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Wissenschaftliches Programmieren mit R - Einzelansicht

  • Funktionen:
Grunddaten
Veranstaltungsart Seminar Langtext
Veranstaltungsnummer Kurztext
Semester SoSe 2022 SWS 2
Erwartete Teilnehmer/-innen Max. Teilnehmer/-innen 30
Credits 5 Belegung Belegpflicht
Zeitfenster
Hyperlink
Sprache Deutsch
Belegungsfristen
Einrichtung :
Fakultät für Gesellschaftswissenschaften

Einrichtung :
Fakultät für Gesellschaftswissenschaften
Termine Gruppe: [unbenannt] iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen E-Learning
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export für Outlook
Do. 10:00 bis 12:00 wöch. 07.04.2022 bis 14.07.2022  LB - LB 134       30 E-Learning
Gruppe [unbenannt]:
Zur Zeit keine Belegung möglich
 


Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Blätte, Andreas, Professor, Dr.
Zielgruppen/Studiengänge
Zielgruppe/Studiengang Semester Pflichtkennzeichen
TuV, Theorie und Vergleich politischer Systeme im Wandel 2 - 4
IBEP M.A., Internationale Beziehungen und Entwicklungspolitik (Master of Arts) 2 - 4
DevGov M.A., Development and Governance (Master of Arts) -
Powi B.A., Politikwissenschaft (Bachelor of Arts) 6 -
PM M.A., Politikmanagement, Public Policy und öffentliche Verwaltung (Master of Arts) 2 - 4
Zuordnung zu Einrichtungen
Sozialwissenschaften
Inhalt
Kommentar

Wir leben in einer datenreichen Zeit - es gibt Daten wie Sand am Meer. So sind auch die Dimensionen digitaler Textdaten im Sinne von „Big Data“ überwältigend. Um aber die Materialflut bewältigen und ordnen zu können, sind neue digitale Wege zu gehen. In dieser Veranstaltung werden wir daher Verfahren des „Text Mining“ nutzen, um große Textdaten-Sammlungen (d.h. Korpora) effizient mit Algorithmen zu analysieren.

Die Tore in die Welt der maschinellen Textverarbeitung öffnen sich allerdings erst, wenn man in der Lage ist, analytische Ideen in Programm-Code zu gießen. Daten sind das neue Öl? Man muss programmieren können, um aus dem neuen wertvollen Rohstoff "Daten" etwas herausholen zu können. Daher verbindet dieser Kurs eine Einführung in das wissenschaftliche Programmieren - konkret in die Statistiksprache „R“ - mit einer anwendungsorientierten Einführung in Verfahren des Text Mining. Auf dem Weg dahin lernen Sie Daten- und Kontrollstrukturen sowie Techiken des Web Scraping kennen. Sie wissen dann auch, wie man statistische Testverfahren in R implementiert.

Dabei können wir auf die Daten und Analyse-Tools des PolMine-Projekts (polmine.de) zurückgreifen. Mit dem Korpora aller Debatten im Deutschen Bundestag („GermaParl“) sowie in der Generalversammlung der Vereinten Nationen ("UNGA"-Korpus) und den Foliensätzen „Using Corpora in Social Science Research“ stehen Ihnen Ressourcen zur Verfügung, mit denen Sie schnell relevante politikwissenschaftliche Erkenntnisse erzielen können.

Als Voraussetzung müssen Sie keinerlei Programmierkenntnisse mitbringen - nur Offenheit und etwas Leidensfähigkeit, Code mit geschweiften und eckigen Klammern zu schreiben. Indem Sie am Ende des Kurses über "data literacy" und Grundlagen des Programmierens verfügen, werden Sie die Welt der Digitalisierung besser verstehen und die wesentlichen Grundlagen haben, um eigene Wege in der Welt des wissenschaftlichen Programmierens zu gehen.

Bemerkung

Bitte beachten Sie:

- Bitte melden Sie sich direkt beim Sekretariat der Professur für Public Policy und Landespolitik (Frau Stefanie Schuylen-Matuschek / stefanie.schuylen-matuschek@uni-due.de) an, wenn Sie an der Veranstaltung teilnehmen möchten!

- Wir starten am Donnerstag, 7. April um 10 Uhr mit einer Präsenz-Sitzung. Bitte bringen Sie Ihren Rechner mit! Die Veranstaltung wird dann nach Rücksprache mit Ihnen in einem Online-Format durchgeführt: Das hatte im vergangenen Sommersemester sehr gut funktioniert.


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SoSe 2022 , Aktuelles Semester: SoSe 2024