Das Dr. Eberle Zentrum für digitale Kompetenzen bietet in Kooperation mit anderen Einrichtungen der Universität Tübingen Kurse zum Erwerb digitaler Kompetenzen für Studierende aller Fachrichtungen an. Die Anmeldung zu allen Kursen erfolgt über das Alma-Portal. 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. Bitte melden Sie sich jedenfalls vor der ersten Kurseinheit via Alma an!

Alle Kurse des Eberle-Zentrums werden für das Zertifikat Data Literacy, welches im Wintersemester 2020/21 starten wird, anrechenbar sein.

Der konkrete Modus der einzelnen Kurse wird im Wintersemester 2020/21 maßgeblich von den jeweils geltenden Corona-Infektionsschutzmaßnahmen bestimmt werden. Details dazu erhalten Sie rechtzeitig von Ihrem Kursleiter.

• Analyse, Visualisierung und Dokumentation räumlicher Daten mit Geografischen Informationssystemen - Seminar (David Kirschenheuter, 3 ECTS; anrechenbar im Zertifikat Data Literacy im Wahlbereich "Praktische Anwendung") Alma
  Unser tägliches Leben, Arbeiten und Handeln haben stets räumliche Komponenten, die digital erfasst werden können. Um die räumliche Ausprägung von Daten zu erfassen und zu analysieren, können Geographische Informationssysteme (GIS) genutzt werden. Dieses Seminar behandelt mit Gruppenarbeiten und Kurzreferaten die Grundlagen, Prinzipien, Methoden und allgemeine Arbeitsabläufe beim Umgang mit räumlichen Daten. Zusätzlich kann die mit diesem Kurs gepaarte Übung belegt werden, in der konkrete Fragestellungen und Probleme von den Teilnehmenden selbständig praktisch erarbeitet werden.
• Analyse, Visualisierung und Dokumentation räumlicher Daten mit Geografischen Informationssystemen - Übung (David Kirschenheuter, 3 ECTS; anrechenbar im Zertifikat Data Literacy im Wahlbereich "Praktische Anwendung") Alma
  In diesem Übungskurs werden konkrete Fragestellungen und Probleme der digitalen Verarbeitung räumlicher Daten von den Teilnehmenden selbständig durch Übungsaufgaben praktisch erarbeitet. Voraussetzung für die Teilnahme an diesem Übungskurs ist das Belegen des gleichnamigen Seminars.
• Datenmanagement mit virtuellen Forschungsumgebungen (David Kirschenheuter, 3 ECTS; anrechenbar im Zertifikat Data Literacy im Wahlbereich "Praktische Anwendung") Alma
  Mit der zunehmenden Digitalisierung von Wissenschaft und Studium wird auch das Thema der nachhaltigen Speicherung von Forschungsdaten immer wichtiger. Virtuelle Forschungsumgebungen ermöglichen es, Daten flexibel und strukturiert zu erfassen, nachhaltig zu speichern, sowie die Analyse, Visualisierung und Nachnutzung von Daten. Neben einer Kenntnis der Grundlagen und Methoden des Managements von Forschungsdaten erlernen die Teilnehmenden im Kurs auch die praktische Anwendung der an der Universität Tübingen entwickelten Open-Source-Software Spacialist als virtuelle Forschungsumgebung für eigene datenintensive Projekte aus Studium oder Forschung.
• Digitale Selbstverteidigung: "Safer Science" in Zeiten der Digitalisierung (David Kirschenheuter, 3 ECTS; anrechenbar im Zertifikat Data Literacy im Wahlbereich "Informationskompetenz") Alma
  Die Corona-Pandemie hat gezeigt, wie wichtig der Einsatz digitaler Werkzeuge sein kann. Je mehr und je intensiver wir digitale Helfer jedoch nutzen, desto größer ist das Risiko, dem wir uns damit aussetzen. Von nervigen Spam-Mails, über Tracking beim Online-Shopping, Virenbefall, Backups bis hin zu sicherer Online-Kommunikation gibt dieser Kurs einen Überblick welche Risiken bestehen und wie wir uns praktisch gegen diese Risiken wappnen können. Der Kurs soll einen Überblick und konkrete Anwendungsbeispiele bieten.
• Einführung in Data Literacy (Michael Derntl, Markus Wust und Karoline Reinhardt, 3 ECTS; Pflichtkurs im Zertifikat Data Literacy) Alma - Anmeldung nur bis 27.09.2020!
  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. In diesem Kurs erwerben Teilnehmende Grundkompetenzen in Data Literacy anhand konkreter Aufgaben-, Frage- und Problemstellungen, die in Einzel- und Teamarbeit bearbeitet werden. 
• Einführung in Python (Markus Wust, 3 ECTS; anrechenbar im Zertifikat Data Literacy im Wahlbereich "Praktische Anwendung") Alma
  Python ist eine universell einsetzbare und leicht zu erlernende, aber dennoch leistungsfähige Programmiersprache. Dieser Kurs für Studierende ohne Programmierkenntnisse dient als Einführung in Python und behandelt neben grundlegenden Aspekten der Sprache auch Themen wie Datenanalyse mit Python und die Entwicklung grafischer Benutzeroberflächen (GUIs).
• Einführung in R (Martin Raden, 3 ECTS; anrechenbar im Zertifikat Data Literacy im Wahlbereich "Praktische Anwendung") Alma
  R ist eine für statistische Analysen entwickelte Programmiersprache und eignet sich gut für die Arbeit mit großen Datensätzen. 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 von Datensätzen und einfache Statistiken. Ein weiteres Thema ist die visuelle Darstellung von Analyseergebnissen.
• Entwurf und Umsetzung von Datenbanken (Michael Derntl, 3 ECTS; anrechenbar im Zertifikat Data Literacy im Wahlbereich "Praktische Anwendung") Alma
  Dieser Kurs bringt Studierenden ohne Vorkenntnisse der Informatik wesentliche 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. Teilnehmende erlernen, wie komplexe Ausschnitte der realen Welt als konzeptionelle Datenmodelle als 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 tabellarisch erfassten Datenbeständen und Möglichkeiten der Visualisierung von Datenabfragen erarbeitet.
• Grundlagen der Entwicklung virtueller Welten und Spiele (Tobias Maurer, 3 ECTS; anrechenbar im Zertifikat Data Literacy im Wahlbereich "Praktische Anwendung") Alma
  Videospiele sind ein relativ junges Phänomen der Unterhaltungsbranche und gewinnen nicht zuletzt durch die Corona-Krise eine immer größere Bedeutung in der breiten Bevölkerung. Dabei reicht ihr Fokus mittlerweile über die reine Unterhaltung hinaus und erlangt ebenso Bedeutung in Bereichen wie der Medizin und der Bildung. Dieser Kurs zielt darauf ab, Studierenden ohne Vorkenntnisse im Bereich der Entwicklung virtueller Welten und Spiele die einzelnen Arbeitsschritte hin zu einem fertigen Videospiel bzw. virtueller Welt näherzubringen. Diese umfassen neben der Entwicklung einer Idee und des angestrebten Designs die Modellierung von 3D-Objekten, ihre Colorierung, die Animation von bewegten Objekten sowie die Umsetzung des Konzepts in einer geeigneten Entwicklungsumgebung. Im Fokus des Kurses steht dabei die praktische Umsetzung eines Projektes, welches gemeinsam mit den Teilnehmenden erarbeitet wird. Hierbei ist der Begriff des Videospiels im weitesten Sinne zu verstehen; artverwandte virtuelle Welten wie beispielsweise virtuelle Ausstellungen sind ebenso möglich wie erwünscht.
• Grundlagen der Informatik für Studierende aller Fachrichtungen (Michael Derntl und Martin Raden, 3 ECTS; anrechenbar im Zertifikat Data Literacy im Wahlbereich "Praktische Anwendung") Alma
  Kenntnisse von Informatik-Konzepten und Kompetenzen in grundlegenden Informatik-Methoden werden für Studierende aller Fachrichtungen immer relevanter. Dazu gehören unter anderem Kenntnisse der Arbeitsweise von Computern, der Codierung und Organisation von digitalen Daten, des Erstellens von Algorithmen und Datenstrukturen für vielfältige Problemstellungen, und der Programmierung von Computern um Daten und Benutzereingaben zu verarbeiten und zu analysieren. In diesem Kurs werden diese und weitere fächerübergreifend relevante Grundlagen der Informatik für Nichtinformatiker*innen aufbereitet und durch Übungsaufgaben erarbeitet. Für die Programmierung wird die Programmiersprache Python vorgestellt.
• Grundlagen und Werkzeuge der digitalen Bildverarbeitung (Martin Raden, 3 ECTS; anrechenbar im Zertifikat Data Literacy im Wahlbereich "Praktische Anwendung") Alma
  Digitale Bilder sind allgegenwärtig. Die Vielzahl von Bildformaten verlangt einen Überblick über 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, Lizensierung sowie interaktive Onlinegrafiken.
• Python Aufbaukurs (Markus Wust, 3 ECTS; anrechenbar im Zertifikat Data Literacy im Wahlbereich "Praktische Anwendung") Alma
  Dieser Kurs dient vor allem als Fortsetzung von "Einführung in Python" und vertieft einerseits dessen Themen wie objektorientierte Programmierung, Datenanalyse und grafische Benutzeroberflächen und führt andererseits neue Themen ein wie etwa die Einbindung externer Datenquellen über Programmierschnittstellen, Python und Datenbanken sowie Webentwicklung mit Python.
• Wissenschaftliche Datenvisualisierung mit R (Martin Raden, 3 ECTS; anrechenbar im Zertifikat Data Literacy im Wahlbereich "Praktische Anwendung") Alma
  Anhand von mit- und eingebrachten Fallbeispielen aus verschiedenen Fachbereichen wird die problemfokussierte Analyse und Visualisierung von Daten mit Hilfe von R vertieft. Dies umfasst sowohl die Programmierung entsprechender Skripte als auch die Bewertung und Diskussion erarbeiteter Lösungen. Visualisierungsziele stammen hierbei aus konkreten Anfragen der Studierenden als auch aus fachspezifischen Publikationen und werden von den Teilnehmern gemeinsam ausgewählt und definiert.
• Einführung in die digitale Archivierung (Olaf Brandt, 3 ECTS; anrechenbar im Zertifikat Data Literacy im Wahlbereich "Informationskompetenz") Alma
  Die Erhaltung digitaler Daten ist daher nicht nur eine Fragestellung für die privaten Daten, sondern insbesondere für den Wissenschaftsbetrieb (Forschungsdaten) und Kulturerbeinstitutionen, wie Bibliotheken, Archive und Museen. In diesem Seminar sollen zunächst die grundlegenden Problematiken des digitalen Verfalls vermittelt werden. Danach widmen wir uns den theoretischen Frameworks, Prozessen und Techniken zu, die den Erhalt digitaler Information – der digitalen Archivierung - ermöglichen soll. Die Seminarteilnehmer werden sich wesentliche Teilaspekte der digitalen Archivierung erarbeiten und im Plenum vorstellen. Das Seminar wird in Videokonferenzen und nur bei Bedarf vor Ort stattfinden.

Weitere Kurse zu digitalen Kompetenzen, die von Kooperationspartnern im Alma-Vorlesungsverzeichnis des Dr. Eberle Zentrums zur Anmeldung für Studierende aller Fachrichtungen verfügbar sind (diese Liste wird noch erweitert):

• Grundlagen der Web-Entwicklung (Prof. Dr. Thomas Walter, Informatik; 6 ECTS)
• Einführung in JavaScript (Kevin Körner, Masterprofil Digital Humanities; 3 ECTS)
• JavaScript - Dynamische Websites (Kevin Körner, Masterprofil Digital Humanities; 3 ECTS)
• Godot - Computerspiele leicht gemacht (Kevin Körner, Masterprofil Digital Humanities; 3 ECTS)
• Virtuelle Welten am Praxisbeispiel (Kevin Körner, Masterprofil Digital Humanities; 3 ECTS)
• Websites mit HTML & CSS (Dr. Fabian Schwabe, Masterprofil Digital Humanities; 3 ECTS)
• Julius Eutings Tagebücher Revisited (Dr. Fabian Schwabe, Masterprofil Digital Humanities; 6 ECTS)