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Muster-Hochschule
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Aufbereitung, Anreicherung und Aggregation archäologischer Fachdaten - Grundlagen der Data Science mit Python - Einzelansicht

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Grunddaten
Veranstaltungsart Übung Langtext
Veranstaltungsnummer 119690 Kurztext
Semester SoSe 2019 SWS
Erwartete Teilnehmer/-innen Max. Teilnehmer/-innen 6
Turnus Veranstaltungsanmeldung Veranstaltungsbelegung im LSF
Credits
Termine Gruppe: iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Turnus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
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Mo. 10:00 bis 18:00 Block Gebäude B3 1 - SEMINARRAUM 1.30     Dozent Lars Nitzki  
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Di. 10:00 bis 18:00 Block Gebäude B3 1 - SEMINARRAUM 1.30     Dozent Lars Nitzki  
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Mi. 10:00 bis 18:00 Block Gebäude B3 1 - SEMINARRAUM 1.30     Dozent Lars Nitzki  
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Do. 10:00 bis 18:00 Block Gebäude B3 1 - SEMINARRAUM 1.30     Dozent Lars Nitzki  
Gruppe :
 
Zuordnung zu Einrichtungen
Vor- und Frühgeschichte
Inhalt
Kommentar

Unter Data Science versteht man die Gewinnung von Wissen aus Daten. Dabei handelt es sich um ein interdisziplinäres Wissenschaftsfeld, in dem Wissenschaftler_innen mit fundierten Methoden, Prozessen und Algorithmen Erkenntnisse, Muster und Schlüsse aus strukturierten oder unstrukturierten Daten ableiten. Im Kurs werden den Teilnehmern praktische Kenntnisse im Bereich Data Science am Beispiel von archäologischen Forschungsdaten vermittelt. Dabei bildet der Kurs einen klassischen Arbeitsprozess in den Digital Humanities ab. Zum Einsatz kommt die Programmiersprache Python.

Am Ende des Kurses sollen die Teilnehmer in der Lage sein, selbstständig Forschungsdaten aufzubereiten und anzureichern. Vorkenntnisse werden nicht benötigt. Einzige Voraussetzungen sind das Mitbringen eines Laptops und gute Englischkenntnisse.


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SoSe 2019 , Aktuelles Semester: SoSe 2024