Lehrveranstaltungen des Studium generale zum Themenfeld "Data Literacy" – Wintersemester 2022/2023


Grafik: F. Pirk CC0

Literatur als Zeichenkette: Einführung in die computergestützte Textanalyse

Inhalte: geeignete Textkorpora finden und vorbereiten – Werkzeuge und Methoden der computergestützten Textanalyse – Eignung der erprobten Werkzeuge und Methoden hinsichtlich der eigenen Forschungsfrage.
Voraussetzungen: Es sind keine Programmierkenntnisse notwendig, jedoch der Zugang zu einem Laptop oder Rechner mit Administrationsrechten.

Zielgruppe: interessierte Studierende aller Fachsemester und Disziplinen
Dauer: 31.10.2022–30.01.2023, jeweils montags, 14:15–15:45 Uhr. Der Kurs ist in Präsenz vorgesehen.
Für Fragen und die Anmeldung wenden Sie sich bitte an: Frauke Pirk, fpirk@uni-mainz.de


Grafik: L. Linde CC0

Einführung in Python für die Geistes- und Kulturwissenschaften

Python ist eine leicht zu lernende, aber zugleich mächtige Programmiersprache. Sie findet in den Geistes- und Kulturwissenschaften in der Datenanalyse zunehmende Anwendung. Sie erlaubt es komplexe Analysen auch an großen Datenätzen durchzuführen und die Ergebnisse ansprechend zu visualisieren. Zudem bieten zahlreiche vorgefertigte Pakete die Möglichkeit, den Funktionsumfang eigner Skripte mit überschaubarem Aufwand zu erweitern.
Der Kurs richtet sich an Anfänger ohne jegliche Vorkenntnisse. Ziel des Kurses ist es, die Grundlagen von Python zu vermitteln. Teilnehmende sollen nach Abschluss des Kurses fähig sein, ihre erworbenen Fähigkeiten eigenständig zu vertiefen und auf fachspezifische Fragestellungen anzuwenden.

Zielgruppe: interessierte Studierende aller Fachsemester und Disziplinen
Dauer: 04.11.2022–03.02.2023, jeweils freitags, 10–12 Uhr. Der Kurs ist in Präsenz vorgesehen.
Für Fragen und die Anmeldung wenden Sie sich bitte an: Lennart Linde, llinde@uni-mainz.de


Grafik: L. Linde CC0

Web Scraping mit Python – Datensätze extrahieren, kuratieren und analysieren

Web Scraping ist eine Technik, um Inhalte von Webseiten automatisiert abzurufen und in Datenbanken zu überführen. Sie bietet damit die Möglichkeit, zügig große Datensätze zusammenzutragen und diese für weiterführende Analysen zu nutzen. Zudem ist Scraping ein zentraler Baustein vieler Workflows im Bereich Data Science und Big Data.
In einfachen Schritten werden in diesem, auf Anfänger zugeschnittenen Kurs die grundlegenden Konzepte der Programmierung mit Python vermittelt. Gemeinsam wird ein Skript zum Auslesen von Daten aus einer Webseite erarbeitet. Die so gewonnen Datensätze werden im Anschluss normalisiert und erste eigene Analysen erstellt. Vorkenntnisse werden nicht benötigt.

Zielgruppe: interessierte Studierende aller Fachsemester und Disziplinen
Dauer: 04.11.2022–03.02.2023, jeweils freitags, 14–16 Uhr. Der Kurs ist in Präsenz vorgesehen.
Für Fragen und die Anmeldung wenden Sie sich bitte an: Lennart Linde, llinde@uni-mainz.de


Grafik: A.-M. Nothelfer CC0

Understanding Media: Was machen soziale Medien mit uns?

Sind soziale Medien wirklich sozial? Was passiert mit deinen Daten? Schönheitsideale?
Soziale Medien durchziehen den Alltag vieler junger Menschen und können auf subtile Weise beeinflussen, wie lange wir bestimmte Medien und Inhalte konsumieren. Im Kompakt-Seminar wollen wir uns die Frage stellen, was das mit uns, unserer Gesellschaft sowie Kindern und Jugendlichen macht. Um uns dieser Frage wissenschaftlich anzunähern, werfen wir einen Blick in verschiedene Bereiche der Medienpädagogik, Medienphilosophie und Datenethik.

Zielgruppe: interessierte Studierende aller Fachsemester und Disziplinen
Termine: 11.01.2023, 16–18 Uhr (Online-Vorbesprechung) und 23., 24., 25.02.2023, 10–16 Uhr (Präsenz)
Anmeldung über → Jogustine
Bei Fragen wenden Sie sich bitte an: Anna-Maria Nothelfer, anothelf@uni-mainz.de