Amerikas nächstes Top-Modell, Zyklus 3
Inhalt
· 1 Teilnehmer
o 1.1 In der Reihenfolge ihrer Beseitigung
o 1.2 Abrufauftrag
· 2 Statistik
Teilnehmer
In der Reihenfolge ihrer Beseitigung
- Magdalena Rivas, 24, aus Worcester, Massachusetts
- Leah Darrow, 24, aus Oklahoma City, Oklahoma
- Julie Titus, 20, aus Kent, Washington
- Laura "Kristi" Grommet, 20, St. Louis, Missouri
- Jennipher Frost, 22, Pocatello, Idaho
- Kelle Jacob, 19, New York City, New York
- Cassie Grisham, 19, Norman, Oklahoma
- Toccara Jones, 22, Dayton, Ohio
- Nicole Borud, 21, Minot, Nord-Dakota
- Norelle Van Herk, 20, Newport Beach, Kalifornien
- Ann Markley, 21, Erie, Pennsylvania
- Amanda Swafford, 25, Hendersonville, North Carolina (2. Vizemeisterin)
- Camara "Yaya" Da Costa, 21, Harlem, New York (Zweitplatzierte)
- Eva Pigford, 20, Los Angeles, Kalifornien (Siegerin)
Abruf-Auftrag
| Tyras Einsatzbefehl | |||||||||||||||
| Bestellung | Episoden |
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| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 11 | 12 | 13 |
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| 1 | Ann | Yaya | Amanda | Cassie | Amanda | Eva | Eva | Nicole | Ann | Amanda | Amanda | Yaya | Eva |
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| 2 | Leah | Kristi | Nicole | Ann | Yaya | Amanda | Ann | Eva | Eva | Yaya | Yaya | Eva | Yaya |
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| 3 | Kelle | Julie | Eva | Toccara | Norelle | Nicole | Yaya | Amanda | Norelle | Eva | Eva | Amanda |
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| 4 | Cassie | Jennipher | Yaya | Nicole | Eva | Yaya | Norelle | Yaya | Amanda | Ann | Ann |
| |||
| 5 | Yaya | Kelle | Toccara | Eva | Nicole | Toccara | Amanda | Norelle | Yaya | Norelle |
| ||||
| 6 | Kristi | Cassie | Jennipher | Amanda | Toccara | Norelle | Nicole | Ann | Nicole |
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| 7 | Julie | Toccara | Cassie | Norelle | Ann | Cassie | Toccara | Toccara |
| ||||||
| 8 | Magdalena | Nicole | Norelle | Yaya | Cassie | Eva | Cassie |
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| 9 | Nicole | Eva | Ann | Kelle | Kelle | Kelle |
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| 10 | Amanda | Norelle | Kristi | Jennipher | Jennipher |
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| 11 | Norelle | Amanda | Kelle | Kristi |
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| 12 | Toccara | Ann | Julie |
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| 13 | Jennipher | Leah |
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| 14 | Eva | Magdalena |
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Der Kandidat hat die Herausforderung der Belohnung gewonnen
Die Kandidatin war CoverGirl der Woche
Die Kandidatin wurde CoverGirl der Woche und gewann das Preisausschreiben
Die Kandidatin war CoverGirl der Woche und schied aus
Der Kandidat schied außerhalb der Jury aus
Der Kandidat schied aus
Der Kandidat hat den Wettbewerb gewonnen
Statistik
- Anzahl der Teilnehmer: 14
- Älteste Kandidatin: Amanda, 25
- Jüngste Kandidatin: Kelle und Cassie, beide 19
- Die meisten kollektiven Erstanrufe: Amanda, 4
- Die meisten aufeinander folgenden ersten Call-Outs: Amanda, zweimal
- Die meisten kollektiven Herausforderungen gewinnen: Yaya, 5 Mal
- Die meisten aufeinander folgenden Herausforderungen gewinnen: Yaya, 5 Mal
- Die meisten kollektiven Bottom-Two-Applikationen: Ann, 5 Mal
- Die meisten aufeinanderfolgenden unteren zwei Apparate: Eva, zweimal
| · v · t · e Amerikas nächstes Top-Modell | |||||
| Zyklen | |||||
| Besetzte Mitglieder |
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| Gewinner | Laura Kirkpatrick - Erin Wagner - Norelle Van Herk - Allison Harvard - Raina Hein - Chelsey Hersley - Ann Ward - Alexandra Day | ||||
| Verwandte Ausstellungen | Top Model-Serie - Die Tyra Banks-Schau (2005-2010) - Modelville - Stylista (2008) - Wahre Schönheit (2009-heute) | ||||
| Klicken Sie hier für die vollständige Liste der Teilnehmer. | |||||
Fragen und Antworten
F: Was ist ein Data Lake?
A: Ein Data Lake ist ein Speicher für große Mengen an unstrukturierten Rohdaten. Er kann zum Speichern und Analysieren jeder Art von Daten aus verschiedenen Quellen in ihrem ursprünglichen Format verwendet werden.
F: Was sind die Vorteile eines Data Lake?
A: Zu den Vorteilen eines Data Lake gehören verbesserte Skalierbarkeit, Kosteneinsparungen, schnellerer Zugriff auf Erkenntnisse und bessere Einhaltung von Vorschriften. Außerdem ermöglicht er mehr Flexibilität bei der Analyse und Nutzung der Daten.
F: Wie unterscheidet sich ein Data Lake von anderen Arten der Speicherung?
A: Ein Data Lake unterscheidet sich von anderen Speicherarten, weil er unstrukturierte Rohdaten anstelle von strukturierten oder halbstrukturierten Informationen speichert. Dies ermöglicht eine größere Flexibilität bei der Analyse der gespeicherten Informationen. Da die gespeicherten Informationen nicht wie bei herkömmlichen Datenbanken vordefiniert oder in bestimmte Kategorien eingeteilt sind, sind weniger manuelle Eingriffe erforderlich, wenn Sie auf die gespeicherten Informationen zugreifen oder sie manipulieren möchten.
F: Welche Art von Technologien werden in einem Data Lake verwendet?
A: Technologien wie Hadoop und Apache Spark werden häufig eingesetzt, um große Mengen unstrukturierter Informationen in einer Data Lake-Umgebung zu verwalten und zu verarbeiten. Diese Technologien ermöglichen eine effiziente Verarbeitung und Analyse riesiger Datensätze, die ansonsten zu komplex wären, um sie manuell zu verarbeiten.
F: Wer nutzt Data Lakes?
A: Data Lakes werden in der Regel von Unternehmen genutzt, die schnell und effizient Erkenntnisse aus ihren großen Mengen unstrukturierter Rohdaten gewinnen möchten, ohne diese zunächst manuell organisieren zu müssen. Sie können auch von Privatpersonen genutzt werden, die eine einfache Möglichkeit suchen, ihre persönlichen Datensätze sicher zu speichern und bei Bedarf schnell darauf zugreifen zu können.
F: Welche Sicherheitsmaßnahmen sollte ich ergreifen, wenn ich meinen eigenen Data Lake einrichte?
A: Wenn Sie Ihren eigenen Data Lake einrichten, sollten Sie sicherstellen, dass alle notwendigen Sicherheitsmaßnahmen ergriffen wurden, wie z.B. Verschlüsselungsprotokolle und Benutzerauthentifizierungsverfahren, damit nur autorisierte Benutzer Zugriff auf Ihre gespeicherten Informationen haben. Sie sollten auch sicherstellen, dass alle sensiblen Informationen mit einem angemessenen Verschlüsselungsgrad gesichert sind, so dass selbst wenn sich jemand unbefugt Zugang verschaffen könnte, er nicht in der Lage wäre, vertrauliches Material in Ihrem System einzusehen oder zu manipulieren.
