Exercises: eHumanities Data Science I Ü - Details

General information

Course name	Exercises: eHumanities Data Science I Ü
Subtitle	Eine Einführung in die statistische Analyse von archäologischen Daten
Semester	SoSe 2023
Current number of participants	4
Home institute	Leitung des Instituts für Informatik
participating institutes	eHumanities
Courses type	Exercises in category Offizielle Lehrveranstaltungen
First date	Thursday, 20.04.2023 12:15 - 13:45, Room: PC-Pool Informatik (3.34) [VSP 1]
Pre-requisites	Obligatorisch: keine Wünschenswert: Grundkenntnisse in linearer Algebra und Analysis, Programmierkenntnisse
Lehrsprache(n)	Deutsch
Studiengänge (für)	Informatik (Bachelor)
SWS	2

Lecturers

• JProf. Dr. Hubert Mara
• Florian Linsel

Rooms and times

PC-Pool Informatik (3.34) [VSP 1]

Thursday: 12:15 - 13:45, weekly (11x)

Fields of study

• Naturwissenschaftliche Fakultät III - Agrarwiss., Geowiss. und Informatik > Informatik > Fachrichtungen > Informatik-LAS
• Naturwissenschaftliche Fakultät III - Agrarwiss., Geowiss. und Informatik > Informatik > Institut für Informatik > Bachelor
• Philosophische Fakultät I - Sozialwissenschaften und historische Kulturwissenschaften > Institut für Kunstgeschichte und Archäologien Europas > Archäologie
• Naturwissenschaftliche Fakultät III - Agrarwiss., Geowiss. und Informatik > Informatik > Institut für Informatik > Fachrichtungen > Informatik
• Philosophische Fakultät I - Sozialwissenschaften und historische Kulturwissenschaften > Institut für Altertumswissenschaften > Orientalische Archäologie und Kunstgeschichte > Magister Orientalische Archäologie und Kunst HF/NF
• Philosophische Fakultät I - Sozialwissenschaften und historische Kulturwissenschaften > Institut für Altertumswissenschaften > Klassische Altertumswissenschaften > Klassische Archäologie
• Philosophische Fakultät I - Sozialwissenschaften und historische Kulturwissenschaften > Institut für Altertumswissenschaften > Orientalische Archäologie und Kunstgeschichte > BA Archäologie und Kunstgeschichte des vorislamischen Orients
• Philosophische Fakultät I - Sozialwissenschaften und historische Kulturwissenschaften > Institut für Altertumswissenschaften > Orientalische Archäologie und Kunstgeschichte > Studiengang Christliche Archäologie und Byzantinische Kunstgeschichte
• Naturwissenschaftliche Fakultät III - Agrarwiss., Geowiss. und Informatik > Informatik > Fachrichtungen > Informatik-LAG
• Philosophische Fakultät I - Sozialwissenschaften und historische Kulturwissenschaften > Institut für Altertumswissenschaften > Orientalische Archäologie und Kunstgeschichte > MA Archäologie und Kunstgeschichte des vorislamischen Orients
• Philosophische Fakultät I - Sozialwissenschaften und historische Kulturwissenschaften > Institut für Altertumswissenschaften > Orientalische Archäologie und Kunstgeschichte > Studiengang Orientalische Archäologie und Kunst

Comment/Description

Studierende sollen durch diese Veranstaltung grundlegende Kenntnisse im Umgang mit Daten und Methoden in den eHumanities und besonders archäologischen Daten erhalten. Diese Kenntnisse sollen sie dazu befähigen, Fragestellungen und Probleme aus den geistes- und kulturwissenschaftlichen Bereichen zu formulieren und diese durch statistische Verfahren auszuwerten. Sie werden weiterhin eine Einführung in Python und das elementare Programmieren erhalten, um die erhaltenen Kenntnisse praktisch einzusetzen.

Die statistischen Methoden werden anhand von archäologischen Beispielen verdeutlicht. In der Vorlesung werden die Teilnehmenden durch die Zeit geführt und lernen grundlegende Inhalte und Entwicklungsstufen des menschlichen Werdegangs kennen. Wegen des methodischen Schwerpunkts der Veranstaltung werden Open-Source- Daten verwendet, die für die jeweiligen Methoden geeignet sind. Einen zeitlichen Schwerpunkt gibt es nicht, jedoch werden aufgrund der Datenzugänglichkeit eher prähistorische Datensätze untersucht.

1. Fallbeispiele aus der digitalen Archäologie und anderen Bereichen der eHumanities
2. Wissenschaftliches Arbeiten mit Datensätzen
3. Deskriptive, induktive sowie univariate Statistik
4. Python
5. Grafische Darstellung der Daten

Wichtiger Hinweis: Bitte beachten Sie, dass es sich hierbei um eine Doppel-Veranstaltung, bestehend aus einer Vorlesung und einer Übung, handelt.