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13986.1000 23S 2SWS SE Data Literacy: Kompetent mit Daten umgehen - keine Angst vor R, Python und git (ProfessionalCenter & USB)   Hilfe Logo

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Allgemeine Angaben
Data Literacy: Kompetent mit Daten umgehen - keine Angst vor R, Python und git (ProfessionalCenter & USB) 
13986.1000
Seminar
2
Sommersemester 2023
Schwiertz, Gabriele
ProfessionalCenter
(Kontakt)
Anzahl der Zuordnungen zu laufenden und auslaufenden Studien ausblendenPflichtfach: 0 | Wahlfach: 1 | Doktoratsstudien: 0
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Studienart/Studienplan 
 SPO-V
Zuordnung zu Modul 
 Art Empf.
Sem.		 ECTS
Credits		 Prüfungsart Äquiv. Vorauss.
 
laufend 2022/23
Kurzzeitstudium
A1 502 Kurzzeitstudium Erasmus Rechtswissenschaftliche Fakultät (HG-NRW)
20142
-3
A1 502 Kurzzeitstudium Erasmus Rechtswissenschaftliche Fakultät (HG-NRW)
20142
-3
A1 502 Kurzzeitstudium Erasmus Rechtswissenschaftliche Fakultät (HG-NRW)
20142
-3
A1 502 Kurzzeitstudium Erasmus Rechtswissenschaftliche Fakultät (HG-NRW)
20142
-3
A1 504 Kurzzeitstudium Erasmus Philosophische Fakultät (HG-NRW)
20142
-3
A1 504 Kurzzeitstudium Erasmus Philosophische Fakultät (HG-NRW)
20142
-3
A1 504 Kurzzeitstudium Erasmus Philosophische Fakultät (HG-NRW)
20142
-3
A1 504 Kurzzeitstudium Erasmus Philosophische Fakultät (HG-NRW)
20142
-3
A2 514 Kurzzeitstudium Partnerhochschulen Philosophische Fakultät (HG-NRW)
20142
-3
A2 514 Kurzzeitstudium Partnerhochschulen Philosophische Fakultät (HG-NRW)
20142
-3
A2 514 Kurzzeitstudium Partnerhochschulen Philosophische Fakultät (HG-NRW)
20142
-3
A2 514 Kurzzeitstudium Partnerhochschulen Philosophische Fakultät (HG-NRW)
20142
-3
A3 524 Kurzzeitstudium andere Stipendiaten Philosophische Fakultät (HG-NRW)
20142
-3
A3 524 Kurzzeitstudium andere Stipendiaten Philosophische Fakultät (HG-NRW)
20142
-3
A3 524 Kurzzeitstudium andere Stipendiaten Philosophische Fakultät (HG-NRW)
20142
-3
A3 524 Kurzzeitstudium andere Stipendiaten Philosophische Fakultät (HG-NRW)
20142
-3
A4 534 Kurzzeitstudium Fremdsprachenassistent Philosophische Fakultät (HG-NRW)
20142
-3
A4 534 Kurzzeitstudium Fremdsprachenassistent Philosophische Fakultät (HG-NRW)
20142
-3
A4 534 Kurzzeitstudium Fremdsprachenassistent Philosophische Fakultät (HG-NRW)
20142
-3
A4 534 Kurzzeitstudium Fremdsprachenassistent Philosophische Fakultät (HG-NRW)
20142
-3
Bachelorstudium
B1 06M Lehramt an Berufskollegs (HG-NRW)
20222
--
B1 06M Lehramt an Berufskollegs (HG-NRW)
20222
--
B1 06M Lehramt an Berufskollegs (HG-NRW)
20222
--
B1 06M Lehramt an Berufskollegs (HG-NRW)
20222
--
B5 02M Lehramt an Grundschulen (HG-NRW)
20222
--
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Zuordnungen: 2 
Angaben zur Abhaltung
Diese Veranstaltung findet in Kooperation zwischen der Universitäts- und Stadtbibliothek Köln und dem ProfessionalCenter statt.

Der kompetente Umgang mit Daten wird in allen Bereichen immer wichtiger, die schiere Masse der vorhandenen Daten wächst exponentiell. Selbst in traditionell technikfernen Studiengängen und Berufen werden digitale Kompetenzen immer wichtiger.
Der Kurs richtet sich an Teilnehmende ohne Vorkenntnisse, idealerweise solche, die über sich sagen würden, dass sie sich nicht so mit Computern auskennen und bietet einen Einstieg in das Thema “Datenkompetenz”.
Im Laufe des Semesters lernen die Studierenden, sich Daten zu einem Thema zu beschaffen und die Qualität der Daten zu bewerten.
Sie lernen grundlegendes Datenmanagement kennen und arbeiten im Laufe des Kurses mit einer Reihe von Tools: Sie können Datensätze bereinigen mit OpenRefine, sie können tabellarische Daten in R einlesen und hierzu einfache statistische Werte errechnen und erste Visualisierungen erstellen. Sie können einfache Befehle über die Kommandozeile ausführen und in einem Texteditor mithilfe von regulären Ausdrücken Textdateien überarbeiten. Sie lernen die Programmiersprache Python kennen und üben die Versionierung mit git.
Die Tools sind allesamt frei zugänglich und müssen vor der jeweiligen Sitzung installiert werden. Vor den Sitzungen gibt es in der Sprechstunde die Möglichkeit, technische Probleme zu klären.
Ziel des Kurses ist es, Berührungsängste und Barrieren im Umgang mit unbekannten Computerprogrammen und Daten abzubauen. Ganz im Gegenteil sollen die Teilnehmenden am Ende des Kurses Spaß an dem Ausprobieren neuer Technologien haben, in die sie sich selbst weiter einarbeiten können und selbstbewusst an neue Themen herangehen.

Über die Dozierende:
Dr. Gabriele Schwiertz hat Linguistik an der Universität zu Köln studiert und zur Intonation einer kanadischen First-Nations-Sprache in Phonetik promoviert. Sie hat in verschiedenen Projekten zur Dokumentation bedrohter Sprachen und zu Best Practices im Archivieren und Nachnutzen der gesammelten Daten gearbeitet und lange in der Linguistik gelehrt. Seit 2022 unterrichtet sie an der Universitäts- und Stadtbibliothek in Köln Kurse zu Datenkompetenz.
Inhaltlich: keine

Technisch: Teilnehmende benötigen einen Laptop, auf dem die verwendeten Programme sukzessive installiert werden können und auf denen während der Sitzungen gearbeitet wird.
Die Teilnehmenden können im Anschluss an die Veranstaltung...
- Datensätze finden und bewerten
- Datensätze bereinigen
- Daten managen (sinnvolle Dateinamen und Ordnerstrukturen verwenden, Versionierung und Backup)
- grundlegende Funktionen von R im Bereich der Statistik und Visualisierung auf Datensätze anwenden
- einfache Skripte in Python schreiben
- die Bedeutung von Daten im privaten wie im öffentlichen Leben reflektieren
- sich leicht in neue Tools einarbeiten und sind versiert im Konsultieren von Manuals, Hilfeseiten und Fehler korrigieren
Deutsch

Kompetenztraining für das Studium
3 LP = 90h Workload im Studium Integrale
Details
Für die Anmeldung zur Teilnahme müssen Sie sich in KLIPS 2.0 als Studierende*r identifizieren.
Anmerkung: Grundsätzlich halten wir Ihnen einen zugeteilten Fixplatz bis zum Beginn der Lehrveranstaltung frei. Sollten Sie beim ersten Termin nicht teilnehmen können, verlieren Sie das Anrecht auf Ihren Platz.
Sollten Sie vorab wissen, dass Sie nicht teilnehmen können, sind wir auf Ihre Mithilfe angewiesen: Wir können Ihren Platz erst dann an potentielle Nachrücker:innen vergeben, wenn Sie sich offiziell über KLIPS 2.0 von der Veranstaltung abmelden.
Sollten Sie keinen Fixplatz erhalten haben, empfehlen wir Ihnen, die in KLIPS 2.0 hinterlegte Adresse der:des Dozierenden der LV zu nutzen und diese:n vorab anzuschreiben. Sie finden die Adresse des:der Dozierenden mit Klick auf die Veranstaltungsbeschreibung als "Vortragende:r" hinterlegt.
Sie haben außerdem die Möglichkeit zum ersten Termin der LV zu erscheinen und bei dem:der Dozierenden vorzusprechen und darum zu bitten, nachrücken zu können. Dies ist nur möglich, solange freie Plätze vorhanden sind.
Angaben zur Prüfung
siehe Stellung im Studienplan
Die Prüfungsleistung (3 LP) besteht aus:
Im Laufe des Semesters reichen die Studierenden drei Studienleistungen ein: Die ersten beiden sind Anwendung des Gelernten auf neue Kontexte, eine zu R, eine zu Python. Die letzte Studienleistung umfasst ein kleines individuelles Projekt, das die Studierenden selbst konzipieren und umsetzen. Es geht darum, das Gelernte auf neue eigene Fragestellungen anzuwenden. Das Projekt wird in der Abschlusssitzung kurz vorgestellt.
Details
Details
Anmerkung: Es handelt sich um eine Lehrveranstaltungsprüfung. Eine separate Prüfungsanmeldung ist nicht erforderlich.
k.A.
Zusatzinformationen
wird im Kurs bekannt gegeben
Administrative Fragen zur Veranstaltung richten Sie bitte an professionalcenter-support@uni-koeln.de.

Verbuchung der LP/ Teilnahmebescheinigungen:
Die Leistungspunkte werden über KLIPS 2.0 vom ProfessionalCenter verbucht. Eine Staffelung von LP ist nicht möglich.

Bei erfolgreichem Abschluss der gesamten LV (regelmäßige, aktive Teilnahme, Vor- und Nachbereitung und Prüfungsleistung) erhalten Studierende eine digitale Teilnahmebescheinigung automatisch als PDF per Mail an den Studierenden-Account (webmail.uni-koeln.de). Das ProfessionalCenter erstellt und versendet zum Ende eines jeden Monats Teilnahmebescheinigungen für diejenigen LV, deren Leistungen auf Grund der Rückmeldung der jeweiligen Dozierenden im laufenden Monat verbucht werden konnten.