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Von der Datenanalyse zur Datengeschichte – Datenanalyseergebnisse adressatengerecht kommunizieren

Gesellschaftliche Debatten zu Corona-Pandemie und Klimawandel verdeutlichen, wie wichtig die adressatengerechte und zielgruppenspezifische Kommunikation von Datenanalyseergebnissen für die breite Öffentlichkeit und politische Entscheidungsträger*innen ist. Ziel des Kurses ist es, Data Storytelling sowohl auf theoretischer als auch auf praktischer Ebene zu vermitteln.

Dieser Kurs wird aktuell weiter überarbeitet und steht Ihnen im Herbst wieder zur regulären Einschreibung zur Verfügung. Bis dahin könnte für Sie auch der Kurs "Entscheidungsbäume DIY" interessant sein.

Start date
Herbst 2022
Duration
ca. 36 Stunden
Language
German

Überblick

Aktuell verdeutlichen gesellschaftliche Debatten zu Corona-Pandemie und Klimawandel, wie wichtig die adressatengerechte und zielgruppenspezifische Kommunikation von Datenanalyseergebnissen für die breite Öffentlichkeit und politische Entscheidungsträger*innen ist. Ziel des Blended-Learning-Kurses mit asynchronen und synchronen Onlineanteilen ist es, Data Storytelling sowohl auf theoretischer als auch auf praktischer Ebene zu vermitteln.

Welche Inhalte erwarten mich?

Einem Flipped-Classroom-Ansatz folgend, erwerben Teilnehmer*innen zunächst mit Hilfe von Selbstlerneinheiten Grundlagen in den für Data Storytelling zentralen Bereichen Datenvisualisierung und Storytelling und vertiefen gegebenenfalls vorhandene Vorkenntnisse im Bereich der quantitativen Datenanalyse. In der anschließenden synchronen Praxisphase erstellen Teilnehmer*innen in interdisziplinären Teams eigene Datengeschichten auf Basis offener Datensätze der Stadt Bielefeld. Teilnehmer*innen werden nach erfolgreichem Peer-Assessment ihrer Datengeschichte die Möglichkeit haben, sie auf der Plattform Data Story Center der Universität Bielefeld zu veröffentlichen.

Was werde ich erreichen?

Bei Abschluss des Kurses:

  • können Sie für ausgewählte Datensätze geeignete quantitative Analysemethoden auswählen, mit R durchführen und interpretieren
  • können Sie gute von schlechten Datenvisualisierungen unterscheiden und für einen gegebene Datensätze geeignete Visualisierungen auswählen und mit R ausführen
  • kennen Sie unterschiedliche Typen und Dramaturgien von Data Stories und können Sie in Datengeschichten anderer erkennen
  • können Sie in einem interdisziplinären Team eine Datengeschichte für einen vorausgewählten regionalen offenen Datensatz verfassen

Welche Voraussetzungen benötige ich?

Der Kurs richtet sich an Studierende aller Fächer mit Interesse an Daten(-analyse) und Data Storytelling. Vorkenntnisse im Bereich quantitative Datenanalyse sind hilfreich, da notwendige Kenntnisse aber in der Selbstlerneinheit Datenanalyse aufgefrischt werden, ist die Teilnahme auch ohne Vorkenntnisse möglich.

Wer bietet diesen Kurs an?

Katharina Weiß Uni Bielefeld
Dr. Katharina Weiß
Universität Bielefeld
Marko Wenzel Uni Bielefeld
Marko Wenzel
Universität Bielefeld

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Was sollte ich sonst noch wissen?

Learning format:
Online-Kurs
Level:
Fortgeschritten
License
CC-BY-SA 4.0