lebensweisen manifestieren. Zivilisationskrankheiten, die zunehmend die Todesursachen anführen, stehen im Zusammenhang mit Bewegungsmangel, Genussmittelmissbrauch und Stress. Besonders besorgniserregend ist das frühzeitige Auftreten gesundheitlicher Probleme bei Kindern und Jugendlichen, wie Übergewicht und psychosomatische Störungen. Die hohe Ausgaben für Gesundheit verdeutlichen die paradoxe Situation, dass Gesundheit als Mangelware und Fetisch gilt.
Der Unterrichtsentwurf behandelt eine Sportstunde für eine erste Klasse mit dem Fokus auf das Balancieren auf labilen Unterstützungsflächen. Er ist Teil einer umfassenden Unterrichtsreihe und orientiert sich an den neuen Kern-Curricula. Neben einer didaktischen und sachlichen Analyse enthält der Entwurf eine detaillierte Beschreibung der Lerngruppe sowie Grob- und Feinlernziele. Zudem werden methodische Ansätze, ein Aufbauplan und die einzelnen Stationen zur Durchführung des Unterrichts vorgestellt, was eine strukturierte und zielgerichtete Lehrplanung ermöglicht.
Sobald Sie das Wort Schaschlik hören, denken Sie wahrscheinlich an einen gemütlichen Abend im Sommer mit Ihren Freunden, richtig? Wussten Sie allerdings, dass Sie Schaschlik auch ideal auf dem Elektrogrill oder im Backofen machen können? Dabei muss Schaschlik auch nicht immer Fleisch enthalten, denn es gibt zahlreiche vegetarische und vegane Alternativen. Einige der Alternativen, die Sie in diesem Buch kennenlernen werden, sind Tofu, Tempeh und Halloumi. Egal ob süß, herzhaft, mit Fleisch, mit Fisch, vegetarisch oder vegan – Schaschlik ist ein leckeres Gericht für jedermann und für jede Jahreszeit. Dabei ist es ganz egal, ob Sie ihn im Sommer mit Ihren Freunden über dem Holzkohlegrill genießen, mit Ihrer Familie im Wohnzimmer über dem Elektrogrill sitzen oder ob Sie es ganz einfach im Backofen zubereiten. In diesem Kochbuch finden Sie über 100 verschiedene Rezepte aus den Kategorien vegan, vegetarisch, mit Fleisch und mit Fisch. Zusätzlich finden Sie am Ende des Buches Rezepte für Marinaden, Soßen und ein Rezept für hausgemachtes Fladenbrot, welches Sie zum Schaschlik servieren können. Viel Spaß beim Ausprobieren und guten Appetit! Das erwartet Sie: ✓100 abwechslungsreiche Schaschlik Rezepte ✓Leckere Marinaden Rezepte ✓Ein Fladenbrot Rezept zum Selbstmachen
Leverage machine learning to design and back-test automated trading strategies for real-world markets using pandas, TA-Lib, scikit-learn, LightGBM, SpaCy, Gensim, TensorFlow 2, Zipline, backtrader, Alphalens, and pyfolio. Key Features Design, train, and evaluate machine learning algorithms that underpin automated trading strategies Create a research and strategy development process to apply predictive modeling to trading decisions Leverage NLP and deep learning to extract tradeable signals from market and alternative data Book Description The explosive growth of digital data has boosted the demand for expertise in trading strategies that use machine learning (ML). This revised and expanded second edition enables you to build and evaluate sophisticated supervised, unsupervised, and reinforcement learning models. This book introduces end-to-end machine learning for the trading workflow, from the idea and feature engineering to model optimization, strategy design, and backtesting. It illustrates this by using examples ranging from linear models and tree-based ensembles to deep-learning techniques from cutting edge research. This edition shows how to work with market, fundamental, and alternative data, such as tick data, minute and daily bars, SEC filings, earnings call transcripts, financial news, or satellite images to generate tradeable signals. It illustrates how to engineer financial features or alpha factors that enable an ML model to predict returns from price data for US and international stocks and ETFs. It also shows how to assess the signal content of new features using Alphalens and SHAP values and includes a new appendix with over one hundred alpha factor examples. By the end, you will be proficient in translating ML model predictions into a trading strategy that operates at daily or intraday horizons, and in evaluating its performance. What you will learn Leverage market, fundamental, and alternative text and image data Research and evaluate alpha factors using statistics, Alphalens, and SHAP values Implement machine learning techniques to solve investment and trading problems Backtest and evaluate trading strategies based on machine learning using Zipline and Backtrader Optimize portfolio risk and performance analysis using pandas, NumPy, and pyfolio Create a pairs trading strategy based on cointegration for US equities and ETFs Train a gradient boosting model to predict intraday returns using AlgoSeek's high-quality trades and quot..
