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Veranstaltung

Aufbereitung und Analyse von Textkorpora mit Python

  • Funktionen:

Grunddaten

Veranstaltungsart Übung SWS 2.00
Veranstaltungsnummer 70815 Semester SS 2023
Sprache Deutsch Studienjahr
Hyperlink Stud.IP Lehrveranstaltung nicht mit Stud.IP synchronisiert

Belegung über StudIP

Es gibt keine Informationen zu einem Belegungsverfahren.

Module

6100250 Vertiefung Digital Humanities

Termine Gruppe: [unbenannt] iCalendar Export für Outlook

  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export für Outlook
Di. 13:15 bis 14:45 woch 04.04.2023 bis 14.07.2023  A.-Einstein-Str. 22 - R 201, PC-Pool, A.-Einstein-Str. 22 Raumplan   findet statt    
Gruppe [unbenannt]:
 

Verantwortliche Person

Verantwortliche Person Zuständigkeit
Fernanda Alvares Freire, M.A.

Studiengänge

Studiengang/Abschluss/Prüfungsversion Semester Teilnahmeart
Germanistik, Bachelor (Erstfach, 2018) 1. - 4. Semester wahlobligatorisch
Germanistik, Bachelor (Erstfach, 2020) 1. - 4. Semester wahlobligatorisch
Germanistik, Bachelor (Erstfach, 2022) 1. - 4. Semester wahlobligatorisch
Germanistik, Bachelor (Zweitfach, 2018) 1. - 4. Semester wahlobligatorisch
Germanistik, Bachelor (Zweitfach, 2020) 1. - 4. Semester wahlobligatorisch
Germanistik, Bachelor (Zweitfach, 2022) 1. - 4. Semester wahlobligatorisch

Zuordnung zu Einrichtungen

PHF/Institut für Germanistik (IG)

Inhalt

Kommentar

Adressatinnen und Adressaten

BA (2018), BA (2020): Modul Vertiefung Digital Humanities

Abschlussmöglichkeiten

Modul Vertiefung Digital Humanities (BA (2018), BA (2020)): Hausarbeit (8 Wochen)

Inhaltliches Profil der Lehrveranstaltung

In der Übung wird eine Einführung in die Programmiersprache Python gegeben, mit einem besonderen Fokus auf der Verarbeitung von Textkorpora, deren Aufbau und Analyse in den Geisteswissenschaften und den Digital Humanities eine große Rolle spielt. Ziel der Übung ist es, Volltexte mit Python zu verarbeiten, z.B. um sie zu bereinigen, Begriffe zu suchen und sie für Auswertungen nutzbar zu machen. Dafür werden Textdaten in strukturierte Datenformate wie Tabellen überführt, die als Grundlage für statistische Analysen und Visualisierungen dienen. Neben Gurndlagen in Python werden die Python-Bibliotheken Pandas (für Tabellen) und Matplotlib (für Graphiken) vorgestellt. Damit werden wir Wortwolken, Balkendiagramme, Liniendiagramme und Heatmaps erstellen, um Textdaten und statistische Übersichten zu Textkorpora zu visualisieren. So können u.a. Häufigkeiten von Begriffen in verschiedenen Texten, Textgruppen und auch über die Zeit analysiert werden, wenn Texte in einem Korpus zu unterschiedlichen Zeitpunkten entstanden und publiziert worden sind. Grundkenntnisse in digitalen Methoden werden empfohlen, sind aber nicht zwingend erforderlich.

Die Übung wird auf Deutsch und Englisch gehalten.

Die (vorläufige) Anmeldung erfolgt über stud.IP, die verbindliche Anmeldung in der ersten Sitzung.

Strukturbaum

Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SS 2023 , Aktuelles Semester: Sommer 2024