Universität Wien

070085 UE Course on Methodology - Data Structures and Data Management in the Humanities (2024W)

5.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 7 - Geschichte
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
Moodle

An/Abmeldung

Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Details

max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Mittwoch 02.10. 10:45 - 12:15 Seminarraum Geschichte 2 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 9
  • Mittwoch 09.10. 10:45 - 12:15 Seminarraum Geschichte 2 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 9
  • Mittwoch 16.10. 10:45 - 12:15 Seminarraum Geschichte 2 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 9
  • Mittwoch 23.10. 10:45 - 12:15 Seminarraum Geschichte 2 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 9
  • Mittwoch 30.10. 10:45 - 12:15 Seminarraum Geschichte 2 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 9
  • Mittwoch 06.11. 10:45 - 12:15 Seminarraum Geschichte 2 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 9
  • Mittwoch 13.11. 10:45 - 12:15 Seminarraum Geschichte 2 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 9
  • Mittwoch 20.11. 10:45 - 12:15 Seminarraum Geschichte 2 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 9
  • Mittwoch 27.11. 10:45 - 12:15 Seminarraum Geschichte 2 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 9
  • Mittwoch 04.12. 10:45 - 12:15 Seminarraum Geschichte 2 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 9
  • Mittwoch 11.12. 10:45 - 12:15 Seminarraum Geschichte 2 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 9
  • Mittwoch 08.01. 10:45 - 12:15 Seminarraum Geschichte 2 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 9
  • Mittwoch 15.01. 10:45 - 12:15 Seminarraum Geschichte 2 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 9
  • Mittwoch 22.01. 10:45 - 12:15 Seminarraum Geschichte 2 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 9
  • Mittwoch 29.01. 10:45 - 12:15 Seminarraum Geschichte 2 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 9

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

The aim of this course is to familiarise students with the basic structure of digital data and, in particular, to teach them about semantic data modeling based on analysis of requirements. This is a practice-based class; students will generate appropriate data models based on real data sets from the humanities and implement them technically. No programming knowledge is necessary in advance, although there will be synergies with "Introduction to DH: Tools and Methods". Students will acquire the necessary knowledge through hands-on work over the course of the semester (as is usual in DH), working in small teams to develop data, structures and models for a project of their own choice. They will present requirements, planned solutions, and finally an implementation of their data for a final project, which will also be documented in writing. Along the way we will discuss empirical and theoretical frameworks of data mining and data processing.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Active participation in class, small project-based exercises, project presentation and final project (including written abstract, data management plan, database model).

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Active participation in class (20%); homework assignments (40%); final project presentation (10%); final project written submission (30%).

Prüfungsstoff

- CSV, XML and JSON data structures
- Relational databases, schemas and modelling (SQL)
- NoSQL / graph-based data modelling

Literatur

Available through Moodle

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

SP Digital Humanities/ Digitale Geschichtswissenschaft

MA Geschichte (V2019): PM1 - Methodenkurs (5 ECTS)

Letzte Änderung: Mi 31.07.2024 15:45