Fachspezifische Datenkompetenzen

Auf dieser Seite finden Sie eine Übersicht über alle fachspezifischen Datenkompetenzen, die wir in verschiedenen Formaten an unterschiedliche Zielgruppen vermitteln können. Melden Sie sich gern, wenn Sie eine Schulung zu den unten aufgeführten Themen benötigen oder gemeinsam mit uns entwickeln wollen.

Fachspezifische Datenkompetenzen

Datenanalyse medizinischer Forschungsdaten

  • Zielgruppen: Studierende (B.A., M.A.), Forschende
  • Format: Workshop (Präsenz, Online)
  • Sprachen: Deutsch, Englisch

Datenorganisation in Tabellen – Tidy Data für Bibliotheks- und Informationswissenschaftler:innen

Daten in Tabellenformaten sind weit verbreitet. Oft werden diese so eingegeben und formatiert, dass sie für das menschliche Auge einfach zu lesen sind. Um mit tabellarischen Daten jedoch einfache und korrekte Analysen und Visualisierungen durchzuführen oder sie mittels Programmiersprachen wie R oder Python weiterzuverarbeiten, sollte der Datensatz vorher bereinigt und nach den Prinzipien von Tidy Data organisiert werden.  

Konkret werden folgende Themen behandelt und anhand von Beispieldaten aus den Bibliotheks- und Informationswissenschaften geübt:

  • Best Practices für die Dateneingabe und -formatierung
  • Vermeidung gängiger Formatierungsfehler
  • Umgang mit Datumsangaben in Spreadsheets
  • Grundlagen der Qualitätskontrolle und Datenmanipulation in Tabellen
  • Datenexport aus Tabellen
  • Abgleich mit externen Quellen, z.B. Normdateien

Der Workshop orientiert sich an den Curricula von The Carpentries.

  • Trainer:innen: Claudia Engelhardt (TU Dresden/Center for Interdisciplinary Digital Sciences)
  • Format: Workshop (Präsenz, online)
  • Zielgruppen: Studierende (B.A., M.A.), Forschende
  • Format: Workshop (Präsenz, Online)
  • Sprachen: Deutsch, Englisch

Datenorganisation in Tabellen – Tidy Data für Ökolog:innen

Daten in Tabellenformaten sind weit verbreitet. Oft werden diese so eingegeben und formatiert, dass sie für das menschliche Auge einfach zu lesen sind. Um mit tabellarischen Daten jedoch einfache und korrekte Analysen und Visualisierungen durchzuführen oder sie mittels Programmiersprachen wie R oder Python weiterzuverarbeiten, sollte der Datensatz vorher bereinigt und nach den Prinzipien von Tidy Data organisiert werden.

Konkret werden folgende Themen behandelt und anhand von Beispieldaten aus der Ökologie geübt:

  • Best Practices für die Dateneingabe und -formatierung
  • Vermeidung gängiger Formatierungsfehler
  • Umgang mit Datumsangaben in Spreadsheets
  • Grundlagen der Qualitätskontrolle und Datenmanipulation in Tabellen
  • Datenexport aus Tabellen

Der Workshop orientiert sich an den Curricula von The Carpentries.

  • Trainer:innen: Claudia Engelhardt (TU Dresden/Center for Interdisciplinary Digital Sciences)
  • Format: Workshop (Präsenz, online)
  • Zielgruppen: Studierende (B.A., M.A.), Forschende
  • Format: Workshop (Präsenz, Online)
  • Sprachen: Deutsch, Englisch

Datenorganisation in Tabellen - Tidy Data für Sozialwissenschaftler:innen

Daten in Tabellenformaten sind weit verbreitet. Oft werden diese so eingegeben und formatiert, dass sie für das menschliche Auge einfach zu lesen sind. Um mit tabellarischen Daten jedoch einfache und korrekte Analysen und Visualisierungen durchzuführen oder sie mittels Programmiersprachen wie R oder Python weiterzuverarbeiten, sollte der Datensatz vorher bereinigt und nach den Prinzipien von Tidy Data organisiert werden.

Konkret werden folgende Themen behandelt und anhand von Beispieldaten aus den Sozialwissenschaften geübt:

  • Best Practices für die Dateneingabe und -formatierung
  • Vermeidung gängiger Formatierungsfehler
  • Umgang mit Datumsangaben in Spreadsheets
  • Grundlagen der Qualitätskontrolle und Datenmanipulation in Tabellen
  • Datenexport aus Tabellen

Der Workshop orientiert sich an den Curricula von The Carpentries.

  • Trainer:innen: Claudia Engelhardt (TU Dresden/Center for Interdisciplinary Digital Sciences)
  • Format: Workshop (Präsenz, online)
  • Zielgruppen: Studierende (B.A., M.A.), Forschende
  • Format: Workshop (Präsenz, Online)
  • Sprachen: Deutsch, Englisch

Datenaufbereitung mit OpenRefine für Bibliotheks- und Informationswissenschaftler:innen

Die Datenaufbereitung ist ein wichtiger Schritt zur Vorbereitung der Datenanalyse. OpenRefine ist ein Open Source-Tool zur Datenbereinigung und -transformation.

Es bietet Funktionen wie Facettierung und Clustering, die helfen, Fehler im Datensatz zu finden und zu korrigieren. OpenRefine ist eine Java-Anwendung, die lokal im Browser läuft; die Daten verlassen den eigenen Rechner also nicht. Der halb- bis ganztägige hands-on Workshop orientiert sich an den OpenRefine-Curricula von The Carpentries. Er behandelt anhand von Beispieldaten aus den Bibliotheks- und Informationswissenschaften folgende Themenbereiche:

  • ein Projekt in OpenRefine anlegen, exportieren und importieren
  • Facetten und Textfilter nutzen, um ausgewählte Bereiche des Datensatzes zu betrachten und zu bearbeiten
  • Variationen mit Hilfe von Clustering, Bulk Editing und Transformationen reduzieren
  • Aktionen rückgängig machen und wiederherstellen
  • den Verlauf exportieren und auf ähnliche Projekte anwenden
  • Trainer:innen: Claudia Engelhardt (TU Dresden/Center for Interdisciplinary Digital Sciences)
  • Format: Workshop (Präsenz, online)
  • Zielgruppen: Studierende (B.A., M.A.), Forschende
  • Format: Workshop (Präsenz, Online)
  • Sprachen: Deutsch, Englisch

Datenaufbereitung mit OpenRefine für Ökolog:innen

Die Datenaufbereitung ist ein wichtiger Schritt zur Vorbereitung der Datenanalyse. OpenRefine ist ein Open Source-Tool zur Datenbereinigung und -transformation.

Es bietet Funktionen wie Facettierung und Clustering, die helfen, Fehler im Datensatz zu finden und zu korrigieren. OpenRefine ist eine Java-Anwendung, die lokal im Browser läuft; die Daten verlassen den eigenen Rechner also nicht. Der halb- bis ganztägige hands-on Workshop orientiert sich an den OpenRefine-Curricula von The Carpentries. Er behandelt anhand von Beispieldaten aus der Ökologie folgende Themenbereiche:

  • ein Projekt in OpenRefine anlegen, exportieren und importieren
  • Facetten und Textfilter nutzen, um ausgewählte Bereiche des Datensatzes zu betrachten und zu bearbeiten
  • Variationen mit Hilfe von Clustering, Bulk Editing und Transformationen reduzieren
  • Aktionen rückgängig machen und wiederherstellen
  • den Verlauf exportieren und auf ähnliche Projekte anwenden
  • Trainer:innen: Claudia Engelhardt (TU Dresden/Center for Interdisciplinary Digital Sciences)
  • Format: Workshop (Präsenz, online)
  • Zielgruppen: Studierende (B.A., M.A.), Forschende
  • Format: Workshop (Präsenz, Online)
  • Sprachen: Deutsch, Englisch

Datenaufbereitung mit OpenRefine für Sozialwissenschaftler:innen

Die Datenaufbereitung ist ein wichtiger Schritt zur Vorbereitung der Datenanalyse. OpenRefine ist ein Open Source-Tool zur Datenbereinigung und -transformation.

Es bietet Funktionen wie Facettierung und Clustering, die helfen, Fehler im Datensatz zu finden und zu korrigieren. OpenRefine ist eine Java-Anwendung, die lokal im Browser läuft; die Daten verlassen den eigenen Rechner also nicht. Der halb- bis ganztägige hands-on Workshop orientiert sich an den OpenRefine-Curricula von The Carpentries. Er behandelt anhand von Beispieldaten aus den Sozialwissenschaften folgende Themenbereiche:

  • ein Projekt in OpenRefine anlegen, exportieren und importieren
  • Facetten und Textfilter nutzen, um ausgewählte Bereiche des Datensatzes zu betrachten und zu bearbeiten
  • Variationen mit Hilfe von Clustering, Bulk Editing und Transformationen reduzieren
  • Aktionen rückgängig machen und wiederherstellen
  • den Verlauf exportieren und auf ähnliche Projekte anwenden
  • Trainer:innen: Claudia Engelhardt (TU Dresden/Center for Interdisciplinary Digital Sciences)
  • Format: Workshop (Präsenz, online)
  • Zielgruppen: Studierende (B.A., M.A.), Forschende
  • Format: Workshop (Präsenz, Online)
  • Sprachen: Deutsch, Englisch

Forschungsdatenmanagement in der biologischen Mikroskopie

  • Zielgruppe: Forschende
  • Format: Workshop (Präsenz, Online)
  • Sprachen: Deutsch, Englisch

Forschungsdatenmanagement in der Linguistik

  • Zielgruppen: Studierende (B.A., M.A.), Forschende
  • Format: Workshop (Präsenz, Online)
  • Sprachen: Deutsch, Englisch

Arbeiten mit gedruckten und handschriftlichen Texten - Einführung in OCR

  • Zielgruppen: Studierende (B.A., M.A.), Forschende
  • Format: Workshop (Präsenz, Online)
  • Sprachen: Deutsch, Englisch

Arbeiten mit Textdaten - Einführung in TEI

  • Zielgruppen: Studierende (M.A.), Forschende
  • Format: Workshop (Präsenz, Online)
  • Sprachen: Deutsch, Englisch

Arbeiten mit Datenbanken in den Digital Humanities

  • Zielgruppen: Studierende (M.A.), Forschende
  • Format: Workshop (Präsenz, Online)
  • Sprachen: Deutsch, Englisch