Egal ob „quanti“ oder „quali“, ob bei der Datengewinnung oder –auswertung, oder einfach nur zur Verwaltung von Literatur, in der sozialwissenschaftlichen Forschung kommt heute niemand mehr ohne Unterstützung von Computern aus. Das Angebot an spezialisierter Software ist breit. Für Methoden und Verfahren die in den gängigen proprietären Paketen (STATA, Atlas.ti, UCINET, usw.) nicht abgedeckt sind, z.B. die Q-Methode oder die Diskursnetzwerkanalyse, findet ihr, wenn ihr Glück habt, Alternativen. Was aber, wenn ihr Ansätze verfolgt, die nicht oder nur unzureichend in bestehender Software abgebildet sind? Wenn ihr verschiedene Methoden miteinander kombinieren wollt, ohne die Daten händisch und fehlerbehaftet von einem ins andere Programm zu übertragen? Habt ihr euch schon einmal geärgert, dass ihr bestimmte profane Arbeitsschritte, wie die systematische Umbenennung oder Prüfung von Dateien, endlose Male per Hand erledigen müsst? Dann wird es Zeit, programmieren zu lernen! Der Kurs vermittelt Grundkenntnisse des Programmierens in Python und wie diese für sozialwissenschaftliches Arbeiten fruchtbar gemacht werden können. Python ist eine freie und, im Unterschied zu R, universelle Programmiersprache. Einerseits gibt es für Python unzählige vorprogrammierte Module (u.a. für Statistik, Netzwerkanalyse, Textanalyse, Webscraping). Andererseits kann man mit Python bei Bedarf schnell und einfach eigene Module schreiben. Der Kurs richtet sich an Programmieranfänger_innen und setzt keine Grundkenntnisse in Python oder bestimmten Forschungsmethoden voraus. Mitbringen müsst ihr allerdings einen Laptop, viel Geduld, sowie eine hohe Lernbereitschaft. Belohnt werdet ihr mit neuen, ungeahnten Fähigkeiten, als Sozialforscher_innen in der digitalen Welt zu manövrieren. Mehr Informationen: https://agnes.hu-berlin.de/lupo/rds?state=verpublish&status=init&vmfile=no&publishid=138991&moduleCall=webInfo&publishConfFile=webInfo&publishSubDir=veranstaltung Schließen