Ulteriori informazioni
Mit Computational Methods lassen sich digitale Welten wissenschaftlich erforschen und gestalten. Das Open-Access-Lehrbuch vermittelt zunächst grundlegende Kompetenzen für die automatisierte Erhebung und Aufbereitung von Daten und für den Umgang mit Datenbanken. Eine Einführung in die Programmiersprachen R und Python sowie in Versionsverwaltungen und Cloud-Computing eröffnet Wege für kreative Analyseansätze beim Umgang mit großen und kleinen Datensätzen. Schließlich werden Szenarien in sozial- und geisteswissenschaftlichen Anwendungsfeldern durchgespielt. Dazu zählen die automatisierte Datenerhebung über Programmierschnittstellen und Webscraping, automatisierte Textanalysen, Netzwerkanalysen, maschinelles Lernen und Simulationsverfahren. Neben einer konzeptionellen Einführung in die jeweiligen Themenfelder geht es vor allem darum, in kurzen Tutorials selbst erste praktische Erfahrungen zu sammeln sowie weiterführende Möglichkeiten, aber auch Limitationen, von Computational Methods kennenzulernen.
Sommario
I. Grundlagen.- II. Programmierkonzepte.- III. Anwendungsfelder.
Info autore
Dr. Jakob Jünger ist Juniorprofessor für Kommunikationswissenschaft mit dem Schwerpunkt Digital Media & Computational Methods an der Universität Münster.Chantal Gärtner, M.A., ist Wissenschaftliche Mitarbeiterin im Arbeitsbereich Digital Media and Computational Methods am Institut für Kommunikationswissenschaft der Universität Münster.
Riassunto
Mit Computational Methods lassen sich digitale Welten wissenschaftlich erforschen und gestalten. Das Open-Access-Lehrbuch vermittelt zunächst grundlegende Kompetenzen für die automatisierte Erhebung und Aufbereitung von Daten und für den Umgang mit Datenbanken. Eine Einführung in die Programmiersprachen R und Python sowie in Versionsverwaltungen und Cloud-Computing eröffnet Wege für kreative Analyseansätze beim Umgang mit großen und kleinen Datensätzen. Schließlich werden Szenarien in sozial- und geisteswissenschaftlichen Anwendungsfeldern durchgespielt. Dazu zählen die automatisierte Datenerhebung über Programmierschnittstellen und Webscraping, automatisierte Textanalysen, Netzwerkanalysen, maschinelles Lernen und Simulationsverfahren. Neben einer konzeptionellen Einführung in die jeweiligen Themenfelder geht es vor allem darum, in kurzen Tutorials selbst erste praktische Erfahrungen zu sammeln sowie weiterführende Möglichkeiten, aber auch Limitationen, von Computational Methods kennenzulernen.
