136101 VO Quantitative Methods in the Digital Humanities (2023W)
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Details
Language: German
Examination dates
- Wednesday 31.01.2024 13:15 - 14:45 Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
- Friday 08.03.2024 13:15 - 14:45 Ort in u:find Details
- Friday 26.04.2024 13:15 - 14:45 Ort in u:find Details
- Friday 21.06.2024 13:15 - 14:50 Ort in u:find Details
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
- Wednesday 04.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
- Wednesday 11.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
- Wednesday 18.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
- Wednesday 25.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
- Wednesday 08.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
- Wednesday 15.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
- Wednesday 22.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
- Wednesday 29.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
- Wednesday 06.12. 13:15 - 14:45 Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
- Wednesday 13.12. 13:15 - 14:45 Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
- Wednesday 10.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
- Wednesday 17.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
- Wednesday 24.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
Information
Aims, contents and method of the course
Die Digitalen Geisteswissenschaften (Digital Humanities, DH) befassen sich mit der digitalen Aufbereitung, Verfügbarmachung und Analyse von für die Geisteswissenschaften relevanten Forschungsdaten. In dieser Vorlesung fokussieren wir uns auf die quantitativen Methoden, die der Analyse jener Daten und allgemeiner der Beantwortung geisteswissenschaftlicher Fragestellungen zugrunde liegen. Das umfasst Grundlagen der deskriptiven Statistik und der Inferenzstatistik, computerlinguistische Methoden der Textanalyse, Netzwerkanalyse, sowie eine Einführung in mathematische Methoden, die in den Geisteswissenschaften ihre Anwendung finden (z.B. dynamische Systeme). Ziel ist es, diese Methoden zu verstehen und auf einfache geisteswissenschaftliche Fragestellungen anwenden zu können.Die mathematischen Inhalte setzen ein dahingehendes Grundverständnis für das Verfolgen der Inhalte voraus (Prozentrechnen, Wahrscheinlichkeiten, lineare Funktionen, etc.; Matura-Niveau). Abgesehen davon werden keine weiterführenden Kenntnisse in Statistik, Programmierung etc. vorausgesetzt.Diese Vorlesung ist kein Programmierkurs und setzt keine Kenntnisse in Skriptsprachen wie R, Python oder Matlab voraus. Um den Studierenden einen Einblick in die Arbeit mit R zu geben, umfasst die Vorlesung ein kleines R Tutorial. Programmierung in R gehört allerdings explizit nicht zum Prüfungsstoff.
Assessment and permitted materials
Schriftliche Prüfung am Ende des KursesErlaubte Hilfsmittel: Taschenrechner (nicht programmierbar, keine Handys)
Minimum requirements and assessment criteria
Maximal 40 Punkte
35-40: sehr gut
30-34: gut
25-29: befriedigend
20-24: genügend
0-19: nicht genügend
35-40: sehr gut
30-34: gut
25-29: befriedigend
20-24: genügend
0-19: nicht genügend
Examination topics
Inhalte auf den Folien; im Kurs angegebene Literatur.
Reading list
Wird bekannt gegeben.
Association in the course directory
EC DH 2
Last modified: We 03.07.2024 15:05