Various courses and seminars exist that are aimed at equipping students with data competencies in their respective fields. Here is an continually updated list of such offerings at Bielefeld University .
Ziel der Veranstaltung "Marketing and Data Science" ist es, Methoden und Techniken des Data Mining zu vermitteln und deren Funktionsweise anhand verschiedener Problemstellungen und Beispiele aus Marketing und Marktforschung zu verdeutlichen. Ein Schwerpunkt liegt dabei u.a. auf Klassifizierungsverfahren aus dem Bereich des Maschinellen Lernens. Des Weiteren wird auf Methoden zur Gewinnung und Aufbereitung unstrukturierter Daten im Rahmen des Web Mining eingegangen. Darüber hinaus wird gezeigt, wie die vorgestellten Methoden mittels frei verfügbarer Software eigenständig angewendet werden können.
In January 2018, the Research Centre for Mathematical Modelling (RCM²) started a series of talks on Data Science.
Die Digitalisierung der Gesellschaft ? und vor allem der Wissensgesellschaft ? stellt die Vermittlung von Wissensbeständen und Fragen der Authentizität und Verlässlichkeit von Informationen vor neue Herausforderungen. Gerade die Geisteswissenschaften und insbesondere die Geschichtswissenschaft beschäftigen sich in ihrem Kern mit der Produktion von verlässlichen Wissensbeständen für die Gesellschaft. Das Wissen um die Vergangenheit spielt in vielerlei Hinsicht eine zentrale Rolle in politischen, ideologischen und gesellschaftlichen Diskussionen. Sie spielt eine nicht zu unterschätzende Rolle auch bei Fragen der Wissensvermittlung in und durch Museen. Das Projektseminar will im ersten von zwei Semestern Grundfragen der digitalen Geschichtswissenschaft klären und am Beispiel verschiedener Objekte aus dem Mindener Museum Konzepte digitaler Vermittlung im Museum entwickeln. Dazu wird es im Rahmen der wöchentlichen Veranstaltung verschiedene Workshops mit Expert*innen geben. Die Zusammenarbeit mit dem Mindener Museum erlaubt es, dass im zweiten Semester diese digitalen Vermittlungskonzepte für die Gestaltung einer Ausstellung in Minden umgesetzt werden können.
Today's main challenge in algorithmic data processing and in particular in the Digital Humanities is being able to present the result of digital processing in a humanly readable way. One answer is visualization. The results are not communicated and not explained, they are shown. The differences identified by algorithms are translated into spatial configurations that transform the complex topology of digital processing into two-dimensional images that can be interpreted (if the interpretation succeeds).
Visualization, which is not a typical humanities tool, is borrowed from sciences that use it for analytical purposes. But now the Digital Humanities use visualization to make algorithmic processing meaningful for human beings. We will observe and discuss this trend and its forms in different projects, highlighting the advantages and possible traps of its suggestive intuitive connections. We will focus on the role of interpretation in digital procedures.
In den Sozialwissenschaften nimmt die Relevanz der digitalen Sozialforschung stetig zu. Das Seminar knüpft an diese Entwicklung an und führt die Studierenden anwendungsorientiert in den Umgang mit Webdaten ein. Hierbei werden sowohl grundlegende Techniken der webbasierten Datenerhebung (u.a. das Scrapen von Social Media-Daten auf Twitter und YouTube, Forenbeiträgen oder Tabellen) als auch methodische Kompetenzen zur Aufbereitung und Auswertung dieses neuartigen Datentyps vermittelt. Darüber hinaus werden neben ethischen Fragen, die in diesem Kontext vermehrt auftreten, auch Mehrwert und Limitationen von Webdaten diskutiert und kritisch reflektiert.
Aufbauend auf den Seminarinhalten führen die Studierenden abschließend ein eigenes Projekt mit selbst gewählter Forschungsfrage durch, in dessen Rahmen eigenständig Webdaten erhoben, aufbereitet und analysiert werden sollen.
Research data is the foundation of scientific knowledge. Today, in all disciplines large amounts of data are created, mostly in electronic form. Research data management addresses the question, how to make best use of this data. In this seminar we will get to know strategies and tools for efficient documentation, back-up, long-term archiving, publication, retrieval and re-use of research data. Based on real-life case studies from the participants' disciplines, these will be applied and tested. The foundations of good scientific practice and the ideas of Open Science will be discussed. In addition, legal aspects of privacy protection and intellectual property issues will be presented.
Forschungsdaten werden mit großem Aufwand produziert und gehören deshalb zu den wertvollen Gütern von wissenschaftlichen Einrichtungen. Es gehört zur guten wissenschaftlichen Praxis Forschungsdaten als transparente Grundlage von wissenschaftlichen Aussagen möglichst frei zugänglich und langfristig verfügbar zu machen.