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Computational Methods für die Sozial- und Geisteswissenschaften

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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.

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Computational Methods für die Sozial- und Geisteswissenschaften, Jakob Jünger

Jazyk
Rok vydania
2023
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(mäkká)
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Titul
Computational Methods für die Sozial- und Geisteswissenschaften
Jazyk
nemecky
Vydavateľ
Springer VS
Rok vydania
2023
Väzba
mäkká
Počet strán
472
ISBN10
3658377461
ISBN13
9783658377465
Série
Anotácia
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.