Lehrangebot Sommersemester 2024

Das Dr. Eberle Zentrum für digitale Kompetenzen bietet in Kooperation mit anderen Einrichtungen der Universität Tübingen Kurse zum Erwerb digitaler Kompetenzen für Studierende und NachwuchswissenschaftlerInnen aller Fachrichtungen an. Im Vorlesungsverzeichnis des Alma-Portals finden Sie unsere Kurse unter Außerfakultäre Veranstaltungen > Informations-, Kommunikations- und Medienzentrum - IKM (UB, ZDV) > Dr. Eberle Zentrum für digitale Kompetenzen.

Alle Kurse des Dr. Eberle Zentrums für digitale Kompetenzen sind für das Zertifikat Data Literacy anrechenbar. Das aktuelle Programmheft mit allen Kursen, die im Zertifikat anrechenbar sind, finden Sie auf der Seite des Zertifikat Data Literacy in der Infobox am rechten Rand.

Anmeldung

Die Anmeldung zu den Kursen ist über das Alma-Portal möglich. Die Belegungsfristen können aber je nach Kurs und anbietender Einrichtung variieren! Beachten Sie daher bitte unbedingt die Anmeldefristen, die Sie bei jedem Kurs in Alma unter "Belegungsinformationen" finden. Zu den Kursbeschreibungen in Alma gelangen Sie direkt über die folgenden Links. 

NachwuchswissenschaftlerInnen der Universität Tübingen, die keinen Studierendenaccount haben in Alma, wenden sich bitte an den jeweiligen Kursleiter, um Möglichkeiten einer Teilnahme zu erörtern.

Anmeldung zur Erfassung von Studien-/Prüfungsleistungen

Seit dem Sommersemester 2023 ist bei erfolgreicher Kurszulassung zusätzlich vor Kursende die Anmeldung zur digitalen Erfassung der jeweils dazugehörigen Prüfung- bzw. Studienleistungen in Alma erforderlich. Detaillierte Informationen dazu finden sie auf der Informationsseite zur Prüfungsanmeldung.

Aktuelles Angebot

Stand 18. März 2024. Änderungen möglich.

  • Data BASHing - Angewandte Datenverarbeitung in der Kommandozeile
    Dies ist ein Einführungskurs in die Konsolen-basierte Datenverarbeitung, welche die automatische Prozessierung von grossen Datenmengen vereinfacht, beschleunigt und nachvollziehbar macht. Im Kurs verwenden wir die BASH Konsole, welche auf allen Betriebssystemen (Linux, MacOS, Windows) ohne viel Aufwand installier- und verfügbar ist, sowie Standardkonsolenwerkzeuge zur Verarbeitung von Textdateien. Der erste Kursteil führt in die Arbeit mit der Konsole ein und zeigt anhand von hands-on Beispielen wie konsolenbasierte Textdatenverarbeitung effizient durchgeführt werden kann. Am Ende dieses Teils sind die Teilnehmenden in der Lage Rohdaten in eine strukturierte Form zu überführen, die anschliessend weiterverarbeitet werden kann. Dies erfolgt im zweiten Kursteil, in dem die erzeugten Daten des ersten Teils in eine relationale Datenbank eingespeist werden. Nach einer kurzen Einführung der notwendigen Grundlagen bzgl. SQL und Pythonprogrammierung werden die Teilnehmenden mittels kleiner Python- und R-Skripte Abfragen an die Datenbank umsetzen.
  • Einführung in Data Literacy
    In einer zunehmend digitalen Welt werden wir in immer größerem Umfang mit digitalen Daten konfrontiert: seien es digitale Medien, die wir konsumieren und welche unsere Meinungen und Entscheidungen beeinflussen; Datensätze, mit denen wir in der Forschung, im Studium und im Berufsleben arbeiten; oder Daten, die wir als Nutzer:innen—beispielsweise von sozialen Medien oder Webangeboten—selbst generieren. Unter Data Literacy verstehen wir grundlegende Kenntnisse über Entwicklungen im Bereich der Digitalisierung, sowie praktische Fertigkeiten im Umgang mit Daten und dafür benötigten digitalen Methoden und Werkzeugen.
  • Entwurf und Umsetzung von Datenbanken
    Dieser Kurs bringt Studierenden ohne Vorkenntnisse der Informatik wichtige Methoden und Werkzeuge für den Entwurf und die Umsetzung von Datenbanken näher. Bei der Datenmodellierung wird insbesondere das heute vorherrschende relationale Datenmodell im Vordergrund stehen. Studierende erlernen, wie komplexe Ausschnitte der realen Welt als konzeptionelle Datenmodelle (Entity-Relationship-Diagramme) abgebildet werden, und wie diese Datenmodelle als tabellarische Datenbanken mittels SQL umgesetzt werden können. Anhand praktischer Aufgaben und Beispiele werden Möglichkeiten der Abfrage und Analyse von erfassten Datenbeständen und Möglichkeiten der Visualisierung von Datenabfragen erarbeitet.
  • Fortgeschrittener Python-Kurs
    Dieser fortgeschrittene Python-Kurs wendet sich an alle Personen, die entweder den Kurs "Einführung in die Programmierung mit Python" am Dr. Eberle Zentrum abgeschlossen oder anderweitig Python-Grundkenntnisse erworben haben. Der Kurs behandelt diverse fortgeschrittene Themen rund um Python, die grob in drei thematische Blocks unterteilt werden können. Der erste Block umfasst gemischte Themen wie Web Scraping, Datenbanken mit Python, Typ-Annotationen, OOD und mehr. Im zweiten Block werden vertiefende Aspekte der Datenanalyse und -visualisierung betrachtet, inklusive einer Einführung in das maschinelle Lernen. Der letzte Block befasst sich mit den Themen Netzwerke und Web-Entwicklung in Python. Zu den einzelnen Sitzungen werden in Ilias Materialien, Lernvideos und Tests bereitgestellt. Alle Einheiten inklusive der Tests können asynchron bearbeitet werden. Daneben finden wöchentliche Sitzungen statt, die aber im Regelfall nicht verpflichtend sind, sondern der Klärung von Fragen und der Vertiefung der Themen dienen. Um den Kurs erfolgreich abzuschließen und 3 CP zu erhalten, müssen von den Teilnehmenden die wöchentlichen Tests zu den Sitzungen bestanden sowie drei Programmieraufgaben eingereicht werden. Die Programmieraufgaben werden während des Semesterverlaufs bekanntgegeben und orientieren sich an den drei thematischen Blöcken.  
  • Grundlagen der Informatik für Studierende aller Fachrichtungen
    Einige der inhaltlichen Schwerpunkte: Informatik- und Computerbegriff, Computerarchitektur, Computerkomponenten Betriebssysteme, Hardware-Software-Abstraktion Datencodierung, logische Verknüpfungen Programmierung, Algorithmen, Datenstrukturen Datenverarbeitung, Dateiverarbeitung, Datenaustauschformate Rechnernetze, Webanwendungen Angewandte Informatik
  • Grundlagen und Wissenswertes rund ums digitale Bild
    Digitale Bilder sind allgegenwärtig. Die Vielzahl von Bildformaten verlangt einen Überblick über technische Hintergründe, Einsatzbereiche, Möglichkeiten und geeignete Werkzeuge zur Erstellung, Bearbeitung und Präsentation, welche in dieser Veranstaltung beleuchtet werden. Dies umfasst unter anderem die Themen Pixel- vs. Vektorgrafiken, Bildkompression, Bildextraktion, sowie Lizensierung.
  • Karten, Koordinaten und Co: Arbeiten mit räumlichen Daten in GIS
    Für viele wissenschaftliche Fragestellungen ist nicht nur das „Wie?“, „Wann?“ oder „Warum?“ wichtig, sondern auch das „Wo?“ oder „Wohin?“ Um diese räumlichen Aspekte zu erfassen und zu analysieren, können Geographische Informationssysteme (GIS) genutzt werden. Diese Veranstaltung behandelt mit Vorlesungsphasen, Gruppenarbeiten, Kurzreferaten und Übungsaufgaben die theoretischen Grundlagen, Prinzipien und Methoden der Verarbeitung räumlicher Daten. Anschließend werden anhand des Open-Source-GIS „QGIS“ die konkreten Arbeitsabläufe beim Umgang mit räumlichen Daten behandelt. Die Teilnahme an Seminar und Übung muss gleichzeitig im selben Semester erfolgen.
  • Linux Grundlagen: Umstieg zu Linux und freier Software leicht gemacht
    Für jedes Studium ist inzwischen ein Computer (PCs, Notebook, Tablett...) nötig. Sehr häufig wird für dessen Nutzung unfreie (proprietäre) Software genutzt. Doch gibt es auch zahlreiche freie (Open Source oder FOSS) Alternativen. Beginnend beim Betriebssystem (Linux) wird dieser Kurs Studierenden den Ein- und Umstieg in die Nutzung von freier Software aufzeigen. Von der Installation und Konfiguration des Betriebssystems (Linux), über die Software- und Dateiverwaltung, die Dateibearbeitung (Bild- und Textbearbeitung) bis hin zu Themen wie Gaming mit Linux wird dieser Kurs verschiedene alltägliche Szenarien bei der Nutzung von freier Software behandeln. Vorkenntnisse in Linux sind dabei nicht nötig.  
  • Programmieren mit Python / Programming with Python (Selbstlernphase + Blockveranstaltung)
    Python ist eine der beliebtesten Programmiersprachen, und das aus gutem Grund: Python ist relativ einfach zu erlernen und dennoch leistungsstark. Sie ist nicht nur eine Allzwecksprache, sondern für spezielle Anforderungen kann man aus einer großen Menge von Paketen auswählen, welche die Funktionen von Python erweitern. Dieser Kurs dient als Einführung in Python für Studierende und NachwuchswissenschaftlerInnen ohne Programmiererfahrung. Aufbauend auf grundlegenden Konzepten von Python werden wir uns mit einigen fortgeschritteneren Themen befassen, wie der objektorientierten Programmierung und der Verwendung von Python zur Datenanalyse und -visualisierung. Alle unsere Python-Kurse verwenden inhaltsgleiche Lernmaterialien. Die Kurse unterscheiden sich jedoch in der Lehrmethode. In diesem Kurs erfolgt nach einer völlig flexiblen Selbstlernphase während des Semesters die Leistungserbrinung geblockt innerhalb einer Woche in der vorlesungsfreien Zeit.
  • Programmieren mit Python / Programming with Python (semesterbegleitend)
    Python ist eine der beliebtesten Programmiersprachen, und das aus gutem Grund: Python ist relativ einfach zu erlernen und dennoch leistungsstark. Sie ist nicht nur eine Allzwecksprache, sondern für spezielle Anforderungen kann man aus einer großen Menge von Paketen auswählen, welche die Funktionen von Python erweitern. Dieser Kurs dient als Einführung in Python für Studierende ohne Programmiererfahrung. Aufbauend auf der Besprechung grundlegender Konzepte von Python werden wir uns auch mit einigen fortgeschritteneren Themen befassen, wie der objektorientierten Programmierung und der Verwendung von Python zur Datenanalyse und -visualisierung. Alle unsere Python-Kurse verwenden inhaltsgleiche Lernmaterialien. Die Kurse unterscheiden sich jedoch in der Lehrmethode. Dieser Kurs wird als hybrider Semesterkurs mit wöchentlichem Rhythmus durchgeführt.
  • R1 - Einführung in die Datenverarbeitung mit R (Selbstlernphase + online Blockveranstaltung)
    R ist eine für statistische Analysen entwickelte Programmiersprache und eignet sich sehr gut für die Arbeit mit großen Datensätzen, welche meist in tabellarischer Form vorliegen und verarbeitet werden. Dieser Kurs für Studierende ohne Programmiervorkenntnisse dient als Einführung in R und die populäre Entwicklungsumgebung RStudio und behandelt Bereiche wie etwa Daten- und Kontrollstrukturen, Import/Export sowie Verarbeitung von Datensätzen und einfache Statistikvisualisierung. Alle Schritte werden dabei mittels des tidyverse Paketes und entsprechenden Workflows umgesetzt. Alle Selbstlernmaterialien des Kurses sind jederzeit frei im dedizierten ILIAS OER Lernraum verfügbar.
  • R1 - Einführung in die Datenverarbeitung mit R (semesterbegleitend)
    R ist eine für statistische Analysen entwickelte Programmiersprache und eignet sich gut für die Arbeit mit großen Datensätzen, welche meist in tabellarischer Form vorliegen und verarbeitet werden. Dieser Kurs für Studierende ohne Programmiervorkenntnisse dient als Einführung in R und die populäre Entwicklungsumgebung RStudio und behandelt Bereiche wie etwa Daten- und Kontrollstrukturen, Import/Export sowie Verarbeitung von Datensätzen und einfache Statistikvisualisierung. Alle Schritte werden dabei mittels des tidyverse Paketes und entsprechenden Workflows umgesetzt. Alle Selbstlernmaterialien des Kurses sind jederzeit frei im dedizierten ILIAS OER Lernraum verfügbar.
  • R2 - Data projects with R and GitHub (during semester)
    This course's major goals are: extend your prowess of data processing R (i.e. import, manipulation and visualization of data) train you abilities in project definition, documentation and presentation (i.e. (R)Markdown, GitHub pages, ...) understand what versioning systems like git are for and how to use GitHub for collaborative work (i.e. raising issues, branching, pull requests, ...) To this end you will study self-learning material for relevant topics and practice them in the sessions define your own data project and respective goals that are to be tackled by your fellow students implement solutions for projects posted by fellow students review projects and solutions in collaborative workflows and revise your code based on the feedback from others do all this via RStudio using a shared project on GitHub (experiencing all positive and challenging aspects of collaborative code and data work) Will be great!
  • Raspberry Pi für Beginner: Von den Anfängen bis zur eigenen Cloud
    Um von überall auf Daten zugreifen zu können und Daten zu sichern, werden diese häufig bei Cloudanbietern gespeichert (z.B. Dropbox, Google-Drive, OneDrive...). Wer seine Daten jedoch nicht Dritten anvertrauen will, muss seine eigene private Cloud betreiben. Dies ist mit dem günstigen MinicomputerRaspberry Pi für Technikbegeisterte und solche die es werden wollen möglich. Gleichzeitig kann damit der Einstieg in die Welt von System- und Serveradministration auf  Linux-Systemen gemacht werden. Der Kurs beginnt mit der Konfiguration der Hardware und dem Installieren des Betriebssystems. Anschließend sollen Grundlagen der Systemadminstration unter Linux behandelt werden (Firewall, externer Zugriff mit SSH, Updates, Netzwerkkonfiguration...) um dann einen eigenen Cloud-Server am Beispiel von Seafile zu installieren. Die grundlegende Hardware (Raspberry Pi-Bundle) kann am Dr. Eberle-Zentrum ausgeliehen oder selbst gekauft werden. Näheres dazu in der ersten Sitzung. Ein Ziel des Kurses ist jedoch, dass die Teilnehmenden unter den spezifischen Bedingungen in ihrem Heimnetzwerk den Cloud-Server betreiben. Die dafür notwendigen Voraussetzungen (Hardware und Netzwerk) werden in der ersten Sitzung besprochen. Der Kurs richtet sich explizit an Einsteiger ohne Vorkenntnisse im Bereich Systemadministration oder Programmierung.
  • Virtuelle Welten: 3d-Rendering mit der Grafiksuite Blender
    Im ersten Kursteil erschaffst du mit der open source Grafiksuite Blender dreidimensionale Objekte und erstellst damit mittels einer virtuellen Kamerafahrt ein kurzes Video. Im anschließenden Projektteil wird das Gelernte in Kleingruppen weiter ausgearbeitet. Dabei ist der Raum für sämtliche Techniken geöffnet, die mit Blender innerhalb der gegebenen Zeit umsetzbar sind. Denkbar sind hier zum Beispiel: Physikalische Simulationen, Character Rigging, komplexe Animationen oder die Erstellung weitläufiger Fantasielandschaften. Link - YouTube Playlist: Faszination Virtuelle Welten - Videoergebnisse aus den Kursen   

Angebote von Kooperationspartnern

Zuletzt aktualisiert am 1. März 2024. Kann noch erweitert werden.

  • Datenvisualisierung mit JavaScript (Angebot der Masterprofillinie Digital Humanities)
    Bestimmte Sachverhalte lassen sich viel genauer und pointierte graphisch als textuell darstellen. Gelungene Visualisierungen können das Verständnis von Sachverhalten enorm vereinfachen und bieten eine Ergänzung zu rein sprachlicher Beschreibung. In diesem Kurs schauen wir uns die Visualisierungsmöglichkeiten der JavaScript-Graphikbibliothek Plotly an. Sie reichen von einfachen Diagrammen für den Druck bis hin zu interaktiven und dynamischen Diagrammen als Teil von Websites, die aus mehreren Ansichten mit Filtermöglichkeiten bestehen können. Außer der Beschäftigung mit Diagrammen wird die Darstellung von Informationen in Karten eine größere Rolle spielen. Hierfür werden wir auf die JavaScript-Bibliothek Leaflet zurückgreifen. Mit ihr werden wir dynamische Karten erstellen, die wiederum statistische Aufbereitungen von weiteren Daten in Diagrammform oder andere Informationen aufweisen können.
  • Dynamische virtuelle Welten (Angebot der Masterprofillinie Digital Humanities)
    Der Kurs vermittelt die Grundlagen der Erstellung dreidimensionaler virtueller Welten anhand der GameEngine Godot. Folgende Themenfelder werden in der Veranstaltung behandelt: * Grundlegende Bedienung des Godot Editors * Konzeption virtueller Welten * Realisierung virtueller Welten in Godot * Entwicklung interaktiver Elemente in virtuellen Welten * Bewegte Objekte mittels 3D-Animationen * Ausgewählte Programmierung * Exportieren erstellter Welten auf ausgewählte Zielplattformen
  • Einführung in Internettechnologien (Grundlagen der Internettechnologien) (Angebot des Lehrstuhls Informationsdienste am Fachbereich Informatik)
  • Server-seitige Webentwicklung mit NodeJS und ausgewählten Bibliotheken (Angebot der Masterprofillinie Digital Humanities)
  • VR erleben: Eine Einführung in die technische Entwicklung von Virtual Reality-Apps (Angebot der Masterprofillinie Digital Humanities)
    Der Kurs vermittelt die Grundlagen der Erstellung von Virtual Reality Anwendungen mittels der GameEngine Godot und der OpenXR-Bibliothek. Anhand ausgewählter Beispiele erstellen die Kursteilnehmenden unter Anleitung selbstständig - in Praktikumsform - eigene VR-Anwendungen. Im letzten drittel des Kurses konzipieren die Teilnehmenden individuell ein eigenes VR-Projekt und realisieren dieses mit den erlernten Elementen. Die für den Kurs benötigte Hardware (VR-Brillen) wird bereitgestellt, ggf. rechenstarke Laptops.
  • X-Technologien – Erstellung, Analyse und Präsentation maschinenlesbarer Texte mit XML (Angebot der Masterprofillinie Digital Humanities)
    Auszeichnung und Metadaten-Anreicherung des Forschungsgegenstandes mit XML (Extensible Markup Language) haben sich ihren festen Platz in den Geisteswissenschaften, insbesondere in Online-Editionsprojekten, erobert. Hierbei werden meistens die Kodierungsvorschläge der TEI (Text Encoding Initiative) umgesetzt, die sich mittlerweile als ein Standard etabliert haben. Als X-Technologien werden die verschiedenen Tools bezeichnet, die die Verarbeitung von XML-Dokumenten unterstützen. Mit ihnen ist es möglich, XML-Dokumenten, die einfache Textdateien sind, in ihrer Struktur zu definieren (XML Schema), die gespeicherten Informationen in andere Datenformaten umzuwandeln (XSL-T) und für die Analyse (XQuery) abzufragen. XML-Tools bedienen sich gewisser Elemente aus Programmiersprachen, haben aber ihren Fokus auf die Verarbeitung von XML-Daten, so dass sie weniger umfangreich in ihren Anwendungsmöglichkeiten als universelle Programmiersprachen, aber dafür leichter zu erlernen sind. Ziel dieser praxisbezogenen Einführung ist die grundlegende Vermittlung des Konzeptes von XML und der TEI sowie das Erlernen der XML-Tools XML Schema, XQuery und XSL-T.