Lehrveranstaltungen des Studium generale zum Themenfeld "Data Literacy" – Sommersemester 2022


Grafik: L. Linde CC 0

Creative Coding als spielerischer Einstieg in Python und Data Science

Creative Coding ist ein spielerischer Ansatz, um sich mit den Möglichkeiten und der internen Logik des Programmierens vertraut zu machen. Das Ziel ist dabei nicht, möglichst schnell funktionale Anwendungen zu erstellen, sondern mit den Mitteln der Programmierung Ansprechendes zu schaffen. In einfachen Schritten werden in diesem auf Anfänger zugeschnittenen Kurs die grundlegenden Konzepte der objektorientierten Programmierung und Grundkenntnisse der Programmiersprache Python vermittelt. Durch unmittelbares visuelles Feedback und einen direkten „Hands on“ Ansatz werden auch komplizierte Zusammenhänge für alle Teilnehmenden verständlich vermittelt. Das in diesem Kurs erworbene Wissen kann genutzt werden, um sich selbständig weitere fachspezifische Inhalte zu erarbeiten und selbständig auf wissenschaftliche Anwendungen zu übertragen.
Vermittelt werden grundlegende Konzepte des Umgangs mit Python wie Syntax, Variablen, Bedingungen und Schleifen. Das Erstellen und Verwenden von eigenen Funktionen sowie Verständnis für die Grundlagen objektorientierter Programmierung.
Zielgruppe: interessierte Studierende aller Fachsemester und Disziplinen
Dauer: 25.04.–18.07.2022, jeweils montags von 18-20 Uhr.
Der Kurs findet online statt.
Anmeldung über: Lennart Linde, llinde@uni-mainz.de


Grafik: M.Grüntgens PD/CC 0

Graphentechnologien mit Neo4j

Verwandtschaftsbeziehungen zwischen Adligen, Likes auf Social Media, Zitationspraktiken in der Wissenschaft – viele interessante Fragen in den Geistes- und Sozialwissenschaften lassen sich als Suche nach Beziehungen und Netzwerken auffassen. Um diese Netzwerke anschaulich darzustellen und darin versteckte Strukturen und Bezüge zu erkennen, lassen sich sogenannte Graphdatenbanken benutzen. Der Kurs führt in die Arbeit mit der Graphdatenbank Neo4j ein. Graphdatenbanken eigenen sich besonders gut zu Speicherung und Abfrage hochvernetzter Daten wie sie bspw. in der prosopographischen Forschung, bei historischen Quellen und anderen Datensets der Kulturwissenschaften entstehen. Vermittelt werden Grundlagen zur graphbasierten Datenmodellierung, des Daten-Imports wie -Exports sowie der Daten-Abfrage mit der Sprache CYPHER. Gleichzeitig wird auf die Vermittlung eines einfachen Workflows zur Arbeit mit der Datenbank sowie auf die Grundlagen ihrer Analyse und Präsentation eingegangen. Teilnehmende sollen nach Abschluss des Kurses befähigt sein, selbstständig kleinere Forschungsvorhaben zu konzipieren und durchzuführen, in denen Neo4j als zentrales Werkzeug genutzt wird. Der Kurs richtet sich an Anfänger und erfordert keine Vorkenntnisse. Eigene Texte und Datensets können gerne mitgebracht werden.
Der Termin wird noch bekannt gegeben.

Zielgruppe: interessierte Studierende aller Fachsemester und Disziplinen
Dauer: 20.05.–22.7.2022, jeweils freitags von 14–16 Uhr, im Raum 1-235 (K 102), Isaac-Fulda-Allee 2b.
Anmeldung über: Max Grüntgens, E-Mail: magruent@uni-mainz.de


Grafik: M.Grüntgens PD/CC 0

Modellierung und Verarbeitung von Forschungsdaten mit XML

Die Explizierung impliziten Wissens und die maschinelle Verarbeitung qualitativ hochwertiger Forschungsdaten sind Fokuspunkte der Forschung – und zwar nicht nur in den Digital Humanities. Doch wie genau können Interpretationen und Strukturen in Texten explizit gemacht und anschließend verarbeitet werden? Der Kurs führt in die Datenmodellierung und -verarbeitung mit XML ein. Die Datenmodellierungssprache XML wird in vielen verschiedenen (nicht-)wissenschaftlichen Kontexten zum Datenaustausch und zur Explizierung von Wissen verwendet, e.g. für Geodaten (KML), Archivdatenbanken (EAD) oder auch digitale Editionen (TEI). Der Kurs vermittelt Grundlagen zur Daten-Modellierung mit XML, zur -Abfrage mit XPath und zur -Transformation mit XSLT. Gleichzeitig wird auf die Vermittlung eines einfachen Workflows zur Arbeit mit XML sowie auf Grundlagen der Analyse und Präsentation eingegangen. Teilnehmende sollen nach Abschluss des Kurses befähigt sein, selbständig kleinere Forschungsvorhaben zu konzipieren und durchzuführen, in denen XML als zentrales Werkzeug genutzt wird. Der Kurs richtet sich an Anfänger und erfordert keine Vorkenntnisse. Eigene Texte und Datensets können gerne mitgebracht werden.
Der Termin wird noch bekannt gegeben.

Zielgruppe: interessierte Studierende aller Fachsemester und Disziplinen
Dauer: 20.05.–22.7.2022, jeweils freitags von 10–12 Uhr, im Raum 1-235 (K 102), Isaac-Fulda-Allee 2b.
Anmeldung über: Max Grüntgens, E-Mail: magruent@uni-mainz.de