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@konrad
konrad committed Mar 3, 2024
1 parent 4605918 commit 4b9e97f
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<!doctype html><html lang=en class="js csstransforms3d"><head><meta charset=utf-8><meta name=description content="learning materials for the data librarian course"><meta name=author content="Malte Bonart, Ania Lopez and Konrad Förstner"><link rel=icon href=/2023-2024-ZK_Data_Librarian_Modul_3/images/favicon.png type=image/png><title>404 Page not found</title>
<link href=/2023-2024-ZK_Data_Librarian_Modul_3/css/nucleus.css?1708296471 rel=stylesheet><link href=/2023-2024-ZK_Data_Librarian_Modul_3/css/fontawesome-all.min.css?1708296471 rel=stylesheet><link href=/2023-2024-ZK_Data_Librarian_Modul_3/css/hybrid.css?1708296471 rel=stylesheet><link href=/2023-2024-ZK_Data_Librarian_Modul_3/css/featherlight.min.css?1708296471 rel=stylesheet><link href=/2023-2024-ZK_Data_Librarian_Modul_3/css/perfect-scrollbar.min.css?1708296471 rel=stylesheet><link href=/2023-2024-ZK_Data_Librarian_Modul_3/css/theme.css?1708296471 rel=stylesheet><link href=/2023-2024-ZK_Data_Librarian_Modul_3/css/hugo-theme.css?1708296471 rel=stylesheet><link href=/2023-2024-ZK_Data_Librarian_Modul_3/css/theme-green.css?1708296471 rel=stylesheet><style>:root #header+#content>#left>#rlblock_left{display:none!important}p,li,ul{text-align:center}ul{list-style-type:none}</style></head><body data-url=/><section id=body style=margin-left:0><div id=overlay></div><div id=chapter><div id=body-inner><h1>Error</h1><p></p><p>Woops. Looks like this page doesn't exist ¯\_(ツ)_/¯.</p><p></p><p><a href=/2023-2024-ZK_Data_Librarian_Modul_3/>Go to homepage</a></p><p><img src=/images/gopher-404.jpg style=width:50% alt="Page not found!"></p></div></div></section></body></html>
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<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Grundbegriffe der Statistik und Einführung in Pandas on Zertifikatskurs Data Librarian - Modul 3 - Daten analysieren und darstellen</title><link>https://zbmed.github.io/2023-2024-ZK_Data_Librarian_Modul_3/basics/</link><description>Recent content in Grundbegriffe der Statistik und Einführung in Pandas on Zertifikatskurs Data Librarian - Modul 3 - Daten analysieren und darstellen</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>de-DE</language><atom:link href="https://zbmed.github.io/2023-2024-ZK_Data_Librarian_Modul_3/basics/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Grundbegriffe der Statistik</title><link>https://zbmed.github.io/2023-2024-ZK_Data_Librarian_Modul_3/basics/basic_terms/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://zbmed.github.io/2023-2024-ZK_Data_Librarian_Modul_3/basics/basic_terms/</guid><description>Für den statistischen Teil dieses Moduls ist ein gewisses Grundvokabular und Verständnis von allgemeinen Beispielen notwendige Voraussetzung.
Daher ist in der Moodle-Kursumgebung das Einführungskapitel des Buchs Statistik: Der Weg zur Datenanalyse zum alleinigen persönlichen Gebrauch hinterlegt.1
Der Text gibt einen Einstieg in die Aufgaben und Anwendungsbereiche der Statistik und erklärt die grundlegenden Begriffe, mit denen Daten und Datensätze charakterisiert werden können. Nach der Lektüre solltest Du beispielsweise die folgenden Fragen beantworten können:</description></item><item><title>Reflexion: Datenprojekte an der eigenen Arbeitsstelle</title><link>https://zbmed.github.io/2023-2024-ZK_Data_Librarian_Modul_3/basics/reflection/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://zbmed.github.io/2023-2024-ZK_Data_Librarian_Modul_3/basics/reflection/</guid><description>2.10 Datenprojekte an der eigenen Arbeitsstelle (20 Min) Schreibe einen kurzen Text über die Verwendung von Daten und quantitativen Methoden an Deinem Arbeitsplatz. Denk dabei über folgende Fragen nach:
Welche Daten sind an Deiner Arbeitsstelle vorhanden? Mit welchen Daten arbeitest Du oder würdest Du gerne arbeiten? Werden statistische Verfahren oder Maschinelles Lernen schon an Deiner Arbeitsstelle eingesetzt? Welche Fragen oder Phänomene würdest Du gerne untersuchen? Was fändest Du spannend herauszufinden?</description></item><item><title>Recap: Quiz</title><link>https://zbmed.github.io/2023-2024-ZK_Data_Librarian_Modul_3/basics/quiz_pandas/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://zbmed.github.io/2023-2024-ZK_Data_Librarian_Modul_3/basics/quiz_pandas/</guid><description/></item><item><title>Musterlösungen</title><link>https://zbmed.github.io/2023-2024-ZK_Data_Librarian_Modul_3/basics/solutions/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://zbmed.github.io/2023-2024-ZK_Data_Librarian_Modul_3/basics/solutions/</guid><description>2. Grundlagen der Datenanalyse in Python 2.1 Grundbegriffe Wie viele Merkmale besitzt der Datensatz? 14. Wie groß ist die Stichprobengröße des Datensatzes? 437115. Wer oder was sind die Merkmalsträger? Bibliothekskunden der SF Public Library. Von wann bis wann wurden die Daten erhoben? Das Bibliothekssystem wurde 2003 installiert. Die Daten reichen bis 2023. Wie lässt sich die Grundgesamtheit beschreiben? Handelt es sich um eine Vollerhebung? Grundgesamtheit sind alle Bibliothekskunden der San Francisco Library.</description></item></channel></rss>
Welche Daten sind an Deiner Arbeitsstelle vorhanden? Mit welchen Daten arbeitest Du oder würdest Du gerne arbeiten? Werden statistische Verfahren oder Maschinelles Lernen schon an Deiner Arbeitsstelle eingesetzt? Welche Fragen oder Phänomene würdest Du gerne untersuchen? Was fändest Du spannend herauszufinden?</description></item><item><title>Recap: Quiz</title><link>https://zbmed.github.io/2023-2024-ZK_Data_Librarian_Modul_3/basics/quiz_pandas/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://zbmed.github.io/2023-2024-ZK_Data_Librarian_Modul_3/basics/quiz_pandas/</guid><description/></item><item><title>Musterlösungen</title><link>https://zbmed.github.io/2023-2024-ZK_Data_Librarian_Modul_3/basics/solutions/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://zbmed.github.io/2023-2024-ZK_Data_Librarian_Modul_3/basics/solutions/</guid><description>2. Grundlagen der Datenanalyse in Python 2.1 Grundbegriffe Wie viele Merkmale besitzt der Datensatz? 14. Wie groß ist die Stichprobengröße des Datensatzes? 436290. Wer oder was sind die Merkmalsträger? Bibliothekskunden der SF Public Library. Von wann bis wann wurden die Daten erhoben? Das Bibliothekssystem wurde 2003 installiert. Die Daten reichen bis 2023. Wie lässt sich die Grundgesamtheit beschreiben? Handelt es sich um eine Vollerhebung? Grundgesamtheit sind alle Bibliothekskunden der San Francisco Library.</description></item></channel></rss>
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