# Curs 10: Analiza seriilor de timp. Data mining - Curs 10 1

Save this PDF as:

Size: px
Start display at page:

Download "Curs 10: Analiza seriilor de timp. Data mining - Curs 10 1"

## Transcription

1 Curs 0: Analiza seriilor de timp Data mining - Curs 0

2 Structura Motivaţie Pre-procesarea seriilor de timp Predicţie Identificare şabloane Grupare şi clasificare Detecţie anomalii Data mining - Curs 0 2

3 Motivaţie Problema: Se cunosc date săptămânale privind indexul Dow Jones şi se doreşte identificarea acţiunilor pentru care creşterea de profit va fi cea mai mare în săptămâna care urmează Set date: Dow Jones Index (UCI Machine Learning, provided by (Brown, Pelosi & Dirska, 203) înregistrări, 6 atribute Exemple de companii cotate şi pt care sunt înregistrate informaţii: 3M American Express Alcoa AT&T Bank of America Boeing Caterpillar Chevron MMM AXP AA T BAC BA CAT CVX Cisco Systems Coca-Cola DuPont ExxonMobil General Electric Hewlett-Packard The Home Depot Intel CSCO KO DD XOM GE HPQ HD INTC IBM Data mining - Curs 0 3

4 Motivaţie Problema: care acţiune va înregistra cea mai mare creştere în săptămâna care urmează? Exemplu [Dow Jones Index from 6 atribute quarter: the yearly quarter ( = Jan-Mar; 2 = Apr-Jun). stock: the stock symbol (lista de pe slide-ul anterior) date: the last business day of the work (de obicei e Vineri) open: the price of the stock at the beginning of the week high: the highest price of the stock during the week low: the lowest price of the stock during the week close: the price of the stock at the end of the week volume: the number of shares of stock that traded hands in the week percent_change_price: the percentage change in price throughout the week percent_change_volume_over_last_wek: the percentage change in the number of shares of stock that traded hands for this week compared to the previous week previous_weeks_volume: the number of shares of stock that traded hands in the previous week Data mining - Curs 0 4

5 Motivaţie Problema: care acţiune va înregistra cea mai mare creştere în săptămâna care urmează? Exemplu [Dow Jones Index from 6 atribute next_weeks_open: the opening price of the stock in the following week next_weeks_close: the closing price of the stock in the following week percent_change_next_weeks_price: the percentage change in price of the stock in the following week days_to_next_dividend: the number of days until the next dividend percent_return_next_dividend: the percentage of return on the next dividend Data mining - Curs 0 5

6 Motivaţie Problema: care acţiune va înregistra cea mai mare creştere în săptămâna care urmează? Exemplu [Dow Jones Index de la 6 atribute percent_change_next_weeks_price: the percentage change in price of the stock in the following week IBM HP Data mining - Curs 0 6

7 Motivaţie Problema: care acţiune va înregistra cea mai mare creştere în săptămâna care urmează? Exemplu [Dow Jones Index de la 6 atribute percent_return_next_dividend: the percentage of return on the next dividend IBM HP Data mining - Curs 0 7

8 Motivaţie Pe lângă datele financiare există o mulţime de alte surse de serii de timp: Senzori: Date de mediu colectate prin intermediul diferitelor tipuri de senzori (temperatura, presiune, umiditate) Date medicale Electrocardiograma (ECG) Electroencefalograma (EEG) Date de monitorizare în timp reali a pacienţilor de la terapie intensivă Date de tip web log (clickstream data) Secvenţe indicând vizite ale unor pagini web Data mining - Curs 0 8

9 Motivaţie Pe lângă datele financiare există o mulţime de alte surse de serii de timp: Senzori: Date de mediu colectate prin intermediul diferitelor tipuri de senzori (temperatura, presiune, umiditate) Task: predicţie valori viitoare Date medicale Electrocardiograma (ECG) Electroencefalograma (EEG) Date de monitorizare în timp reali a pacienţilor de la terapie intensivă Task: identificare comportament anormal Date de tip web log (clickstream data) Secvenţe indicând vizite ale unor pagini web Task: identificare tipare de utilizare, profile de utilizatori Data mining - Curs 0 9

10 Serii de timp Exemplu (percentage of return on the next dividend for first 0 weeks included in Dow Jones Index dataset) 0.77, 0.72,0.69, 0.75, 0.68, 0.64, 0.64, 0.87, 0.87, 0.9 Momentul de timp nu apare ca variabilă explicită. Totuşi valorile specificate trebuie interpretate în contextul unor momente de timp. Timpul este atribut contextual Valoarea înregistrată este atribut comportamental Exemplu 2 (temperatura la prânz înregistrată în 7 zile consecutive) 2, 24, 23, 25, 22, 9, 20 Atributul contextual este timpul, cel comportamental este temperatura Data mining - Curs 0 0

11 Serii de timp Există diferite tipuri de serii de timp (temporale) In raport cu domeniul de timp: Continue (e.g. EEG) Discrete (denumite secvenţe) In raport cu atributele comportamentale Univariate (un atribut) Multivariate (mai multe atribute) Data mining - Curs 0

12 Pre-procesarea seriilor de timp Valori absente Problema: Lipsesc valori corespunzătoare unor momente de timp (de exemplu din cauza unor defecte ale senzorilor) In special când sunt mai multe atribute comportamentale )colectate de senzori independenţi) ar trebui asigurată sincronizarea între serii, în special prin completarea valorilor absente Soluţie: Valoarea absentă este estimată folosind interpolare Caz simplu: interpolare liniară Data mining - Curs 0 2

13 Pre-procesarea seriilor de timp Imputarea valorilor absente prin interpolare liniară Fie (y,y 2,.,y n ) o serie de timp corespunzătoare momentelor (t,t 2,.,t n ) Presupunem ca lipseşte valoarea corespunzătoare momentului t cuprins între t i şi t i+. Preupunând că atributul comportamental y variază liniar cu t pe intervalul [t i, t i+ ] se poate estima valoarea lui y y t t i = yi + ( yi+ ti+ ti y i ) Data mining - Curs 0 3

14 Pre-procesarea seriilor de timp Eliminarea zgomotului Problema: dispozitivele utilizate pt colectarea datelor (senzorii) pot fi afectaţi de bruiaje, a.î. Seria poate conţine valori generate în procesul de colectare a datelor şi care nu reflectă comportamentul real al atributului înregistrat Modalităţi de tratare a zgomotului Impachetare (Binning) Netezire (Moving-Average Smoothing) Data mining - Curs 0 4

15 Pre-procesarea seriilor de timp Binning Idee: Intervalul de timp global [t, t n ] corespunzător seriei (y,y 2,.,y n ) este divizat în m subintervale conţinând fiecare câte elemente (m=n/k) Fiecare subinterval va fi asociat unei valori calculate ca medie a valorilor din seria de timp ce corespunde momentelor incluse în subinterval Observaţii: Se presupune că momentele de timp corespunzătoare seriei iniţiale sunt egal distanţate Se reduce număarul de valori disponibile de k ori (este un tip de compresie cu pierdere de informaţie) ( t, t z i ( y, = 2,..., t y 2 k k j= n,..., ) y y (( t,..., t n ) ( i ) k+ j k ( z, z 2 ),( t,..., z, i =, m k+ m,..., t ) 2k ),...,( t ( m ) k+,..., t Data mining - Curs 0 5 mk )

16 Pre-procesarea seriilor de timp Moving average smoothing Idee: se reduce pierderea de informaţie cauzată de binning folosind ferestre de mediere care se suprapun, adică media se calculează pentru elementele ce aparţin unei ferestre mobile (se deplasează de-a lungul seriei) ( t, t ( y, z i = 2,..., t y k n,..., ) y ) 2 n ( m ) k + yi+ j j= (( t,..., t k ( z, z 2 ),( t, i =, m 2,..., z,..., t m ) k+ ),...,( t ( m ) k+,..., t Obs: Numărul de elemente din serie este redus de la n la n-k+ Variaţiile pe termen scurt pot fi pierdute prin mediere mk ) Data mining - Curs 0 6

17 Pre-procesarea seriilor de timp Exemplu (Moving average smoothing) k=4 k=8 Serii netezite (negru) Data mining - Curs 0 7

18 Pre-procesarea seriilor de timp Netezire exponenţială Idee: valoarea netezită se defineşte ca o combinaţie liniară a valorii curente şi a valorii netezite anterioare z z z i 0 i = α = y y = ( α) i + ( α) z i z 0 i =, m i + α y ( α) j= i j, i j, i =, m Obs: Dacă α= atunci nu se aplică netezire; dacă α= toată seria este netezită (va avea valoarea primului element) Netezirea exponenţială se bazează pe ideea că valorile mai recente sunt mai importanta; influenţa valorilor anterioare este controlată prin α Data mining - Curs 0 8

19 Pre-procesarea seriilor de timp Exemplu (exponential smoothing) α=0.75 α=0.5 Serii netezite (negru) Data mining - Curs 0 9

20 Pre-procesarea seriilor de timp Exemplu (exponential smoothing) α=0.5 α=0.25 Serii netezite (negru) Data mining - Curs 0 20

21 Pre-procesarea seriilor de timp Normalizare este utilă în special când se prelucrează mai multe serii de timp) Variante: Normalizare bazata pe domeniu z i yi min( y) =, i =, m max( y) min( y) Standardizare yi mean( y) zi =, stdev( y) i =, m Obs: min(y) şi max(y) reprezintă valoarea minimă respectiv cea maximă din serie mean(y) şi stdev(y) sunt valoarea medie respectiv abaterea standard Data mining - Curs 0 2

22 Pre-procesarea seriilor de timp Exemplu normalizare standardizare Obs: Normalizarea şi standardizarea conservă forma seriei dar schimbă domeniul de valori Data mining - Curs 0 22

23 Predicţie Scop: Estimarea preţului viitor al unei acţiunii, predicţia vremii, estimarea evoluţiei unor indicatori economici etc Predicţie: Intrare: una sau mai multe serii de timo Ieşire: valori viitoare ale seriei Cum poate fi abordată problema: Ca o problemă de regresie se estimează explicit dependenţa dintre atributele comportamentale şi timp Utilizând modele care exprimă relaţia dintre valori curente şi valori anterioare ale seriei (modele autoregresive) Data mining - Curs 0 23

24 Predicţie Obs: modelele de predicţie funcţionează bine pentru seriile staţionare Intuitiv, o serie staţionară se caracterizează prin faptul că proprietăţile sale statistice (medie, varianţă, autocorelaţie) sunt constante în timp Staţionaritate strictă: ditribuţia de probabilitate a valorilor din orice interval de timp [a,b] este identică cu distribuţia de probabilitate a valorilor din intervalul shiftat [a+h, b+h] (pentru un h>0 arbitrar) Obs: Proprietăţile statistice bazate pe ferestre de timp pot fi estimate (se obţin valori similare pt ferestre diferite) În cazul seriilor nestaţionare acest lucru nu mai este adevărat, deci înainte de a aplica o tehnică de predicţie autoregresivă ar fi util ca o serie nestaţionară să fie transformată într+una staţionară. Data mining - Curs 0 24

25 Predicţie Exemplu: serie artificial construită: y i =i+zgomot (zgomotul este generat folosind o distribuţie normală de medie 0 şi abatere standard 2) Data mining - Curs 0 25

26 Predicţie Exemplu: serie artificial construită: y i =i+zgomot (zgomotul este generat folosind o distribuţie normală de medie 0 şi abatere standard 2) Obs: Aceasta este o serie nestaţionară întrucât mediile valorilor corespunzând unor ferestre de timp diferite sunt diferite Medie 2 (a doua fereastră) Medie (prima fereastră) Data mining - Curs 0 26

27 Predicţie Exemplu: serie artificial construită: y i =i+zgomot (zgomotul este generat folosind o distribuţie normală de medie 0 şi abatere standard 2) Obs. Sunt 2 componente: tendinţa (trend) şi zgomot (noise) trend Seria (roşu) noise Cum pot fie extrase cele două componente din seria iniţială? Data mining - Curs 0 27

28 Predicţie Extragerea tendinţei = eliminarea zgomotului Cum: prin netezire Netezire exponenţială (α=0.25) Tendinţa reală Data mining - Curs 0 28

29 Predicţie Extragerea zgomotului = eliminarea tendinţei Cum: prin calcul diferenţă între elementele succesive din serie Diferenţa zgomot real Data mining - Curs 0 Zgomot real Zgomot estimat (diferenţa) 29

30 Predicţie Extragerea zgomotului = eliminarea tendinţei Cum: prin calcul diferenţă între elementele succesive din serie Transformare prin calcul diferenţă: z i = yi yi Obs: Seria obţinută prin diferenţire este staţionară Întrebare: Poate fi reconstruită seria iniţială pornind de la estimările tendinţei şi zgomotului? Diferenţa Data mining - Curs 0 30

31 Predicţie Extragerea zgomotului = eliminarea tendinţei Cum: prin calcul diferenţă între elementele succesive din serie Alte variante: Eliminarea efectului sezonier z i = y i y i P La seriile cu creştere geometrică (de exemplu serii de preţuri în care factorul de inflaţie e constant) poate fi utilă logaritmarea înainte de calculul diferenţelor Întrebare: Poate fi reconstruită seria iniţială pornind de la estimările tendinţei şi zgomotului? Data mining - Curs 0 3

32 Tendinţa şi zgomot Reconstruire: suma dintre estimarea tendinţei şi estimarea zgomotului original reconstruit original reconstruit Data mining - Curs 0 32

33 Predicţie Cum poate fi estimată (prezisă) o nouă valoare din serie? estimarea unei noi valori cf modelului de tendinţă (trend) Generarea unei noi valori cf modelului de zgomot Adunarea valorilor Problema principală: Este necesară construirea unui model de trend (e.g. prin regresie) Este necesară identificarea unui model pt zgomot; dacă este zgomot alb (valorile asociate unor momente diferite de timp sunt generate de variabile aleatoare independente cu distribuţie normală şi medie nulă) atunci valorile parametrilor (media şi abaterea standard pot fi uşor estimată) Altă abordare: se utilizează autocorelaţia = corelaţia dintre valorile corespunzătoare unor momente de timp învecinate Data mining - Curs 0 33

34 Modele autoregresive Ideea de bază: dacă valoarea autocorelaţiei este mare (în valoare absolută) atunci valoarea corespunzătoare unui moment poate fi estimată pe baza valorilor din vecinătate Calcul autocorelaţie pt o serie staţionară, (y,y 2,.,y n ), ca fiind corelaţia dintre valori separate prin întârzierea L L=3 n L n L i= Autocorrelation( L) = y y2 y3 y4 y5 y6 y7 ( y i avg( Y ))( y i+ L avg( Y )) var( Y ) y8 y9 y0 y y2 y3 y4 y5 y6 y y2 y3 y4 y5 y6 y7 y8 y9 y0 y y2 y3 y4 y5 y6 Data mining - Curs 0 34

35 Modele autoregresive Forma generală a unui model autoregresiv de ordin p: AR(p) y t = p i= a i y t i + c + ε t Obs: p este ordinul modelului şi poate fi ales analizând diferite valori posibile ale întârzierii L: p se alege ca fiind prima valoare L (pornind cu L=) pt care valoarea absolută a auto-corelaţiei este suficient de mică a, a 2,., a p şi c sunt parametri ai modelului şi se estimează folosind date de antrenare şi metoda celor mai mici pătrate Ɛ t reprezintă zgomotul Data mining - Curs 0 35

36 Modele autoregresive Modele de tip medie mobilă (Moving Average): MA(q) Motivaţie: Modelele autoregresive simple nu pot explica toate variaţiile (în mod particular schimbările bruşte, de tipul şocurilor) Idee: Modelele de tip MA prezic valorile următoare pe baza deviaţiilor anterioare ale valorilor reale faţă de cele prezise y t = q i= bε i t i + c + Obs: Presupunând că seria este staţionară şi zgomotul are medie 0 valoarea lui c este media valorilor din serie Parametrii b, b 2,., b q se estimează din date (problemă de fitare neliniară) ε t Data mining - Curs 0 36

37 Modele autoregresive Modele autoregresive combinate: ARMA(p,q) Motivaţie: Se combină capacitatea de predicţie a modelelor autoregresive şi a celor bazate pe medie mobilă: y t = p i= a i y q t i + biε t i + c + i= Obs: Un aspect important este alegerea valorilor p şi q: ar trebui alese cele mai mici valori care asigură o bună aproximare a datelor nu este uşor de identificat ε t Data mining - Curs 0 37

38 Descoperirea şabloanelor Şablon (motiv) = structură ce apare frecvent în serie Procesul de descoperire Intrare: Cel puţin o serie Lungimea L a şablonului Măsură de similaritate/ disimilaritate Prag pentru similaritate/ disimilaritate Ieşire: subsecvenţă de lungime L ce apare â frecvent în serie C. Aggarwal, Data Mining the Textbook, 205 Data mining - Curs 0 38

39 Descoperirea şabloanelor Şablon (motiv) = structură ce apare frecvent în serie Exemplu: Algoritm de tip forţă brută FindMotif (y[..n],l,eps) countmax=0 FOR i=,n-l+ DO candidate=y[i..i+l-] count=0 FOR j=,n-l+ DO D=dist(y[i..i+L-),y[j..j+L-]) IF (i!=j) and (D<=eps) THEN count=count+ ENDFOR IF count[i]>countmax THEN best=i; countmax=count ENDFOR RETURN (y[best..best+l-]) Data mining - Curs 0 39

40 Excepţii (anomalii) Există două tipuri de excepţii (anomalii) într-o serie de date: Excepţii (anomalii) punctuale: Deviaţie semnificativă de la valoarea prezisă Corespunde unei schimbări bruşte în seria de date Excepţii (anomalii) în privinţa formei: O succesiune de valori poate reprezenta o anomalie chiar dacă valorile individuale nu sunt neobişnuite A consecutive pattern of data points might be an anomaly even is the individual values are not necessary unusual De exemplu, într-o electrocardiogramă o bătaie neregulată a inimii poate fi considerată o anomalie Data mining - Curs 0 40

41 Excepţii (anomalii) Detecţia anomaliilor punctuale: Step : se determină valorea prezisă (pe baza modelului construit valorile anterioare) (z m,z m+,,z n ) Step 2: se construieşte seria deviaţiilor (d m,d m+,,d n ) cu d i =z i -y i Step 3: se calculează deviaţiile standardizate (s m,s m+,,s n ) cu s i =(d i -avg(d))/stdev(d) Dacă valoarea absolută a lui s i este mai mare decât un prag (e.g. 3) atunci se consideră că este anomalie Data mining - Curs 0 4

42 Excepţii (anomalii) Detecţia anomaliilor de formă: Step : se extrag toate subseriile corespunzătoare unui ferestre de dimensiune W Step 2: se calculează distanţa dintre fiecare subserie şi toate celelalte corespunzătoare unor ferestre disjuncte Step 3: Subseriile care diferă semnificativ de celelalte sunt considerate excepţii potenţiale Probleme: Alegerea lui W Alegerea pragului Data mining - Curs 0 42

### VISUAL FOX PRO VIDEOFORMATE ŞI RAPOARTE. Se deschide proiectul Documents->Forms->Form Wizard->One-to-many Form Wizard

VISUAL FOX PRO VIDEOFORMATE ŞI RAPOARTE Fie tabele: create table emitenti(; simbol char(10),; denumire char(32) not null,; cf char(8) not null,; data_l date,; activ logical,; piata char(12),; cap_soc number(10),;

### GRAFURI NEORIENTATE. 1. Notiunea de graf neorientat

GRAFURI NEORIENTATE 1. Notiunea de graf neorientat Se numeşte graf neorientat o pereche ordonată de multimi notată G=(V, M) unde: V : este o multime finită şi nevidă, ale cărei elemente se numesc noduri

### 10 Estimarea parametrilor: intervale de încredere

10 Estimarea parametrilor: intervale de încredere Intervalele de încredere pentru un parametru necunoscut al unei distribuţii (spre exemplu pentru media unei populaţii) sunt intervale ( 1 ) ce conţin parametrul,

### Parcurgerea arborilor binari şi aplicaţii

Parcurgerea arborilor binari şi aplicaţii Un arbore binar este un arbore în care fiecare nod are gradul cel mult 2, adică fiecare nod are cel mult 2 fii. Arborii binari au şi o definiţie recursivă : -

### Consideraţii statistice Software statistic

Consideraţii statistice Software statistic 2014 Tipuri de date medicale Scala de raţii: se măsoară în funcţie de un punct zero absolut Scale de interval: intervalul (sau distanţa) dintre două puncte pe

### EPI INFO. - Cross-tabulation şi testul 2 -

EPI INFO - Cross-tabulation şi testul 2 - Au drept scop verificarea unor ipoteze obţinute în urma centralizării datelor unei cercetări statistice şi stabilirea posibilelor legături între variabile. Acest

### DIRECTIVA HABITATE Prezentare generală. Directiva 92/43 a CE din 21 Mai 1992

DIRECTIVA HABITATE Prezentare generală Directiva 92/43 a CE din 21 Mai 1992 Birds Directive Habitats Directive Natura 2000 = SPAs + SACs Special Protection Areas Special Areas of Conservation Arii de Protecţie

### Anexa 2. Instrumente informatice pentru statistică

Anexa 2. Instrumente informatice pentru statistică 2.1. Microsoft EXCEL şi rutina HISTO Deoarece Microsoft EXCEL este relativ bine cunoscut, inclusiv cu unele funcţii pentru prelucrări statistice, în acest

### Press review. Monitorizare presa. Programul de responsabilitate sociala. Lumea ta? Curata! TIMISOARA Page1

Page1 Monitorizare presa Programul de responsabilitate sociala Lumea ta? Curata! TIMISOARA 03.06.2010 Page2 ZIUA DE VEST 03.06.2010 Page3 BURSA.RO 02.06.2010 Page4 NEWSTIMISOARA.RO 02.06.2010 Cu ocazia

### Ghid de instalare pentru program NPD RO

Ghid de instalare pentru program NPD4758-00 RO Instalarea programului Notă pentru conexiunea USB: Nu conectaţi cablul USB până nu vi se indică să procedaţi astfel. Dacă se afişează acest ecran, faceţi

### Algoritmică şi programare Laborator 3

Algoritmică şi programare Laborator 3 Următorul algoritm calculează cel mai mare divizor comun şi cel mai mic multiplu comun a două numere naturale, nenule, a şi b, citite de la tastatură. Algoritmul are

### Raionul Şoldăneşti la 10 mii locuitori 5,2 4,6 4,4 4,8 4,8 4,6 4,6 Personal medical mediu - abs,

Indicatorii de bază privind sănătatea populaţiei raionului şi rezultatele de activitate a instituţiilor medico - sanitare publice Reţeaua instituţiilor medicale: -spitale republicane 17 - - - - - - -spitale

### LESSON FOURTEEN

LESSON FOURTEEN lesson (lesn) = lecţie fourteen ( fǥ: ti:n) = patrusprezece fourteenth ( fǥ: ti:nθ) = a patrasprezecea, al patrusprezecilea morning (mǥ:niŋ) = dimineaţă evening (i:vniŋ) = seară Morning

### Clasele de asigurare. Legea 237/2015 Anexa nr. 1

Legea 237/2015 Anexa nr. 1 Clasele de asigurare Secţiunea A. Asigurări generale 1. accidente, inclusiv accidente de muncă şi boli profesionale: a) despăgubiri financiare fixe b) despăgubiri financiare

### Biostatistică Medicină Generală. Lucrarea de laborator Nr Intervale de încredere. Scop: la sfârşitul laboratorului veţi şti:

Biostatistică Medicină Generală Lucrarea de laborator Nr.5 Scop: la sfârşitul laboratorului veţi şti: Să folosiţi foaia de calcul Excel pentru a executa calculele necesare găsirii intervalelor de încredere

### ACADEMIA DE STUDII ECONOMICE FACULTATEA DE FINANŢE, ASIGURĂRI, BĂNCI şi BURSE de VALORI

ACADEMIA DE STUDII ECONOMICE FACULTATEA DE FINANŢE, ASIGURĂRI, BĂNCI şi BURSE de VALORI LUCRARE DE LICENŢĂ MODELE DE EVALUARE A OPŢIUNILOR (METODE PRACTICE COMPUTAŢIONALE) COORDONATOR: PROF. UNIV. DR.

### Capitolul 1. Noţiuni de bază

1 Capitolul 1. Noţiuni de bază Capitolul este destinat în principal prezentării unor elemente introductive absolut necesare pentru păstrarea caracterului de sine stătător al lucrării în Liceu anumite noţiuni

### INTRODUCERE : Ce este econometria? 1. Scurt istoric privind apariţia econometriei. 2. Definiţia econometriei

INTRODUCERE : Ce este econometria?. Scurt istoric privind apariţia econometriei. Definiţia econometriei 3. Noţiuni şi concepte fundamentale ale econometriei modelul econometric Sursa de date Teste statistice

### Maria plays basketball. We live in Australia.

RECAPITULARE GRAMATICA INCEPATORI I. VERBUL 1. Verb to be (= a fi): I am, you are, he/she/it is, we are, you are, they are Questions and negatives (Intrebari si raspunsuri negative) What s her first name?

### Sistemul de operare Windows (95, 98) Componenta My Computer

Laborator 9 Sistemul de operare Windows (95, 98) Componenta My Computer My Computer este o componentă ce permite crearea şi organizarea fişierelor şi directoarelor şi gestionarea discurilor. My Computer

### ARHITECTURA SISTEMELOR DE CALCUL ŞI SISTEME DE OPERARE. LUCRĂRILE DE LABORATOR Nr. 12, 13 şi 14

ARHITECTURA SISTEMELOR DE CALCUL ŞI SISTEME DE OPERARE LUCRĂRILE DE LABORATOR Nr. 12, 13 şi 14 ELEMENTE DE LOGICĂ NUMERICĂ. REDUCEREA EXPRESIILOR LOGICE. I. SCOPUL LUCRĂRILOR Lucrările prezintă câteva

### Diagnoza sistemelor tehnice

Diagnoza sistemelor tehnice Curs 1: Concepte de bază utilizate în detecţia şi diagnoza defectelor. Terminologie 1/ Diagnoza sistemelor tehnice Cf gr diagnosis = cunoastere Diagnoza (medicina)= determinarea

### CAPITOLUL 2. PROIECTAREA MODELULUI RELAŢIONAL AL DATELOR PRIN NORMALIZARE

CAPITOLUL 2. PROIECTAREA MODELULUI RELAŢIONAL AL DATELOR PRIN NORMALIZARE În literatura de specialitate, în funcţie de complexitatea bazei de date sunt abordate următoarele metode de proiectare: proiectarea

### 2. PORŢI LOGICE ( )

2. PORŢI LOGICE (9.4.24) 2.. INTRODUCERE 2.. CONSTANTE ŞI VARIAILE OOLEENE. TAELE DE ADEVĂR În algebra booleană sunt două constante: şi. În funcţie de tipul de logică folosit, de tehnologia utilizată,

### Asocierea variabilelor discrete

Asocierea variabilelor discrete Asocierea variabilelor nominale Tipuri de teste χ Pearson este cel mai utilizat tip de test de semnificaţie χ (de multe ori lipseşte numele "Pearson") şi priveşte asocierea

### O VARIANTĂ DISCRETĂ A TEOREMEI VALORII INTERMEDIARE

O VARIANTĂ DISCRETĂ A TEOREMEI VALORII INTERMEDIARE de Andrei ECKSTEIN, Timişoara Numeroase noţiuni din analiza matematică au un analog discret. De exemplu, analogul discret al derivatei este diferenţa

### PREVIZIUNI ÎN ECONOMIE BAZATE PE MODELELE ECONOMETRICE UTILIZÂND EViews 5. ECONOMIC FORECASTS BASED ON ECONOMETRIC MODELS USING EViews 5

PREVIZIUNI ÎN ECONOMIE BAZATE PE MODELELE ECONOMETRICE UTILIZÂND EViews 5 ECONOMIC FORECASTS BASED ON ECONOMETRIC MODELS USING EViews 5 Conf. univ. dr. Cornelia Tomescu- Dumitrescu Universitatea Constantin

### VERBUL. Are 3 categorii: A. Auxiliare B. Modale C. Restul. A. Verbele auxiliare (to be si to have)

VERBUL Are 3 categorii: A. Auxiliare B. Modale C. Restul A. Verbele auxiliare (to be si to have) 1. Sunt verbe deosebit de puternice 2. Au forme distincte pt. prezent si trecut 3. Intra in alcatuirea altor

### Anexa nr.1. contul 184 Active financiare depreciate la recunoașterea inițială. 1/81

Anexa nr.1 Modificări și completări ale Reglementărilor contabile conforme cu Standardele Internaționale de Raportare Financiară, aplicabile instituțiilor de credit, aprobate prin Ordinul Băncii Naționale

### Defuzzificarea într-un sistem cu logică fuzzy. Aplicaţie: maşina de spălat cu reguli fuzzy. A. Obiective. B. Concepte teoretice ilustrate

Defuzzificarea într-un sistem cu logică fuzzy. Aplicaţie: maşina de spălat cu reguli fuzzy A. Obiective 1) Vizualizarea procesului de selecţie a valorii tranşante de ieşire din mulţimea fuzzy de ieşire

### PREZENTARE INTERFAŢĂ MICROSOFT EXCEL 2007

PREZENTARE INTERFAŢĂ MICROSOFT EXCEL 2007 AGENDĂ Prezentarea aplicaţiei Microsoft Excel Registre şi foi de calcul Funcţia Ajutor (Help) Introducerea, modificarea şi gestionarea datelor în Excel Gestionarea

### Microsoft Excel partea 1

Microsoft Excel partea 1 În această parte veţi utiliza următoarele funcţionalităţi ale pachetului software: Realizarea şi formatarea unei foi de calcul Adrese absolute şi relative Funcţii: matematice,

Educaţia Matematică Vol. 3, Nr. 1-2 (2007), 51-56 Paradoxuri matematice 1 Ileana Buzatu Abstract In this paper we present some interesting paradoxical results that take place when we use in demonstration

### PROBLEME DE TEORIA NUMERELOR LA CONCURSURI ŞI OLIMPIADE

PROBLEME DE TEORIA NUMERELOR LA CONCURSURI ŞI OLIMPIADE Corneliu Mănescu-Avram Nicuşor Zlota Lucrarea prezentata la Conferinta Anuala a SSMR din Romania, Ploiesti, 19-21 octombrie 2012 Abstract. This paper

### Biraportul în geometria triunghiului 1

Educaţia Matematică Vol. 2, Nr. 1-2 (2006), 3-10 Biraportul în geometria triunghiului 1 Vasile Berghea Abstract In this paper we present an interesting theorem of triangle geometry which has applications

### AMINELE BIOGENE-IMPLICATII IN PATOLOGIA UMANA

Raport ştiinţific Grant TD 282/2008 cu tema AMINELE BIOGENE-IMPLICATII IN PATOLOGIA UMANA Director grant Asist.drd.Zamosteanu Nina ANUL 2008 Rezultatele obţinute pe parcursul anului 2008 au avut ca obiectiv

### Management. Măsurarea activelor generatoare de cunoştinţe

Măsurarea activelor generatoare de cunoştinţe 1. Introducere Tranziţia celor mai multe dintre naţiunile dezvoltate şi în curs de dezvoltare către economiile bazate pe cunoştinţe a condus la înţelegerea

### OLIMPIADA DE MATEMATIC ¼A ETAPA JUDEŢEAN ¼A 3 martie 2007

ETAPA JUDEŢEAN ¼A 3 martie 2007 CLASA A IV-A. Folosind de şapte ori cifra 7, o parte din semnele celor patru operaţii operaţii +; ; ; : eventual şi paranteze rotunde, compuneţi şapte exerciţii, astfel

### Menţinerea în funcţiune a unui sistem eficient ABC/ABM

Economie teoretică şi aplicată Volumul XVIII (2011), No. 2(555), pp. 46-57 Menţinerea în funcţiune a unui sistem eficient ABC/ABM Gary COKINS SAS Institute Inc., Cary, North Carolina, USA gary.cokins@sas.com

### Conferinţa Naţională de Învăţământ Virtual, ediţia a IV-a, Graph Magics. Dumitru Ciubatîi Universitatea din Bucureşti,

Conferinţa Naţională de Învăţământ Virtual, ediţia a IV-a, 2006 133 Graph Magics Dumitru Ciubatîi Universitatea din Bucureşti, workusmd@yahoo.com 1. Introducere Graph Magics este un program destinat construcţiei

### Lichiditatea Bursei de Valori Bucureşti (BVB) în perioada crizei financiare *

Economie teoretică şi aplicată Volumul XVII (2010), No. 5(546), pp. 2-24 Lichiditatea Bursei de Valori Bucureşti (BVB) în perioada crizei financiare * Liviu GEAMBAŞU Academia de Studii Economice, Bucureşti

### ARHITECTURA CALCULATOARELOR 2003/2004 CURSUL 10

ARHITECTURA CALCULATOARELOR 2003/2004 CURSUL 10 4.1.4 Ceasuri (semnale de tact) În majoritatea circuitelor digitale ordinea în care au loc evenimentele este critică. Uneori un eveniment trebuie să preceadă

### Rigla şi compasul. Gabriel POPA 1

Rigla şi compasul Gabriel POPA 1 Abstract. The two instruments accepted by the ancient Greeks for performing geometric constructions, if separately used, are not equally powerful. The compasses alone can

### Analele Universităţii Constantin Brâncuşi din Târgu Jiu, Seria Economie, Nr. 1/2010

DIAGNOSTICUL FINANCIAR MODALITATE DE OBŢINERE A PERFORMANŢELOR FINANCIARE ALE FIRMEI Prof. Univ. Dr. Constantin CARUNTU Universitatea Constantin Brâncuşi din Târgu - Jiu Lect.univ.dr. Mihaela Loredana

### ANEXA NR. 1. Caracteristicile tehnice ale interfeţelor echipamentelor. Exemplu schema de interconectare TRONSON XX: A A1 A2 A3 - B STM-4 A2 A3 STM-1

SERVIIUL DE TELEOUNIAŢII SPEIALE SEŢIUNEA II AIET DE SARINI ONTRAT DE FURNIZARE EHIPAENTE DE OUNIAŢII PENTRU IPLEENTAREA PROIETULUI REŞTEREA APAITĂŢII DE INTERONETARE A SISTEELOR INFORATIE ŞI BAZELOR DE

### Mail Moldtelecom. Microsoft Outlook Google Android Thunderbird Microsoft Outlook

Instrucțiunea privind configurarea clienților e-mail pentru Mail Moldtelecom. Cuprins POP3... 2 Outlook Express... 2 Microsoft Outlook 2010... 7 Google Android Email... 11 Thunderbird 17.0.2... 12 iphone

### Utilizarea eficientă a factorilor de producţie

Utilizarea eficientă a factorilor de producţie Prof. univ. dr. Alina Costina BĂRBULESCU TUDORACHE Ec. Mădălin BĂRBULESCU TUDORACHE Abstract Economic efficiency expresses the quality of human life concretized

### ABORDĂRI ŞI SOLUŢII SPECIFICE ÎN MANAGEMENTUL, GUVERNANŢA ŞI ANALIZA DATELOR DE MARI DIMENSIUNI (BIG DATA)

ABORDĂRI ŞI SOLUŢII SPECIFICE ÎN MANAGEMENTUL, GUVERNANŢA ŞI ANALIZA DATELOR DE MARI DIMENSIUNI (BIG DATA) Vladimir Florian Gabriel Neagu vladimir@ici.ro gneagu@ici.ro Institutul Naţional de Cercetare-Dezvoltare

### Programa analitică. Verificare 2.7 Regimul disciplinei OBL

Programa analitică 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior: UNIVERSITATEA DE MEDICINĂ ȘI FARMACIE TÎRGU MUREȘ 1.2 Facultatea DE MEDICINĂ 1.3 Departamentul M2 1.4 Domeniul de studii:

### Eşantionarea statistică în auditul financiar pentru estimarea denaturărilor contabile

Eşantionarea statistică în auditul financiar pentru estimarea denaturărilor contabile Abstract Elisabeta JABA*, Ioan-Bogdan ROBU** & Mihaela-Alina ROBU*** Statistical Sampling in Financial Auditing to

### Cu ce se confruntă cancerul de stomac? Să citim despre chirurgia minim invazivă da Vinci

Cu ce se confruntă cancerul de stomac? Să citim despre chirurgia minim invazivă da Vinci Opţiunile chirurgicale Cancerul de stomac, numit şi cancer gastric, apare atunci când celulele normale ies de sub

### DEZVOLTAREA LEADERSHIP-ULUI ÎN ECONOMIA BAZATĂ PE CUNOAŞTERE LEADERSHIP DEVELOPMENT IN KNOWLEDGE BASED ECONOMY

DEZVOLTAREA LEADERSHIP-ULUI ÎN ECONOMIA BAZATĂ PE CUNOAŞTERE LEADERSHIP DEVELOPMENT IN KNOWLEDGE BASED ECONOMY Conf. univ. dr. Marian NĂSTASE Academia de Studii Economice, Facultatea de Management, Bucureşti

### FINANCIAL DIAGNOSIS THE WAY TO GET FINANCIAL PERFORMANCES BY THE COMPANY

DIAGNOSTICUL FINANCIAR MODALITATE DE OBŢINERE A PERFORMANŢELOR FINANCIARE ALE FIRMEI PROF.UNIV.DR. CĂRUNTU CONSTANTIN LECT.UNIV.DR. LĂPĂDUŞI MIHAELA LOREDANA UNIVERSITATEA CONSTANTIN BRÂNCUŞI FINANCIAL

### C O A C H I N G H O G A N L E A D PLAN DE DEZVOLTARE PENTRU AUTOCUNOAŞTEREA STRATEGICĂ. Raport pentru: Jane Doe ID: HB290681

S E L E C T D E V E L O P L E A D H O G A N L E A D C O A C H I N G PLAN DE DEZVOLTARE PENTRU AUTOCUNOAŞTEREA STRATEGICĂ Raport pentru: Jane Doe ID: HB290681 Data: 02 August 2012 2 0 0 9 H o g a n A s

### MANUAL DE UTILIZARE. 2. Nomenclator Curs Produse Clienti Introducere Facturi

MANUAL DE UTILIZARE Va rugam sa rasfoiti acest manual de utilizare al programului de facturare FACTURIS. O sa descoperiti multe optiuni pe care le ofera acest soft de facturare si va fi mult mai usor sa

### Înregistratoare de energie electrică trifazate Fluke 1732 şi 1734

DATE TEHNICE Înregistratoare de energie electrică trifazate Fluke 1732 şi 1734 Înregistrarea consumului d energie în timp este acum la dispoziţia dvs. descoperiţi unde pierdeţi energie, optimizaţi consumul

### CAPITOLUL XI METODA DIRECT - COSTING

PITOLUL XI METODA DIRECT - COSTING Obiective: aprofundarea conceptului de metodă parţială; însuşirea metodei de calcul direct costing; înţelegerea diferenţelor dintre metodele globale şi parţiale; aprofundarea

### NUMBERS [nλmbə r s] = NUMERELE

JURNALISM, ANUL -2, CURS 8 * USEFUL WORDS: GENERAL VOCABULARY NUMBERS [nλmbə r s] = NUMERELE Cardinal numbers [ka r dinəl nλmbə r s] = Numeralele cardinale = one [wan] = eleven [i levən] 2 = twenty-one

### Referat II. Arhitectura unei interfeţe avansate pentru un Sistem Suport pentru Decizii. Coordonator ştiinţific: Acad. prof. dr. ing. Florin G.

Academia Română Secţia Ştiinţa şi Tehnologia Informaţiei Institutul de Cercetări pentru Inteligenţa Artificială Referat II Arhitectura unei interfeţe avansate pentru un Sistem Suport pentru Decizii Coordonator

### RELAŢIA RESPONSABILITATE SOCIALĂ SUSTENABILITATE LA NIVELUL ÎNTREPRINDERII

RELAŢIA RESPONSABILITATE SOCIALĂ SUSTENABILITATE LA NIVELUL ÎNTREPRINDERII Ionela-Carmen, Pirnea 1 Raluca-Andreea, Popa 2 Rezumat: În contextual crizei actuale şi a evoluţiei economice din ultimii ani

### ANALIZA STATICĂ A UNEI STRUCTURI DE TIP PANOU

APLICAŢIA 7 ANALIZA STATICĂ A UNEI STRUCTURI DE TIP PANOU 7.1 Descrierea aplicaţiei Structurile de tip panou publicitar sunt compuse, în principal, din două elemente: unul de tip panou şi celălalt de tip

### DEZVOLTARE ORGANIZAŢIONALĂ ŞI MANAGEMENTUL SCHIMBĂRII

UNIVERSITATEA BABEŞ-BOLYAI, CLUJ-NAPOCA Centrul de formare continuă, învățământ la distanță și cu frecvență redusă Facultatea de Ştiinţe Politice, Administrative şi ale Comunicării Specializarea: Administraţie

### Monitorizarea consumului de energie: Puterea Informaţiei

Monitorizarea consumului de energie: Puterea Informaţiei Detectaţi oportunităţi de reducere a costurilor şi îmbunătăţiţi performanţa clădirii cu o soluţie probată Studiu / Iunie 2011 Make the most of your

### STANDARDUL INTERNAŢIONAL DE AUDIT 120 CADRUL GENERAL AL STANDARDELOR INTERNAŢIONALE DE AUDIT CUPRINS

1 P a g e STANDARDUL INTERNAŢIONAL DE AUDIT 120 CADRUL GENERAL AL STANDARDELOR INTERNAŢIONALE DE AUDIT CUPRINS Paragrafele Introducere 1-2 Cadrul general de raportare financiară 3 Cadrul general pentru

### Capitolul 5. Elemente de teoria probabilităţilor

Capitolul 5. Elemente de teoria probabilităţilor Acest capitol este preluat din Dragomirescu (1998), cu unele corecţii şi cu o piesă originală: aplicaţia ecologică sau biomedicală la regula adunării şi

### Ghid de prevenire a consumului de droguri în rândul adolescenþilor ºi tinerilor

Ghid de prevenire a consumului de droguri în rândul adolescenþilor ºi tinerilor Autori: psih. Daniela GEORGESCU psih. Ana Maria MOLDOVAN dr. Gabriel CICU Descrierea CIP a Bibliotecii Naţionale: Autori:

### PROCESOARE NUMERICE DE SEMNAL DIGITAL SIGNAL PROCESSORS

Procesoare Numerice de Semnal - CURS 1 PROCESOARE NUMERICE DE SEMNAL DIGITAL SIGNAL PROCESSORS Procesoare Numerice de Semnal - CURS 2 1. Introducere în domeniul procesoarelor numerice de semnal 2. Sisteme

### Cu orice alt analizor de calitate a energiei nu faceţi decât să irosiţi energie.

Cu orice alt analizor de calitate a energiei nu faceţi decât să irosiţi energie. Analizoare de energie şi pentru calitatea energiei electrice Fluke 430 seria II Modele Fluke seria 430 II Analizor de energie

### Modalităţi de cuantificare a PM 10 şi PM 2,5 din aerul ambiental utilizând metoda standardizată

Disponibil online la adresa www.proenvironment.ro ProEnvironment ProEnvironment 2 (2009) 68-72 Articol original Modalităţi de cuantificare a PM 10 şi PM 2,5 din aerul ambiental utilizând metoda standardizată

### LUPTA PENTRU IDENTITATEA OMULUI. MEMORIE ŞI IDENTITATE COLECTIVĂ THE BATTLE FOR THE HUMAN BEING S IDENTITY. MEMORY AND COLLECTIVE IDENTITY

LUPTA PENTRU IDENTITATEA OMULUI. MEMORIE ŞI IDENTITATE COLECTIVĂ THE BATTLE FOR THE HUMAN BEING S IDENTITY. MEMORY AND COLLECTIVE IDENTITY Dr. Simona MITROIU Departamentul de Ştiinţe Umaniste Universitatea

### IBM OpenPages GRC on Cloud

Termenii de Utilizare IBM Termeni Specifici Ofertei SaaS IBM OpenPages GRC on Cloud Termenii de Utilizare ("TdU") sunt alcătuiţi din aceşti Termeni de Utilizare IBM Termeni Specifici Ofertei SaaS ("Termenii

### CE LIMBAJ DE PROGRAMARE SĂ ÎNVĂŢ? PHP vs. C# vs. Java vs. JavaScript

Vizitaţi: CE LIMBAJ DE PROGRAMARE SĂ ÎNVĂŢ? PHP vs. C# vs. Java vs. JavaScript Dacă v-aţi gândit să vă ocupaţi de programare şi aţi început să analizaţi acest domeniu, cu siguranţă v-aţi întrebat ce limbaj

### SISTEME DE ACHIZIŢIE DE DATE CU PC

SISTEME DE ACHIZIŢIE DE DATE CU PC I. SCOPUL LUCRĂRII: Scopul acestei lucrări este de a face o introduce în problematica achiziţiei de date în general, a structurii generale a unui sistem de achiziţie

### Course Schedule from Oct. 2, 2017 to Dec. 31, 2018

Structural Engineering Design and Technology Civil Engineering Design and Technology Civil & Structural AutoCAD 2D & 3D 9:00-14:00 2-Oct-17 26-Oct-17 M, T, W, Th Engineering Engineering Mathematics 9:00-14:00

### OLIMPIADA INTERNAŢIONALĂ DE MATEMATICĂ FORMULA OF UNITY / THE THIRD MILLENIUM 2014/2015 RUNDA A DOUA

OLIMPIADA INTERNAŢIONALĂ DE MATEMATICĂ FORMULA OF UNITY / THE THIRD MILLENIUM 014/015 RUNDA A DOUA Abstract. Comments on some of the problems presented at the new integrated International Mathematical

### Semantic Web RDF+OWL+Protege. Introducere

Semantic Web RDF+OWL+Protege Introducere ApariŃia webului în 1989 a constituit un mare pas înainte în felul în care se poate interacńiona cu calculatorul. Webul a permis tuturor celor care nu aveau cunoştinńe

### STANDARDIZAREA PROCESELOR ŞI A ACTIVITǍŢILOR ÎN ORGANIZAŢIILE INDUSTRIALE PRIN IMPLEMENTAREA SISTEMULUI DE FABRICAŢIE LEAN

STANDARDIZAREA PROCESELOR ŞI A ACTIVITǍŢILOR ÎN ORGANIZAŢIILE INDUSTRIALE PRIN IMPLEMENTAREA SISTEMULUI DE FABRICAŢIE LEAN Dr.Ing. Daniel D. Georgescu S.C. VULCAN S.A.-Bucureşti Absolvent al Universităţii

### Transforma -te! Steve Andreas. Editura EXCALIBUR Bucureşti Traducere: Carmen Ciocoiu

Transforma -te! ) Cum să devii ceea ce îţi doreşti! Steve Andreas Traducere: Carmen Ciocoiu Editura EXCALIBUR Bucureşti 2008 CUPRINS Mulţumiri... Introducere... Elemente de bază 1 Concepţia despre sine,

### PROIECT DE LECȚIE. Disciplina: Fizică. Clasa: a X a. Profesor: Moșteanu Gabriela. Unitatea de învăţare: Producerea şi utilizarea curentului electric

PROIECT DE LECȚIE Disciplina: Fizică Clasa: a X a Profesor: Moșteanu Gabriela Unitatea de învăţare: Producerea şi utilizarea curentului electric Titlul lecţiei: Legea lui Ohm pentru o porţiune de circuit.

### STANDARDUL INTERNAŢIONAL DE AUDIT 500 PROBE DE AUDIT CUPRINS

1 P a g e STANDARDUL INTERNAŢIONAL DE AUDIT 500 PROBE DE AUDIT CUPRINS Paragrafele Introducere...1-2 Conceptul de probe de audit...3-6 Probe de audit adecvate si suficiente...7-14 Utilizarea aserţiunilor

### MANAGEMENTUL PROIECTELOR EUROPENE

SUPORT CURS MANAGEMENTUL PROIECTELOR EUROPENE Titular disciplină: Prof. univ. dr. Dumitru OPREA Suport lucrări practice: Prof. univ. dr. Gabriela MEŞNIŢĂ Lect. univ. dr. Daniela POPESCUL Copyright 2011

### Ce pot face sindicatele

Ce pot face sindicatele pentru un sistem corect de salarizare a angajaţilor, femei şi bărbaţi? Minighid despre politici de salarizare pentru liderii de sindicat Centrul Parteneriat pentru Egalitate 2007

### Geometrie euclidian¼a în plan şi în spaţiu. Petru Sorin Botezat

Geometrie euclidian¼a în plan şi în spaţiu Petru Sorin Botezat aprilie-mai 2009 Capitolul 1 Noţiuni de logic¼a 1.1 Propoziţii Unitatea discursului logic este propoziţia. Not¼am propoziţiile cu p; q; r;...

### Clasificarea internaţională a funcţionării, dizabilităţii şi sănătăţii

CIF Clasificarea internaţională a funcţionării, dizabilităţii şi sănătăţii Organizaţia Mondială a Sănătăţii Geneva WHO Library Cataloguing-in-Publication data Clasificarea internaţională a funcţionării,

### 2. COMERŢUL ELECTRONIC DEFINIRE ŞI TIPOLOGIE

2. COMERŢUL ELECTRONIC DEFINIRE ŞI TIPOLOGIE De-a lungul istoriei omenirii, schimbul a cunoscut mai multe forme. Dacă la început, în condiţiile economiei naturale, schimbul lua forma trocului prin care

### Curriculum vitae Europass

Curriculum vitae Europass Informaţii personale Nume / Prenume TANASESCU IOANA EUGENIA Adresă(e) Str. G. Enescu Nr. 10, 400305 CLUJ_NAPOCA Telefon(oane) 0264.420531, 0745820731 Fax(uri) E-mail(uri) ioanatanasescu@usamvcluj.ro,

### Pushbutton Units and Indicator Lights

Insert labels and insert caps Clear, illuminated and indicator lights can be fitted with insert labels and caps for identification purposes. These labels and caps are made of a semi-transparent molded

### Marketingul strategic în bibliotecă

Marketingul strategic în bibliotecă Conf. univ. dr. Ionel ENACHE În ultimii ani marketingul a câştigat o importanţă din ce în ce mai mare în bibliotecile din întreaga lume. Creşterea autonomiei, amplificarea

### Ghid metodologic de implementare a proiectelor pilot

Ministerul Internelor şi Reformei Administrative Unitatea Centrală pentru Reforma Administraţiei Publice Ghid metodologic de implementare a proiectelor pilot 1 Prefaţă În contextul aderării României la

### MANUAL DE INSTRUCTIUNI AD 70H

Va multumim pentru achizitionarea produsului nostru. Va rugam sa cititi acest manual inainte de a face conexiunile si de a folosi acest produs. Pastrati acest manual pentru viitoare referinte. DVD player-ul

### lindab we simplify construction LindabTopline Țiglă metalică Roca Întoarcerea la natură

LindabTopline Țiglă metalică Roca Întoarcerea la natură Tradiţia ne inspiră Lindab Roca este un sistem complet de învelitori, dezvoltat de-a lungul a multor ani de cercetări, prin perfecţionarea continuă

### SORIN CERIN STAREA DE CONCEPŢIUNE ÎN COAXIOLOGIA FENOMENOLOGICĂ

SORIN CERIN STAREA DE CONCEPŢIUNE ÎN COAXIOLOGIA FENOMENOLOGICĂ EDITURA PACO Bucureşti,2007 All right reserved.the distribution of this book without the written permission of SORIN CERIN, is strictly prohibited.

### FIŞA DISCIPLINEI. Licență

Competenţe profesionale FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1.Instituţia de învăţământ superior 1.2.Facultatea 1.3.Departamentul 1.4.Domeniul de studii 1.5.Ciclul de studii 1.6.Programul de studii/calificarea

### SOCIOLOGIE ORGANIZATIONALA

SOCIOLOGIE ORGANIZATIONALA UNITATEA I... 2 1. ORGANIZATIA: DEFINITII, TEORII SI MODELE... 2 1.1.DEFINIŢIA ORGANIZAŢIEI... 3 1. 2. TEORIA CICLULUI VIEŢII... 12 4.3. STRUCTURA ORGANIZATIONALA... 18 1. Complexitatea....

### Capitolul I art.1, art.2, art.3, art.4, art.5 si art.6 si Capitolul V art.21, art.22, art.26, art.27 si art.28

Analiza Proiectului de Ordin privind modificarea Ordinului ministrului mediului si gospodaririi apelor nr. 578/2006 pentru aprobarea Metodologiei de calcul al contributiilor si taxelor datorate la Fondul

### ANALIZA COMPARATIVĂ A UNOR PARAMETRI DIN SEDIMENTUL URINAR LA SUBIECŢI DE SEX FEMININ ŞI MASCULIN

Annals of West University of Timişoara, ser. Biology, vol XII, pp 9-16 ANALIZA COMPARATIVĂ A UNOR PARAMETRI DIN SEDIMENTUL URINAR LA SUBIECŢI DE SEX FEMININ ŞI MASCULIN MARIOARA NICOLETA FILIMON 1, ROXANA

### CALITATEA FORMĂRII ASISTENTULUI SOCIAL, CERINŢĂ A SERVICIILOR SOCIALE SPECIALIZATE

CALITATEA FORMĂRII ASISTENTULUI SOCIAL, CERINŢĂ A SERVICIILOR SOCIALE SPECIALIZATE ELENA ZAMFIR ezamfir@gmail.com Abstract: In a world of globalization and growing competition, international and regional

### Voi face acest lucru în următoarele feluri. Examinând. modul în care muncesc consultanţii. pieţele pe care lucrează

Consultanţă pentru management Inţelegerea şi conducerea activităţii de consultanţă ca o afacere Voi face acest lucru în următoarele feluri Examinând modul în care muncesc consultanţii pieţele pe care lucrează