Das Wort "Data" in miteinander verbundenen Zahnrädern.

Data Literacy Hands-on Sessions

Practical introductions to tools and topics relating to data and digitalization for students
Das Wort "Data" in miteinander verbundenen Zahnrädern.
Image: Volker Schwartze (based on Gert Altmann & Mohamed Hassen from Pixabay)

What are hands-on sessions?

The hands-on sessions are thematically focused, 90-minute introductions to topics and tools that are intended to provide an entry point for interested students.
“Hands-on” is broadly defined and, depending on the topic, includes sessions with an exercise or seminar character.

Who can take part?

The hands-on sessions are open to students of all disciplines and semesters. They are suitable for beginners regardless of their degree program and do not require any special prior knowledge. Participation is possible independent from the Data Literacy certificate program.

When do the sessions take place?

The dates of the individual sessions are organised with all interested parties at the beginning of the semester in order to accommodate as many preferences as possible. Afterwards, the dates of all sessions will be published on this page.

Registration

You can register for all or just individual sessions.

All participants in the DaLiJe certificate program do not have to register separately for the hands-on sessions. Registration will be carried out as part of the organizational arrangements in the Moodle room.

All other interested students can register for the individual sessions using this formExternal link.

Sessions Summer Semester 2025

  • Lies, Damn Lies and Statistics: Dealing with (Un)Statistics in Everyday Life

    Date:
    TBD

    Place:
    TBD

    Trainer:
    Dr. Volker Schwartze (Data Literacy Projekt)

    Summary:
    Data and statistics derived from it can help us understand situations, predict developments, and make decisions based on these forecasts. 

    Unfortunately, everyday life is replete with examples that show how easily flawed statistics can lead us astray. The consequences can vary, ranging from a curiosity that may be scoffed at to severe misjudgments with national or global implications. During the Hands-on Session, we will focus on selected examples from the series "Unstatistics of the Month" (https://www.rwi-essen.de/presse/wissenschaftskommunikation/unstatistik) and will discuss fundamental aspects of critically engaging with statistics, their interpretation, and communication in the media.

  • Data Ethics: Conflict Areas Between Ethics and Information Technology

    Date:
    TBD

    Place:
    TBD

    Trainer:
    Dr. Volker Schwartze (Data Literacy Projekt)

    Summary:
    The increasing digitization of our society not only introduces new requirements in terms of digital competencies but also new social challenges. Conflicts between ethical aspects and the development or use of information technologies are not uncommon. 

    During the hands-on session, we will discuss ethical conflicts with regard to digital technologies based on cases from the Gewissensbits series. We will look at various levels and challenges regarding potential solutions to such conflicts.

  • More Than Just Writing Prompts – Theoretical Foundations and Applications of Generative AI for Studies

    Date:
    TBD

    Place:
    TBD

    Trainer:
    Dr. Volker Schwartze (Data Literacy Projekt)

    Summary:
    The rapid development of generative AI is changing all areas of our society. This raises many questions, especially at universities. What do students need to learn about these technologies, their background and application and in which areas should generative AI (not) be used in their studies?

    In the hands-on session, we will give participants an insight into the technical background of generative AI and discuss the limitations of the systems. In addition, we will discuss potential application scenarios in studies and the associated regulations at universities. In this context, we will present individual tools that are easy to use and meet data protection requirements. After the course, participants will know important basics of generative AI and will be able to identify use cases as well as the associated guidelines and technical limitations.

    No prior knowledge is required to participate.

  • How Do Machines Actually Learn? – Introduction to Machine Learning for Non-Computer Scientists

    Date:
    TBD

    Place:
    TBD

    Trainer:
    Dr. Volker Schwartze (Data Literacy Projekt)

    Summary:
    The term artificial intelligence has been on everyone's lips since ChatGPT was made available in November 2022. For most people, AI is a black box whose functionality is only understandable for experts such as computer scientists.
    In this hands-on session, we want to give non-computer scientists the chance to get to grips with the topic themselves using simple examples and develop a better understanding of the underlying technologies. We will use software that can be used even without prior knowledge of computer science and programming.

  • Efficient Document Formatting: Introduction to LaTeX

    Date:
    TBD

    Place:
    TBD

    Trainer:
    Dr. Martin Kerntopf (Data Literacy Projekt)

    Summary:
    This introductory LaTeX course is aimed at beginners who have no previous experience with LaTeX Typesetting System. Participants will learn how to use LaTeX to create professional-looking documents, including formatting text, creating tables and figures, and handling references and citations. The course also covers how to create math equations and formulas using LaTeX.
    By the end of the course, students should have a solid understanding of the basics of LaTeX and be able to create their own documents.

  • Data Visualization: Practical Tools & Best Practices

    Date:
    TBD

    Place:
    TBD

    Trainer:
    Dr. Volker Schwartze (Data Literacy Projekt)

    Summary:
    Data visualizations are an important part of scientific work, whether as part of the exploration of data or as a means of communicating findings. Creating appropriate visualizations can be a challenge, both in terms of conception and selection of suitable tools.

    The hands-on session gives an overview of how to plan a data visualization and presents helpful further offers. Specific tools for creating different visualizations for different data types will be presented, for which no programming knowledge is required.

  • R for the Curious: Why Programming is Useful – and How to Get Started

    Date:
    TBD

    Place:
    TBD 

    Trainer:
    Dr. Martin Kerntopf (Data Literacy Projekt)

    Summary:
    Programming is a practical skill that enables you to solve data-based problems and automate complex tasks. In a world that is increasingly characterized by digital processes and data, basic programming skills are helpful, both for solving your own problems and for a better understanding of digital systems. Programming does not always mean writing extensive and complex software - it is often about finding simple but effective solutions for practical use cases in your studies, work or everyday life.

    In this course, you will get an introduction to programming using the example of R, an open source programming language originally used specifically for data analysis and visualization.

    This introductory course in R is aimed at beginners who have little or no experience with the R programming language. Participants will learn basic programming concepts and gain an insight into application scenarios for R by means of example cases.

  • We Need to Talk About Your Data…: Key Fundamentals in Data Protection

    Date:
    TBD

    Place:
    TBD

    Trainer:
    Dr. Volker Schwartze (Data Literacy Projekt)

    Summary:
    Data protection is a much-discussed topic and although it affects us all, there are many uncertainties. The appropriate handling of personal data is not only relevant in areas of work, such as science, administration or industry, but also for each individual as part of a society in which the personal data of individuals is collected in a wide variety of contexts. However, it is often unclear what personal data actually is.
    In this hands-on session, we will use practical case studies to explore the basic concepts of data protection and discuss possible options for action. At the end of the session, participants should have a better insight into the background and requirements of data protection. This should enable them to better assess situations in everyday life, studies and academic work and to ask appropriate questions.

  • Excel your Data: Essential Tips and Strategies for Handling Tabular Data

    Date:
    TBD

    Place:
    TBD

    Trainer:
    Dr. Volker Schwartze (Data Literacy Projekt)

    Summary:
    Spreadsheet software such as Excel or LibreOffice Calc are powerful data processing tools and useful when it comes to managing and analyzing data. However, the challenge often lies not only in data analysis, but also in keeping data consistent and error-free, especially in complex projects.

    In this hands-on session, participants will learn how to use spreadsheet software (Excel/LibreOffice Calc) to efficiently organize their data management tasks. We will show how the tools' functions can be used to optimize data entry and avoid errors. In addition, we will introduce useful little hacks that can be used to make data processing easier. The hands-on session is ideal for anyone who wants to deepen their knowledge of Excel/LibreOffice Calc.

Sessions in Winter Semester 2024

  • Datenethik: Konfliktfelder von Ethik und Informationstechnologie

    Datum:
    TBD

    Ort:
    TBD

    Verantwortliche/r:
    Dr. Volker Schwartze (Data Literacy Projekt)

    Zusammenfassung:

    Die zunehmende Digitalisierung unserer Gesellschaft stellt nicht nur neue Anforderungen in Bezug auf digitale Kompetenzen, sondern auch neue gesellschaftliche Herausforderungen. Nicht selten gibt es dabei Konflikte zwischen ethischen Aspekten und der Entwicklung bzw. dem Einsatz von Informationstechnologien.

    Im Rahmen der Hands-on Session wollen wir anhand von Beiträgen aus den Gewissensbits Externer Link ethische Konflikte im Bereich digitaler Technologien herausarbeiten und diskutieren. Dabei sollen insbesondere auch die verschiedenen Ebenen und Herausforderungen in Bezug auf mögliche Lösungen solcher Konflikte herausgestellt werden.

  • Daten- und Projektmanagement mit der FSU-Cloud

    Datum:
    TBD

    Ort:
    TBD

    Verantwortliche/r:
    Dr. Volker Schwartze (Data Literacy Projekt)

    Zusammenfassung:

    Die passende Sicherung von Daten und die Organisation von Projekten sind Herausforderungen, die sich in nahezu allen Arbeits- und Lebensbereichen finden lassen. Das kann im kleinen die eigene Arbeit an Seminar- oder Abschlussarbeiten sein oder auch ein kollaboratives Projekt im Rahmen von Seminaren oder im späteren Job.

    In der Hands-on Session stellen wir Grundlagen des Daten- und Projektmanagements mit der FSU-Cloud (Nextcloud) vor. Die Cloud ist für alle Studierenden an der Universität Jena frei nutzbar und bietet eine Vielzahl von Werkzeugen zur effektiven Ablage und Bearbeitung von Daten. Dabei geht es sowohl um die sichere Verwaltung und Organisation von Dateien als auch spezifische Möglichkeiten zur Arbeit in Projekten (z.B. Seminar- und Abschlussarbeiten, Berichte, Präsentationen). In diesem Zusammenhang werden Funktionen zur gemeinsamen Bearbeitung von Dateien sowie zur effektiven Organisation der Arbeiten im Team vorgestellt (bspw. Aufgaben, Kanban-Boards).

  • Dokumente effizienter formatieren: Einführung in LaTeX

    Datum:
    TBD

    Ort:
    TBD

    Verantwortliche/r:
    Dr. Volker Schwartze (Data Literacy Projekt)

    Zusammenfassung:

    Die passende Sicherung von Daten und die Organisation von Projekten sind Herausforderungen, die sich in nahezu allen Arbeits- und Lebensbereichen finden lassen. Das kann im kleinen die eigene Arbeit an Seminar- oder Abschlussarbeiten sein oder auch ein kollaboratives Projekt im Rahmen von Seminaren oder im späteren Job.

    In der Hands-on Session stellen wir Grundlagen des Daten- und Projektmanagements mit der FSU-Cloud (Nextcloud) vor. Die Cloud ist für alle Studierenden an der Universität Jena frei nutzbar und bietet eine Vielzahl von Werkzeugen zur effektiven Ablage und Bearbeitung von Daten. Dabei geht es sowohl um die sichere Verwaltung und Organisation von Dateien als auch spezifische Möglichkeiten zur Arbeit in Projekten (z.B. Seminar- und Abschlussarbeiten, Berichte, Präsentationen). In diesem Zusammenhang werden Funktionen zur gemeinsamen Bearbeitung von Dateien sowie zur effektiven Organisation der Arbeiten im Team vorgestellt (bspw. Aufgaben, Kanban-Boards).

  • Einführung in die Auszeichnungssprache Markdown I: Basics und Obsidian

    Datum:
    TBD

    Ort:
    TBD 

    Verantwortliche/r:
    Dr. Volker Schwartze (Data Literacy Projekt)

    Zusammenfassung:

    Es gibt viele Möglichkeiten Notizen, Texte und Informationen zu verwalten. Bei persönlichen Notizen können das z.B. handgeschriebene Notizen, Text- oder Worddateien oder spezielle Formate wie One-Note-Dateien sein. Die unterschiedlichen Varianten haben dabei unterschiedliche Limitierungen, wie z.B. Optionen für die Formatierung, unzureichende Möglichkeit für die Zusammenarbeit, die Einbindung von Bildern oder die Notwendigkeit der Anschaffung kostenpflichtiger Software. Gerade wenn es um größere Mengen an Informationen geht, lassen sich diese zudem oft nur schwer gut strukturiert organisieren, wie man es beispielsweise in einem Wiki (wie Wikipedia) könnte.

    Hier kann die Auszeichnungssprache Markdown helfen, die kostenfrei und unabhängig von spezifischer Software verwendet werden kann, um Notizen und Informationen besser zu strukturieren. Die Anwendungsbereiche von Markdown sind dabei sehr weit und schließen besipielsweise auch die Gestaltung von Präsentationen oder Webseiten mit ein.

    In der Hands-On Session zeigen wir grundlegende Funktionen von Markdown, wobei die Teilnehmenden ein eigenes Cheat Sheet ("Spickzettel") mit Befehlen in Markdown schreiben werden. Zudem stellen wir die Software Obsidian vor, die in Verbinung mit grundlegenden Kenntnissen in Markdown das Anlegen eigener strukturierter Informationsspeicher ermöglicht.

     

  • Markdown II: Interaktive Präsentationen mit Markdown und Reveal js

    Datum:
    TBD

    Ort:
    TBD

    Verantwortliche/r:
    Dr. Martin Kerntopf (Data Literacy Projekt)

    Zusammenfassung:

    Mit der Auszeichnungssprache Markdown lassen sich nicht nur Dokumente erstellen, sondern auch Präsentationen. In der Regel sind diese allerdings recht einfach in Bezug auf die Gestaltungsmöglichkeiten. Ansprechende und interaktive Elemente hängen häufig von der Nutzung spezifischer und ggf. kostenpflichtiger Software ab. Dabei kann es schnell zu Kompatibilitätsproblemen oder Fehlern bei der Darstellung kommen.

    In der Hands-on Session stellen wir die Open-Source-Software Reveal.js vor mit der interaktive Präsentationen im Webbrowser erstellt werden können. Mit ihr lassen sich plattformunabhängige Präsentationen mit Übergängen, Animationen und verschiedenen Layouts erstellen. Die Präsentation basieren dabei in weiten Teilen auf der Markdown-Syntax. Die Teilnehmenden erhalten eine Einführung in die Software und lernen, wie sie Markdown und Reveal js eigene Präsentationen entwerfen können. Nach der Session sind sie in der Lage, erste eigene Präsentationen mit Reveal js zu erstellen. Für die Teilnahme sollten Teilnehmende die Grundlagen der Markdown-Syntax beherrschen (z.B. durch die Hands-on Session Markdown I).

  • Einführung in die Programmiersprache R I: Basics

    Datum:
    TBD

    Ort:
    TBD

    Verantwortliche/r:
    Dr. Martin Kerntopf (Data Literacy Projekt)

    Zusammenfassung:

    R ist eine Open-Source-Programmiersprache, die speziell für statistische Berechnungen und Datenvisualisierung entwickelt wurde. Dank ihrer Flexibilität ermöglicht sie es, verschiedenste Datenanalyseprojekte individuell zu gestalten und eigene Lösungen zu entwickeln, was in Forschung und Praxis besonders wertvoll ist.

    Dieser Einführungskurs in R richtet sich an Anfänger, die wenig oder keine Erfahrung mit der Programmiersprache R haben. Die Teilnehmer lernen die Grundlagen der R-Syntax, Datenstrukturen und Kontrollstrukturen sowie das Lesen und Schreiben von Daten in R. Zusätzlich können die Teilnehmer ein fortgeschrittenes Beispiel auswählen, das während des Kurses eingehender betrachtet wird.

    Am Ende des Kurses sollten die Teilnehmer einen Einblick in die R-Programmierung haben und in der Lage sein, einfache Skripte zu schreiben, um Daten zu manipulieren und zu analysieren.

  • Einführung in die Programmiersprache R II: Plotting

    Datum:
    TBD

    Ort:
    TBD 

    Verantwortliche/r:
    Dr. Martin Kerntopf (Data Literacy Projekt)

    Zusammenfassung:

    R ist eine Open-Source-Programmiersprache, die speziell für statistische Berechnungen und Datenvisualisierung entwickelt wurde. Dank ihrer Flexibilität ermöglicht sie es , verschiedenste Datenanalyseprojekte individuell zu gestalten und eigene Lösungen zu entwickeln, was in Forschung und Praxis besonders wertvoll ist.

    Dieser Einführungskurs in R richtet sich an Anfänger, die bereits grundlegende Erfahrungen mit der Programmiersprache R haben (z.B. durch die Hands-on Session zu R Teil I). Die Teilnehmenden lernen in dieser Session wie sich in R unterschiedliche Visualisierungen in R gestalten lassen. Am Ende des Kurses sind die Teilnehmenden in der Lage, eigene Visualisierungen zu erstellen, anzupassen und zu exportieren.

  • Excel your Data: Datenorganisation und Qualitätssicherung in Spreadsheet-Tools

    Datum:
    TBD

    Ort:
    TBD

    Verantwortliche/r:
    Dr. Volker Schwartze (Data Literacy Projekt)

    Zusammenfassung:

    Tabellenkalkulationssoftware wie Excel oder LibreOffice Calc sind mächtige Werkzeuge der Datenverarbeitung und nützlich, wenn es darum geht, Daten zu verwalten und auszuwerten. Doch die Herausforderung liegt oft nicht nur in den Datenanalysen, sondern bereits darin Daten konsistent und fehlerfrei zu halten, insbesondere bei komplexen Projekten.

    In dieser Hands-on Session lernen Teilnehmende, wie sie mit Spreadsheet-Software (Excel/LibreOffice Calc) ihre Datenmanagement-Aufgaben effizient gestalten können. Wir zeigen, wie die Funktionen der Tools genutzt werden können, um die Dateneingabe zu optimieren und Fehler zu vermeiden. Zusätzlich stellen wir nützliche kleine Hacks vor, mit denen man sich die Verarbeitung der Daten leichter machen kann. Die Hands-on Session ist ideal für alle, die ihre Kenntnisse in Excel/LibreOffice Calc vertiefen möchten.

  • Generative AI 101: Wer, wie, was?

    Datum:
    TBD

    Ort:
    TBD

    Verantwortliche/r:
    Dr. Volker Schwartze (Data Literacy Projekt)

    Zusammenfassung:

    Die rasante Entwicklung generativer KI verändert alle Bereiche unserer Gesellschaft. Gerade an Hochschulen stellen sich dazu viele Fragen. Was müssen Studierende über diese Technologien, ihre Hintergründe und Anwendung lernen und in welchen Bereichen sollte generative KI im Studium (nicht) eingesetzt werden?

    In der Hands-on Session geben wir den Teilnehmenden einen Einblick in die technischen Hintergründe zu generativer KI und diskutieren dabei auch Grenzen der Systeme. Darüber hinaus werden wir potentielle Anwendungsszenarien im Studium sowie damit verbundene Regelungen an den Hochschulen diskutieren. Wir stellen in diesem Kontext den Service ChatAI zur Textgenerierung vor, welcher insbesondere durch seine leichte Bedienbarkeit und den starken Datenschutz gut nutzbar ist. Nach dem Kurs kennen Teilnehmende wichtige Grundlagen von generativer KI und können Anwendungsfälle sowie die damit verbundene Richtlinien und technische Grenzen identifizieren.

    Für die Teilnahme sind keine Vorkenntnisse erforderlich.

Sessions Summer Semester 2024

  • 03.05.2024, 12 Uhr — Lies, Damn Lies and Statistics: Kritischer Umgang mit Statistiken und KI im Alltag

    Datum:
    03.05.2024, 12 Uhr

    Ort:
    Carl-Zeiß-Straße 3, Seminarraum 121

    Verantwortliche/r:
    Dr. Volker Schwartze (Data Literacy Projekt)

    Zusammenfassung:
    Daten und daraus gewonnene Statistiken können uns dabei helfen Situationen zu verstehen, Entwicklungen vorherzusagen und darauf basierend Entscheidungen zu treffen. Leider finden sich in unserem Alltag immer wieder Beispiele, die zeigen wie leicht fehlerhafte Statistiken uns in die Irre führen können.

    Auf Daten und Statistik basierende Tools im Bereich der künstlichen Intelligenz (z.B. Maschinelles Lernen) gewinnen immer mehr an Bedeutung und kommen auch in sensiblen Bereichen wie dem Rechts- und Bildungssystem oder der Medizin zum Einsatz. Doch obwohl oft angenommen wird, dass Daten und Algorithmen objektive Aussagen treffen können, spiegeln sie häufig nur bestehende Ungleichheiten, Vorurteile oder andere Probleme in den zugrundeliegenden Daten wider.

    Im Rahmen der Hands-on Session wollen wir anhand von realen Beispielfällen über Herausforderungen und Fallstricke bei Statistiken und algorithmenbasierten Entscheidungen aufzeigen. Wir werden dabei auf grundlegende technisch-methodische Aspekte, aber auch auf gesellschaftliche Konsequenzen eingehen.

  • 06.05.2024, 16 Uhr — Datenvisualisierung ohne Programmieren

    Datum:
    6. Mai 2024 16 Uhr

    Ort:
    Kursraum ThULB

    Verantwortliche/r:
    organisatorisch: Dr. Volker Schwartze (Data Literacy Projekt)
    Swantje Dogunke (ThULB)

    Zusammenfassung:
    Datenvisualisierungen sind ein wichtiger Bestandteil des wissenschaftlichen Arbeitens, egal ob als Teil der Erkundung von Daten oder als Mittel zur Kommunikation gewonnener Ergebnisse. Passende Visualisierungen zu erstellen, kann eine Herausforderung darstellen, sowohl bei der Konzeption als auch bei der Auswahl geeigneter Werkzeuge. 
    Die Hands-on Session gibt einen Überblick, wie man eine Datenvisualisierung planen kann, und stellt hilfreiche weiterführende Angebote vor. Es werden gezielt Werkzeuge zur Erstellung unterschiedlicher Visualisierungen vorgestellt, für die keine Programmierkenntnisse erforderlich sind. Die Session richtet sich insbesondere auch an Studierende aus dem Bereich der Geisteswissenschaften. 

  • 17.05.2024, 12 Uhr — Daten- und Projektmanagement mit der FSU-Cloud

    Datum:
    17.05.2024, 12 Uhr

    Ort:
    Seminarraum 208, Carl-Zeiß-Straße 3 

    Verantwortliche/r:
    Dr. Volker Schwartze (Data Literacy Projekt)

    Zusammenfassung:
    Die angemessene Organisation von Daten und das Management von Projekten sind Herausforderungen, die sich in nahezu allen Arbeits- und Lebensbereichen finden lassen. Das kann im kleinen die eigene Arbeit an Seminar- oder Abschlussarbeiten sein oder auch ein kollaboratives Projekt im Rahmen von Seminaren oder im späteren Job.
    In der Hands-on Session stellen wir Grundlagen des Daten- und Projektmanagements mit der FSU-Cloud (Nextcloud) vor. Die Cloud ist für alle Studierenden an der Universität Jena frei nutzbar und bietet eine Vielzahl von Werkzeugen zur effektiven Ablage und Bearbeitung von Daten.
    Dabei geht es sowohl um die sichere Verwaltung und Organisation von Dateien als auch spezifische Möglichkeiten zur Arbeit in Projekten (z.B. Seminar- und Abschlussarbeiten, Berichte, Präsentationen). In diesem Zusammenhang werden Funktionen zur gemeinsamen Bearbeitung von Dateien sowie zur effektiven Organisation der Arbeiten im Team vorgestellt (bspw. Aufgaben, Kanban-Boards).

  • 22.05.2024, 16 Uhr — Keine Angst vor Schlangen: Eine kurze Einführung in die Programmiersprache Python

    Datum:
    22.05.2024, 16 Uhr

    Ort:
    Seminarraum 217, Ernst-Abbe-Platz 8 (MMZ)

    Verantwortliche/r:
    Dr. Volker Schwartze (Data Literacy Projekt)

    Zusammenfassung:
    Programmiersprachen sind nur was für Spezialisten wie Informatiker oder Data Scientists und sind sehr schwer zu lernen? Aus unserer Sicht nicht.
    In der Hands-on Session stellen wir vor, wie sich die Programmiersprache Python als Werkezug für viele Aufgaben in der wissenschaftlichen (und nicht-wissenschaftlichen) Arbeit in unterschiedlichsten Fachbereichen einsetzen lässt. Mit viele verfügbaren Bibliotheken ist mit einigen Grundkenntnissen schon vieles machbar, von der Analyse von Zahlen, Bildern und Texten bis hin zur Erstellung von Visualisierungen.
    Teilnehmende haben die Möglichkeit selbst erste praktische Erfahrungen mit Python zu sammeln.
    Der Kurs richtet sich explizit an Studierende, die bisher noch keine (oder nur sehr wenig) Erfahrung mit Programmiersprachen haben.

  • 03.06.2024, 14 Uhr — Ordnung in Tabellen schaffen: Einführung in OpenRefine

    Datum:
    03.06.2024, 14 Uhr

    Ort:
    Windowspool 1 (Raum 3415), Ernst-Abbe-Platz 2 (4. OG)

    Verantwortliche/r:
    Dr. Volker Schwartze (Data Literacy Projekt)

    Zusammenfassung:
    Egal in welchem Bereich man arbeitet, um die Arbeit mit Daten in Form von Tabellen kommt man nur selten herum. Obwohl tabellarische Daten für viele Anwendungsbereiche eine gut nutzbare Grundlage bieten, finden sich darin oft Fehler, z.B. wie Tippfehler, verrutschte Zeilen, falsche Formatierungen, doppelte Einträge etc. Außerdem will man ggf. nur Teile von Datensätzen verwenden und daher Daten ausfiltern oder das Format der Tabelle ändern. Gerade bei größeren Datensätzen, kann das Bereinigen solcher Fehler sehr aufwändig und mühselig sein sowie viel Zeit in Anspruch nehmen.
    Dabei kann spezifische Software wie OpenRefine helfen. In der Hands-On Session werden wir OpenRefine vorstellen und Teilnehmenden die Möglichkeit bieten, anhand von Beispieldatensätzen selbst Erfahrungen zur Anwendung der Software sammeln.

  • 07.06.2024, 8 Uhr — Einführung in die Programmiersprache R für Einsteiger

    Datum:
    07.06.2024, 8 Uhr

    Ort:
    SR 216 (PC-Pool), Ernst-Abbe-Platz 8 (MMZ)  

    Verantwortliche/r:
    Dr. Martin Kerntopf (Data Literacy Projekt)

    Zusammenfassung:
    Dieser Einführungskurs in R richtet sich an Anfänger, die wenig oder keine Erfahrung mit der Programmiersprache R haben. Die Teilnehmer lernen die Grundlagen der R-Syntax, Datenstrukturen und Kontrollstrukturen sowie das Lesen und Schreiben von Daten in R. Zusätzlich können die Teilnehmer ein fortgeschrittenes Beispiel auswählen, das während des Kurses eingehender betrachtet wird. Am Ende des Kurses sollten die Teilnehmer eine solide Grundlage in der R-Programmierung haben und in der Lage sein, einfache Skripte zu schreiben, um Daten zu manipulieren und zu analysieren.

  • 07.06.2024, 12 Uhr — Datenethik: Konfliktfelder von Ethik und Informationstechnologie

    Datum:
    07.06.2024, 12 Uhr

    Ort:
    Seminarraum 121, Carl-Zeiß-Straße 3

    Verantwortliche/r:
    Dr. Volker Schwartze, organisatorisch (Data Literacy Projekt)

    Zusammenfassung:
    Die zunehmende Digitalisierung unserer Gesellschaft stellt nicht nur neue Anforderungen in Bezug auf digitale Kompetenzen, sondern auch neue gesellschaftliche Herausforderungen. Nicht selten gibt es dabei Konflikte zwischen ethischen Aspekten und der Entwicklung bzw. dem Einsatz von Informationstechnologien.
    Im Rahmen der Hands-on Session wollen wir anhand von Beiträgen aus den Gewissensbits External link ethische Konflikte im Bereich digitaler Technologien herausarbeiten und diskutieren. Dabei sollen insbesondere auch die verschiedenen Ebenen und Herausforderungen in Bezug auf mögliche Lösungen solcher Konflikte herausgestellt werden.

  • 10.06.2024, 14 Uhr — Dokumente effizienter formatieren: Einführung in LaTeX

    Datum:
    10.06.2024, 14 Uhr

    Ort:
    Windowspool 1 (Raum 3415), Ernst-Abbe-Platz 2 (4. OG)

    Verantwortliche/r:
    Dr. Martin Kerntopf (Data Literacy Projekt)

    Zusammenfassung:
    Dieser LaTeX-Einführungskurs richtet sich an Anfänger, die noch keine Erfahrungen mit LaTeX Typesetting System haben. Die Teilnehmer lernen, wie sie mit LaTeX professionell aussehende Dokumente erstellen können, einschließlich der Formatierung von Text, der Erstellung von Tabellen und Abbildungen sowie der Handhabung von Referenzen und Zitaten. Der Kurs behandelt auch, wie man mit LaTeX mathematische Gleichungen und Formeln erstellt.
    Am Ende des Kurses sollten die Teilnehmer ein solides Verständnis der Grundlagen von LaTeX haben und in der Lage sein, ihre eigenen Dokumente zu erstellen.

Questions?

If you have questions regarding the sessions or the registration, please contact us: dataliteracy@uni.jena.de