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Offene Online-Kurse anderer Hochschulbibliotheken

Im Rahmen einer hessenweiten Kooperation öffnen Hochschul- und Landesbibliotheken ihre Online-Angebote für Studierende und/oder wissenschaftliche Mitarbeitende anderer Hochschulen. Hier finden Sie eine Aufstellung der verschiedenen Angebote. Beachten Sie bitte die unterschiedlichen Anmeldemodalitäten.

Inhaltsbeschreibung:

Workshop für Teilnehmende ohne LaTeX-Vorkenntnisse. Wenn Sie bisher keine Programmiererfahrungen haben, empfehlen wir Ihnen, vor dem Workshop unseren 1,5-stündigen Videovorbereitungskurs zu absolvieren.

  • Wie unterscheidet sich die Textverarbeitung mit Word und LaTeX?
  • Wo finde ich Corporate Design-Vorlagen der TU?
  • Wie erstelle ich ein gut strukturiertes Dokument?
  • Welche LaTeX-Befehle helfen mir beim wissenschaftlichen Schreiben?

Antworten auf diese Fragen erhalten Sie im Workshop und können Ihre neuen Kenntnisse direkt an praxisnahen Beispielen anwenden.

Bitte richten Sie LaTeX vor Beginn des Workshops auf Ihrem Computer ein und planen Sie dafür ca. 2h ein. Beachten Sie dabei die unten stehenden Hinweise zur Einrichtung.

Das aktuelle Skript des Kurses finden Sie auf OpenLearnWare.

Hinweis zur Einrichtung von LaTeX

Bitte folgen Sie der Installationsanleitung, um LaTeX auf Ihrem PC einzurichten:

Installationsanleitung (Deutsch): https://hessenbox.tu-darmstadt.de/getlink/fiFQqTYxeY8YBhdQomGzsTJU/LaTeX%20Installationsanleitung.pdf
Installation instructions (Englisch): https://hessenbox.tu-darmstadt.de/getlink/fiDxU3Vy6bk6729XZVf3ohZi/LaTeX%20installation%20instructions.pdf

WICHTIG: Während des Workshops steht keine Zeit für die Einrichtung des Programms zur Verfügung. Diese muss vorher erfolgen, damit Sie am Workshop teilnehmen können.

  • Termine:
    • 30. Oktober 2023, 15:20-17:20 Uhr
    • 24. November 2023, 12:00-14:00 Uhr
    • 21. Dezember 2023, 13:00-15:00 Uhr
    • 22. Februar 2024, 13:00-15:00 Uhr
    • 22. März 2024, 12:00-14:00 Uhr
  • Zielgruppe:
    • Studierende
  • Ort/genutztes Tool:
    • Zoom
  • Dozent:innen:
    • Maximilian Keiner, ULB Darmstadt
  • Anmeldung:
    • Anmeldung bis 24h vor Beginn des Workshops über Cituro.

Inhaltsbeschreibung:

Veranstaltung für Teilnehmende mit Basiskenntnissen im Umgang mit Microsoft Word.

  • Wie unterscheidet sich die Textverarbeitung mit Word und LaTeX?
  • Wo finde ich Corporate Design-Vorlagen der TU?
  • Wie erstelle ich ein gut strukturiertes Dokument?
  • Welche Funktionen helfen mir beim wissenschaftlichen Schreiben?

Antworten auf diese Fragen erhalten Sie im Workshop und können Ihre neuen Kenntnisse direkt an praxisnahen Beispielen anwenden.

Bitte installieren Sie Microsoft Word vor Beginn des Workshops auf Ihrem Computer.

  • Termine:
    • 16. Oktober 2023, 15:20-16:50 Uhr
    • 17. November 2023, 09:50-11:20 Uhr
    • 15. Dezember 2023, 09:50-11:20 Uhr
    • 15. Januar 2024, 13:30-15:00 Uhr
    • 18. März 2024, 13:30-15:00 Uhr
  • Zielgruppe:
    • Studierende
  • Ort/genutztes Tool:
    • Zoom
  • Dozent:innen:
    • Anna-Katharina Jacoby, ULB Darmstadt
  • Anmeldung:
    • Die Zugangsdaten erhalten Sie per Mail nach Registrierung auf Cituro.

Inhaltsbeschreibung

In unserem Workshop "Datenaufbereitung mit OpenRefine" lernen Sie die Grundlagen der Aufbereitung und Transformation tabellarischer Daten mit der Open-Source-Software OpenRefine (https://openrefine.org/) kennen. OpenRefine stellt unter einer grafischen Benutzeroberfläche, die äußerlich einer Tabellenkalkulationssoftware ähnelt, Funktionen bereit, mit denen Inkonsistenzen in großen Datenmengen identifiziert und korrigiert werden können. So ist es beispielsweise möglich, leicht unterschiedliche Schreibweisen eines Namens in verschiedenen Einträgen (z. B. TU Darmstadt und TU_Darmstadt) per Clustering zusammenzufassen und anschließend einheitlich zu bezeichnen. Eine solche Datenaufbereitung erleichtert eine spätere Analyse der Daten oft erheblich.

Antworten auf diese Fragen erhalten Sie im Workshop und können Ihre neuen Kenntnisse direkt an einem Beispieldatensatz anwenden.

Bitte richten Sie OpenRefine vor Beginn des Workshops auf Ihrem Computer ein. Eine Anleitung finden Sie unter hessenbox.tu-darmstadt.de/getlink/fiJ2dhQbWYQ4VtYgi6k6DPUC/Installationshinweise_OpenRefine (aktuelle Unterlagen 7 Tage vor dem Workshop abrufbar).

  • Wie lege ich ein Projekt an und importiere Daten?

  • Wie nutze ich Facetten-, Filter- und Clusterfunktionen?

  • Wie transformiere ich Daten? (z. B. Aufspalten von Zelleninhalten)

  • Wie exportiere ich Daten?

Inhaltsbeschreibung:

Die Bibliometrie beschäftigt sich mit der quantitativen Analyse von wissenschaftlichen Publikationen mit Hilfe von statistischen Verfahren. Anwendungsbereiche sind neben der Forschungsevaluation (z.B. Rankings) auch die Unterstützung bei Recherchen (z.B. Identifizierung von Forschungstrends). Die Altmetrik erfasst Nutzungskennzahlen von elektronischen Publikationen, wie z.B. Downloads, Views, die Erwähnung in sozialen Netzwerken, etc.

  • Was genau ist Bibliometrie?
  • Welche Kennzahlen gibt es und wie werden diese berechnet?
  • Wo finde ich die Kennzahlen?
  • Welche Anwendungsgebiete gibt es für die Kennzahlen?
  • Sagen die Kennzahlen etwas über die Qualität von Veröffentlichungen aus?
  • Was sind Altmetrics?

Antworten auf diese Fragen erhalten Sie im Workshop und können Ihre neuen Kenntnisse direkt an praxisnahen Beispielen anwenden.

Inhaltsbeschreibung:

Veranstaltung für Teilnehmende ohne Vorkenntnisse im Bereich Python und Text Mining.

Text-Mining-Verfahren werden eingesetzt, um aus einer großen Menge an Texten automatisiert strukturierte Informationen zu extrahieren. Der Workshop vermittelt einen ersten, praktischen Einstieg in das Thema. Wir werden gemeinsam die Abstracts wissenschaftlicher Artikel analysieren. Als Werkzeug wird die Python-Bibliothek Natural Language Toolkit zum Einsatz kommen, mit der wir die Texte in Tokens zerlegen, Stoppworte entfernen und schließlich Visualisierungen der für diese Abstracts charakteristischen Wörter erzeugen werden. Als Arbeitsoberfläche werden wir die im Data-Science-Bereich beliebte Open-Source-Software Jupyter Notebook nutzen, um unseren Softwarecode auszuführen und dessen Ergebnisse anzeigen zu lassen.

  • Wie bediene ich ein Jupyter-Notebook, um darin Python-Code auszuführen und gleichzeitig mein Vorgehen sinnvoll zu dokumentieren?
  • Wo finde ich geeignetes wissenschaftliches Textmaterial, das ich automatisiert auswerten kann?
  • Wie extrahiere ich aus einer csv-Datei gezielt die Inhalte einer bestimmten Spalte, um sie anschließend zu analysieren?
  • Wie setze ich die Python-Bibliothek Natural Language Toolkit (NLTK) ein, um Texte für eine Text-Mining-Analyse vorzubereiten?
  • Wie ermittle ich mit dem NLTK Worthäufigkeiten und visualisiere diese anschließend in Form eines Diagramms oder einer Wortwolke?

Antworten auf diese Fragen erhalten Sie im Workshop und können Ihre neuen Kenntnisse direkt an praxisnahen Beispielen anwenden. Im Anschluss an den Workshop können Sie Ihr selbst erstelltes Jupyter-Notebook einsetzen, um die Analysen auf eigenen Textdokumenten zu wiederholen.

Bitte installieren Sie die Python-Distribution Anaconda (https://www.anaconda.com/products/individual) vor Beginn des Workshops auf Ihrem Computer. Diese dient als Plattform zur Verwaltung der benötigten Python-Bibliotheken nltk, numpy, matplotlib und wordcloud sowie der Jupyter-Notebook-Software. Hinweise zur Installation dieser Pakete in Anaconda werden im Vorfeld des Workshops bereitgestellt.

Inhaltsbeschreibung:

Workshop for participants with no prior knowledge of Python and text mining.

Text mining methods are used to automatically extract structured information from large amounts of texts. The workshop provides a first, practical introduction to the topic. Together we will analyze the abstracts of scientific articles. As a tool we will use the Python library Natural Language Toolkit to tokenize the texts, remove stop words and finally generate visualizations of the words which are characteristic for these abstracts. As development environment, we will use the open source software Jupyter Notebook, popular in the data science field, to run our software code and display its results.

  • How do I use a Jupyter notebook to run Python code while documenting my workflow at the same time in a meaningful way?
  • Where can I find suitable scientific text material that I can analyze automatically?
  • How do I extract the contents of a specific column from a csv file for subsequent analysis?
  • How do I use the Python library Natural Language Toolkit (NLTK) to prepare texts for a text mining analysis?
  • How do I determine word frequencies with the NLTK and then visualize them in the form of a diagram or word cloud?

You will get answers to these questions in the workshop and can apply your new knowledge directly on practical examples. After the workshop, you can use your self-created Jupyter notebook to repeat the analyses on your own text documents.
Please install the Python distribution Anaconda (https://www.anaconda.com/products/individual) on your computer before the workshop starts. Anaconda serves as a platform for managing the required Python libraries nltk, numpy, matplotlib, and wordcloud, as well as the Jupyter notebook software. Instructions on how to install these packages in Anaconda will be provided in advance of the workshop.

 

Inhaltsbeschreibung:

Die Zahl der Patentanmeldungen ist ein wichtiger Innovationsindikator zur Darstellung der Leistungsfähigkeit von Universitäten. Auch an der TU Darmstadt nehmen Innovationen, Erfindungen und Patente eine wichtige Stellung ein, denn sie tragen u.a. zur Profilbildung bei und sind förderlich bei Gründungsvorhaben.

  • Auf was ist zu achten, wenn ich ein Patent, eine Marke oder ein Design anmelden möchte?
  • Wo erhalte ich Auskunft zu Anmeldeverfahren und den Kosten?
  • Wie kann ich nach Patenten, Marken und Designs recherchieren?
  • Wie kann ich ermitteln, ob ein Schutzrecht noch gültig ist?
  • Was sollte ich als Arbeitnehmer:in bei Diensterfindungen beachten?

Antworten auf diese Fragen erhalten Sie im Workshop und können Ihre neuen Kenntnisse direkt an praxisnahen Beispielen anwenden.

Bibliothek, ID: 10994, 
letzte Änderung: 11.10.2023