136010 UE Introduction to DH Tools and Methods (2022W)

5.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 13 - Europäische und Vergleichende Sprach- und Literaturwissenschaft

Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

DIGITAL

Moodle

An/Abmeldung

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

Anmeldung von Sa 03.09.2022 08:00 bis Di 27.09.2022 23:59
Abmeldung bis Mo 31.10.2022 23:59

Details

max. 25 Teilnehmer*innen

Sprache: Englisch

Lehrende

Renato Rocha Souza

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Detailed calendar will be published on Moodle.

Freitag 07.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
Freitag 14.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
Freitag 21.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
Freitag 28.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
Freitag 04.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
Freitag 11.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
Freitag 18.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
Freitag 25.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
Freitag 02.12. 09:45 - 11:15 Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
Freitag 09.12. 09:45 - 11:15 Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
Freitag 16.12. 09:45 - 11:15 Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
Freitag 13.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
Freitag 20.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
Freitag 27.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

The course is aimed at providing students with the skills necessary to understand the sheer potential of the digital methods for the humanities, using the Python Programming Language for a handful of common tasks in the domain. The course will present a broad overview of methods and tools, specifically covering the following: OCR & Natural Language Processing (NLP) Pipelines, Visualization & Dashboards, Spatial Analysis, Image Analysis, Social Network Analysis (SNA), Sentiment Analysis, SQL and NoSQL Database Management. The course approach is both theoretical and practical, with an intense load of hands-on exercises. The students are expected to have familiarity with digital environments, and previous practice with programming is desired, but not mandatory.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Course evaluation will be a combination of in-class participation (30%), weekly homework assignments (40%), and the final project (30%).

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Attendance is required; regular participation is the key to completing the course; all students must provide their computing environment; homework assignments must be submitted on time (some can be completed later as a part of the final project, but this must be discussed with the instructor whenever the issue arises); the final project must be submitted on time.