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 Zertifikats 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 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 14. März 2023.

• 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.
• Data Science mit Python
  In der Data Science (“Datenwissenschaft”) werden Methoden aus unterschiedlichen Bereichen miteinander kombiniert, darunter der Statistik, der Datenanalyse, dem maschinellen Lernen und der Datenvisualisierung, um computergestützt Erkenntnisse aus (großen) Datenmengen zu gewinnen. In diesem Kurs werden wir die Programmiersprache Python und wichtige Bibliotheken wie pandas, spaCy oder scikit-learn verwenden, um die einzelnen Schritte einer typischen Data Science Pipeline bestehend aus Datengewinnung, -bereinigung, -analyse und -visualisierung zu implementieren. Dabei werden wir mit verschiedenen Datentypen arbeiten, wobei der Schwerpunkt auf Texten liegt. Ziel der Veranstaltung ist es, dass die Teilnehmer:innen nicht nur die einzelnen Schritte datengetriebener Forschung kennenlernen, beispielsweise die Gewinnung von Daten via APIs oder die automatisierte Klassifikation neuer Daten durch maschinelles Lernen, sondern diese zu einem kohärenten Datenanalyse-Workflow zu verbinden lernen. Dabei ist es wichtig, dass die Studierenden nicht nur bereits fortgeschrittene Python-Kenntnisse besitzen, sondern im Idealfall auch einen eigenen Datensatz bzw. eine Fragestellung mitbringen, die sie mit der Hilfe quantitativer Methoden beantworten möchten, sodass die erlernten Methoden direkt auf das eigene Material angewendet werden können.
• 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.
• 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.
• Mein OpenSource Studium - mit freier Software durch Studium und Alltag
  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 + 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 - Advanced data processing with R (during semester)
  Given a basic understanding of R and data processing using the tidyverse packages, this course will level your understanding of the underlying details of R. Complex tasks that cover whole data processing workflows from import to final presentation will train your abilities to solve such problems yourself. A special focus will be on project organisation and presentation using R Markdown and git version systems. All tasks are based on tidyverse packages and respective workflow implementations. The self-study content of this course is freely available within a dedicated ILIAS course room.
• 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 anhand einer virtuellen Kamerafahrt ein kurzes Video. Im anschließenden Projektteil wird das Gelernte in kleinen Gruppen weiter vertieft. Dabei ist der Raum grundsätzlich für sämtliche Techniken geöffnet, die Blender anbietet und innerhalb der gegebenen Zeit in einer kleinen Gruppe umsetzbar sind. Denkbar sind hier zum Beispiel: Character Rigging, komplexe Animationen, physikalische Simulationen, Compositing, 3D-Modellierung realer Architektur oder die Erstellung weitläufiger Fantasielandschaften.

Angebote von Kooperationspartnern

Zuletzt aktualisiert am 14. März 2023. Wird möglicherweise noch erweitert.

• Dynamische virtuelle Welten (Angebot der Masterprofillinie Digital Humanities)
  Der Kurs vermittelt die Grundlagen der Erstellung dreidimensionaler virtueller Welten anhand der Entwicklungsumgebung Unity. Folgende Themenfelder werden in der Veranstaltung behandelt: * Grundlegende Bedienung des Unity Editors * Konzeption virtueller Welten * Realisierung virtueller Welten in Unity * Entwicklung interaktiver Elemente in virtuellen Welten * Bewegte Objekte mittels 3D-Animationen * Ausgewählte C#-Programmierung * Exportieren erstellter Welten auf ausgewählte Zielplattformen
• Gestaltung virtueller Welten nach historischen Vorbildern. (Angebot der Masterprofillinie Digital Humanities)
  Im Kurs wird die Erstellung virtueller Welten vermittelt. Am praktischen Beispiel ausgewählter historischer Regionen aus dem arabischen Raum werden in der GameEngine Unity abgebildet. Die somit erstellten virtuellen Welten, werden um interaktive Elemente erweitert, welche aus einem existierenden Serious Game (Craveller - Coin Traveller) entnommen werden. Die somit erstellten Welten werden somit direkt zu individuellen Serious Games, welche ggf. wieder in Craveller integriert werden können. Der Blockkurs umfasst drei Teile: Zunächst die Vermittlung der theoretischen Inhalte zu virtuellen Welten sowie der arabischen Regionen. Darauf aufbauend werden die Studierenden ihre virtuellen Welten zunächst konzeptionieren und im Plenum diskutieren. Abschließend werden die Konzepte mittels der Unity Engine abgebildet. 
• Grundlagen der Internettechnologien (Angebot des Lehrstuhls Informationsdienste am Fachbereich Informatik)
• Interaktive Webkarten mit der JavaScript-Bibliothek Leaflet (Angebot der Masterprofillinie Digital Humanities)
  Karten als Visualisierung des Raumes spielen in den geisteswissenschaftlichen Fächern zunehmend eine größere Rolle. Zwar wurde der sogenannte spacial turn bereits in den 1980ern Jahren ausgerufen, durch den der geographische Raum als kulturelle Größe neben der Zeit wahrgenommen werden soll, doch wurde zunächst die Größe Raum selten adäquat dargestellt. In den 1990ern Jahren etablierte sich der Begriff Spatial Humanities für das Forschungsgebiet zu raumbezogenen Fragen mit digitalen Raumdarstellungen. Im Zuge des Web 2.0 wurde es immer leichter mit digitalem Kartenmaterial zu arbeiten, so daß interaktive Webkarten zur unterstützenden Präsentation geisteswissenschaftlicher Forschung leicht einzusetzen sind. Anhand der freien JavaScript-Bibliothek Leaflet wollen wir uns im Kurs mit der Schaffung von interaktiven Karten auseinandersetzen. Im Kurs wird vermittelt, wie Punkte und andere geometrischen Figuren in Karten eingezeichnet, mit Legende, Maßstab, Zoom und Ähnlichem versehen und mit weiteren Informationen als Pop-up interaktiv angereichert werden. Außerdem wird gezeigt, wie bspw. ein Text mit einer digitalen Karte interagieren kann.
• 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 Unity 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.