Archiv
Vergangene Veranstaltungen
Das Methodenzentrum bietet Workshops zu unterschiedlichen Themenfeldern an: Von Software-Workshops über spezifischen Methoden-Workshops bis hin zu Veranstaltungen im Kontext von Data Science und Data Literacy.
Sie können die Workshops mit Hilfe des Suchfeldes nach Stichwörtern durchsuchen oder nach Kategorien filtern.
Suche
Einführung in Open Science und Forschungsdatenmanagement
Beginn: 09:00 Uhr
Datenanalyse in R
Beginn: 13:00 Uhr
Forschungsjournal, Memos und Co.
Beginn: 13:00 Uhr
Datenanalyse in SPSS
Beginn: 08:30 Uhr
Datenanalyse in Python mit Scikit-Learn
Beginn: 13:00 Uhr
Wege ins Feld – Empirische Forschung planen
Beginn: 13:00 Uhr
Qualitative Inhaltsanalyse in MaxQDA
Beginn: 10:00 Uhr
Einführung in Python und Pandas
Beginn: 13:00 Uhr
Einführung in SPSS
Beginn: 08:30 Uhr
Einführung in R
Beginn: 13:00 Uhr
Grounded Theory in MaxQDA
Beginn: 10:00 Uhr
Kurz und Knapp: Statistik
Beginn: 09:00 Uhr
Von der Analyse zur Ergebnispräsentation – Strategien, Herausforderungen, Reflexionen
Beginn: 09:00 Uhr
Qualitative Interviewforschung
Beginn: 14:00 Uhr
Ethnographisches Atelier
Beginn: 13:00 Uhr
Einführung in QualCoder
Beginn: 10:00 Uhr
Forschung im virtuellen Raum
Beginn: 13:00 Uhr
Strukturgleichungsmodelle in R
Beginn: 13:00 Uhr
Qualitative Daten auswerten im Praxissemester
Beginn: 13:00 Uhr
Regression Trees in R
Beginn: 13:00 Uhr
Datenvisualisierung in R
Beginn: 13:00 Uhr
Datenanalyse in MaxQDA (Qualitative Inhaltsanalyse)
Beginn: 10:00 Uhr
Datenanalyse in SPSS
Beginn: 13:00 Uhr
Datenanalyse in MaxQDA (Grounded Theory)
Beginn: 10:00 Uhr
Datenanalyse in Python
Beginn: 13:00 Uhr
Datenanalyse in R
Beginn: 13:00 Uhr
Beobachten im Kontext Schule
Beginn: 13:00 Uhr
Kurz und Knapp: Statistik
Beginn: 09:00 Uhr
Einführung in SPSS
Beginn: 13:00 Uhr
Einführung in Python
Beginn: 13:00 Uhr
MaxQDA (Qualitative Inhaltsanalyse)
Beginn: 10:00 Uhr
MaxQDA (Grounded Theory)
Beginn: 10:00 Uhr
Intensiv-Workshop Qualitative Interviewforschung
Beginn: 10:00 Uhr
Qualitative Interviewforschung
Beginn: 10:00 Uhr
Methoden-Workshop: Ethnographie
Beginn: 10:00 Uhr
SPSS im Optionalbereich
Beginn: 10:00 Uhr
Diskursanalyse
Beginn: 10:00 Uhr
MaxQDA und Qualitative Inhaltsanalyse
Beginn: 14:00 Uhr
MaxQDA und Grounded Theory
Beginn: 10:00 Uhr
Dokumentarische Methode
Beginn: 10:00 Uhr
Datenschutz in der Forschung: Umgang mit personenbezogenen Daten
Beginn: 09:00 Uhr
Auswertung von qualitativen Interviewdaten
Beginn: 10:00 Uhr
Erhebung von qualitativen Interviewdaten
Beginn: 10:00 Uhr
Grundlegende Konzepte der angewandten Datenanalyse in Stata
Beginn: 10:00 Uhr
Grundlegende Konzepte der angewandten Datenanalyse in SPSS
Beginn: 10:00 Uhr
Reproduzierbare Dokumente mit R
Beginn: 10:00 Uhr
Logistische Modelle in Stata
Beginn: 10:00 Uhr
Einführung in R
Beginn: 10:00 Uhr
Schule als Fall – Rekonstruktionen schulischer Wirklichkeit
Beginn: 12:00 Uhr
Grounded Theory
Beginn: 10:00 Uhr
Erhebung von qualitativen Interviews
Beginn: 10:00 Uhr
Grundlagen der angewandten Datenanalyse in R
Beginn: 10:00 Uhr
Grundlagen der angewandten Datenanalyse in SPSS
Beginn: 10:00 Uhr
Ethnographie
Beginn: 10:00 Uhr
MaxQDA und Qualitative Inhaltsanalyse
Beginn: 13:00 Uhr
MaxQDA und Grounded Theory
Beginn: 10:00 Uhr
Reproduzierbare Dokumente in Stata
Beginn: 08:30 Uhr
Logistische Modelle in R
Beginn: 08:30 Uhr
Geodatenanalyse mit R
Beginn: 10:00 Uhr
Mehrebenenmodelle in Stata
Beginn: 08:30 Uhr
Datenanalyse in R
Beginn: 13:00 Uhr
Einführung in R
Beginn: 08:30 Uhr
Einführung in Stata
Beginn: 08:30 Uhr
Einführung in die (kausale) Datenanalyse mit R
Beginn: 10:00 Uhr
Grounded Theory mit ExpertInneninterviews
Beginn: 10:00 Uhr
Qualitative Inhaltsanalyse von ExpertInneninterviews
Beginn: 10:00 Uhr
Durchführung von ExpertInneninterviews
Beginn: 10:00 Uhr
Wie erhebe ich Daten für quantitative Analysen?
Beginn: 10:00 Uhr
Interviewführung im Schulkontext
Beginn: 16:00 Uhr
Beobachtung im Schulkontext
Beginn: 16:00 Uhr
MaxQDA
Beginn: 10:00 Uhr
Mehrebenenmodelle in R
Beginn: 08:30 Uhr
Diskursanalyse
Beginn: 09:30 Uhr
Logistische Modelle in Stata
Beginn: 08:30 Uhr
Turn websites into data - Datenanalyse mit Python
Beginn: 09:00 Uhr
Datenanalyse in R
Beginn: 13:00 Uhr
Einführung in R
Beginn: 08:30 Uhr
Methoden der Beobachtung
Beginn: 16:00 Uhr
Datenanalyse in Stata
Beginn: 13:00 Uhr
Einführung in Stata
Beginn: 08:30 Uhr
Wie erhebe ich Daten für quantitative Analysen?
Beginn: 08:30 Uhr
Einführung in Stata
Beginn: 09:00 Uhr
Datenanalyse in Stata
Beginn: 13:00 Uhr
Datenanalyse in RQDA
Beginn: 13:00 Uhr
Datenvisualisierung in R
Beginn: 10:00 Uhr
Einführung in RQDA
Beginn: 10:00 Uhr
Einführung in R
Beginn: 09:00 Uhr
Datenanalyse in R
Beginn: 13:00 Uhr
Datenanalyse in MaxQDA
Beginn: 13:00 Uhr
Einführung in MaxQDA
Beginn: 10:00 Uhr
Einführung in SPSS
Beginn: 09:00 Uhr
Datenanalyse in SPSS
Beginn: 13:00 Uhr
Qualitative Beobachtungsverfahren
Beginn: 10:00 Uhr
Erhebung quantitativer Daten
Beginn: 10:00 Uhr
Erhebung qualitativer Daten
Beginn: 10:00 Uhr
Forschungsdatenmanagement für qualitative Interviewdaten und Anwendungsbereiche für Sekundäranalysen
Beginn: 10:00 Uhr
Bayesian Statistics in JASP
Beginn: 08:30 Uhr
MaxQDA (Qualitative Inhaltsanalyse)
Beginn: 13:00 Uhr
MaxQDA (Grounded Theory)
Beginn: 10:00 Uhr
CERES Computer Café: Retrieving and extracting information from the Web
Beginn: 10:15 Uhr
Faktoranalyse in Stata
Beginn: 13:00 Uhr
Multimethodische Twitteranalysen - Textmining kombiniert mit qualitativer Datenauswertung
Beginn: 10:00 Uhr
Clusteranalyse in R
Beginn: 08:30 Uhr
Regressionsmodelle in Stata
Beginn: 08:30 Uhr
Einführung in Stata
Beginn: 08:30 Uhr
Datenanalyse in Stata
Beginn: 13:00 Uhr
MaxQDA - Basic-Kurs
Beginn: 10:00 Uhr
Digital Philology Day
Beginn: 10:00 Uhr
R Intensiv
Beginn: 00:00 Uhr
Datenvisualisierung in R
Beginn: 10:00 Uhr
Einführung in R
Beginn: 08:30 Uhr
Datenvisualisierung in R
Beginn: 10:00 Uhr
Multimethodische Textanalyse
Beginn: 09:00 Uhr
Datenanalyse in Stata
Beginn: 13:00 Uhr
Datenanalyse in MaxQDA
Beginn: 13:00 Uhr
Einführung in MaxQDA
Beginn: 10:00 Uhr
Einführung in Stata
Beginn: 09:00 Uhr
Datenanalyse in R
Beginn: 13:00 Uhr
Auswertung qualitativer Daten
Beginn: 10:00 Uhr
Einführung in R
Beginn: 09:00 Uhr
Datenanalyse in SPSS
Beginn: 13:00 Uhr
Einführung in SPSS
Beginn: 09:00 Uhr
Interviews und Gruppendiskussionen
Beginn: 09:00 Uhr
Erhebung von Fragebogendaten
Beginn: 14:00 Uhr
Grundlagen der Statistik
Beginn: 09:00 Uhr
Einführung in qualitative Beobachtungsverfahren
Beginn: 09:00 Uhr
Teilhabe durch Daten: Interdisziplinärer Datenaktivismus zu Umweltfragen
Beginn: 16:00 Uhr
Qualitative Inhaltsanalyse von Interviews
Beginn: 10:00 Uhr
Regressionen für kategoriale Daten und Zähldaten in R
Beginn: 09:00 Uhr
Regressionen für Mehrebenen- und Paneldaten in R
Beginn: 09:00 Uhr
Einführung in Qualitative Interviewforschung
Beginn: 10:00 Uhr
Lineare Regressionen in R
Beginn: 09:00 Uhr
Qualitative Inhaltsanalyse in MaxQDA
Beginn: 13:00 Uhr
Grounded Theory in MaxQDA
Beginn: 09:00 Uhr
Datenvisualisierung in R
Beginn: 10:00 Uhr
Einführung in RQDA
Beginn: 13:00 Uhr
Einführung in MaxQDA
Beginn: 10:00 Uhr
Einführung in SPSS (Blockseminar)
Beginn: 10:00 Uhr
Datenanalyse in R
Beginn: 13:00 Uhr
Einführung in R
Beginn: 08:30 Uhr
Datenanalyse in Stata
Beginn: 13:00 Uhr
Von Textkorpora zu Online-Interaktion: Die Analyse von Teilnehmer*innenkategorisierungen in interaktiven Online-Medien
Beginn: 10:00 Uhr
Auswertungsmethoden qualitativer Daten
Beginn: 09:00 Uhr
Datenvisualisierung in R
Beginn: 10:00 Uhr
Qualitative Inhaltsanalyse mit MaxQDA
Beginn: 13:00 Uhr
Einführung in MaxQDA
Beginn: 10:00 Uhr
Datenanalyse in R
Beginn: 13:00 Uhr
Einführung in R
Beginn: 09:00 Uhr
Inhaltsanalyse - Qualitative und quantitative Perspektiven
Beginn: 13:00 Uhr
Qualitative Schulbuchanalyse
Beginn: 09:00 Uhr
Datenanalyse in Stata
Beginn: 13:00 Uhr
Einführung in Stata
Beginn: 09:00 Uhr
(Digitale) Durchführung von Interviews
Beginn: 10:00 Uhr
Datenanalyse in SPSS
Beginn: 13:00 Uhr
Einführung in SPSS
Beginn: 09:00 Uhr
"tl;dr" Too long; didn't read (?) - Große Textmengen computergestützt analysieren
Beginn: 16:00 Uhr
Qualitative Inhaltsanalyse in RQDA
Beginn: 09:00 Uhr
Qualitative Inhaltsanalyse mit RQDA
Beginn: 09:00 Uhr
Grounded Theory in RQDA
Beginn: 12:00 Uhr
Grounded Theory in RQDA
Beginn: 12:00 Uhr
Einführung in Python
Beginn: 10:00 Uhr
Qualitative Auswertung von Social-Media Daten
Beginn: 09:00 Uhr
Qualitative Schulbuchanalyse
Beginn: 14:00 Uhr
Geostatistik in R
Beginn: 10:00 Uhr
Datenvisualisierung in R
Beginn: 10:00 Uhr
Datenanalyse in R
Beginn: 13:00 Uhr
Einführung in R
Beginn: 08:30 Uhr
Einführung in RQDA
Beginn: 12:00 Uhr
Datenanalyse in Stata
Beginn: 13:00 Uhr
Digitale Durchführung von Qualitativen Interviews
Beginn: 09:00 Uhr
Einführung in Stata
Beginn: 08:30 Uhr
Datenvisualisierung in R
Beginn: 09:00 Uhr
Datenanalyse in R
Beginn: 13:00 Uhr
Einführung in QualCoder
Beginn: 09:00 Uhr
Kodierend oder sequenzanalytisch?
Beginn: 13:00 Uhr
Datenanalyse in SPSS
Beginn: 08:30 Uhr
Einführung in R
Beginn: 13:00 Uhr
Einführung in MaxQDA
Beginn: 10:00 Uhr
Einführung in Python
Beginn: 14:00 Uhr
Durchführung von Online-Interviews
Beginn: 13:00 Uhr
Einführung in SPSS
Beginn: 08:30 Uhr
Einführung in RQDA
Beginn: 10:00 Uhr
Web-Scraping in R
Beginn: 10:00 Uhr
git good. Änderungen nachvollziehbar protokollieren
Beginn: 14:00 Uhr
Durchführung von Interviews im Schulkontext
Beginn: 16:00 Uhr
Beobachtung im Schulkontext
Beginn: 16:00 Uhr
Einführung in LaTeX
Beginn: 09:00 Uhr
ARELINCO - Ancient Religion(s) in Contact
Beginn: 10:00 Uhr
Digital Humanities Day #3
Beginn: 09:00 Uhr
Machine-Learning in der Praxis: Ein Beispiel aus der Unternehmenswelt
Beginn: 10:00 Uhr
Auswertung von ExpertInneninterviews
Beginn: 13:00 Uhr
Durchführung von ExpertInneninterviews
Beginn: 13:00 Uhr
Animierte und interaktive Datenvisualisierung mit R
Beginn: 10:00 Uhr
Datenanalyse in R
Beginn: 13:00 Uhr
Einführung in R
Beginn: 08:30 Uhr
Qualitative Inhaltsanalyse in MaxQDA
Beginn: 14:00 Uhr
Cleaning Data. SQL für das wissenschaftliche Arbeiten und Bereinigung von Daten in R
Beginn: 14:00 Uhr
Grounded Theory mit MaxQDA
Beginn: 10:00 Uhr
MaxQDA Einsteiger:innen-Workshop
Beginn: 14:00 Uhr
Datenvisualisierung in R (Methodenwoche)
Beginn: 09:00 Uhr
Einführung in QualCoder (Methodenwoche)
Beginn: 13:30 Uhr
Datenanalyse in R (Methodenwoche)
Beginn: 08:30 Uhr
Diskursanalyse (Methodenwoche)
Beginn: 13:30 Uhr
Einführung in R (Methodenwoche)
Beginn: 08:30 Uhr
Datenanalyse in SPSS (Methodenwoche)
Beginn: 13:30 Uhr
Einführung in MaxQDA (Methodenwoche)
Beginn: 08:30 Uhr
Einführung in SPSS (Methodenwoche)
Beginn: 13:30 Uhr
Durchführung von Online-Interviews (Methodenwoche)
Beginn: 08:30 Uhr
Mehrebenenmodelle in R
Beginn: 13:00 Uhr
Auswertung mit Dokumentarischer Bildinterpretation
Beginn: 10:00 Uhr
Python begreifen - Schlangensprache für Data Science
Beginn: 14:00 Uhr
Regressionsmodelle in R
Beginn: 08:30 Uhr
Durchführung von Online-Interviews
Beginn: 10:00 Uhr
Datenanalyse in R
Beginn: 08:30 Uhr
Datenanalyse in QualCoder
Beginn: 13:00 Uhr
Datenanalyse in Python
Beginn: 13:00 Uhr
Datenanalyse in SPSS
Beginn: 08:30 Uhr
Datenanalyse in MaxQDA
Beginn: 13:00 Uhr
Einführung in R
Beginn: 08:30 Uhr
Einführung in QualCoder
Beginn: 13:00 Uhr
Einführung in Qualcoder
Beginn: 13:00 Uhr
Einführung in Python
Beginn: 13:00 Uhr
Forschen und Schreiben – Ergebnisse empirischer Forschung verschriftlichen (Methodenzentrum & Schreibzentrum)
Beginn: 10:00 Uhr
Webscraping mit Python (Methodenwoche)
Beginn: 13:30 Uhr
Datenvisualisierung in R (Methodenwoche)
Beginn: 08:30 Uhr
Datenanalyse in Python (Methodenwoche)
Beginn: 13:30 Uhr
Expert:inneninterviews auswerten mit MaxQDA (Methodenwoche)
Beginn: 08:30 Uhr
Datenanalyse in SPSS (Methodenwoche)
Beginn: 13:30 Uhr
Einführung in Python (Methodenwoche)
Beginn: 13:30 Uhr
Durchführung von Expert:inneninterviews (Methodenwoche)
Beginn: 08:30 Uhr
Einführung in SPSS (Methodenwoche)
Beginn: 13:30 Uhr
Datenanalyse in R (Methodenwoche)
Beginn: 08:30 Uhr
Einführung in MaxQDA (Methodenwoche)
Beginn: 14:00 Uhr
Einführung in R (Methodenwoche)
Beginn: 08:30 Uhr
Quantitative Befragungen durchführen
Beginn: 10:00 Uhr
Qualitative Auswertung von Social-Media-Daten
Beginn: 09:00 Uhr
Interviews und (teilnehmende) Beobachtung
Beginn: 09:00 Uhr
git good. Änderungen nachvollziehbar protokollieren
Beginn: 13:30 Uhr
Datenanalyse in QualCoder
Beginn: 13:00 Uhr
Jenseits von Geraden – Nicht-lineare Modelle in R
Beginn: 08:30 Uhr
Mit Python durch das Textchaos – Bearbeitung von Textdaten
Beginn: 13:30 Uhr
Datenanalyse in MaxQDA
Beginn: 13:00 Uhr
Datenanalyse in R
Beginn: 08:30 Uhr
Statistical data analysis in R
Beginn: 10:00 Uhr
Datenanalyse in Python
Beginn: 13:00 Uhr
Einführung in QualCoder
Beginn: 13:00 Uhr
Datenanalyse in SPSS
Beginn: 08:30 Uhr
Introduction to Qualitative Research
Beginn: 10:00 Uhr
Einführung in R
Beginn: 08:30 Uhr
Interaktive Grafiken und Dashboards mit R und Shiny (Methodenwoche)
Beginn: 13:30 Uhr
Datenvisualisierung in R (Methodenwoche)
Beginn: 09:30 Uhr
Datenanalyse in Python (Methodenwoche)
Beginn: 13:00 Uhr
Datenanalyse in MaxQDA (Qualitative Inhaltsanalyse) (Methodenwoche)
Beginn: 09:00 Uhr
Einführung in Python (Methodenwoche)
Beginn: 13:00 Uhr
Datenanalyse in MaxQDA (Grounded Theory) (Methodenwoche)
Beginn: 09:00 Uhr
Datenanalyse in R (Methodenwoche)
Beginn: 08:30 Uhr
Datenanalyse in Stata (Methodenwoche)
Beginn: 13:00 Uhr
Interviews und teilnehmende Beobachtung (Methodenwoche)
Beginn: 09:00 Uhr
Einführung in R (Methodenwoche)
Beginn: 08:30 Uhr
Einführung in Stata (Methodenwoche)
Beginn: 13:00 Uhr
Wege zur Beantwortung von Forschungsfragen - Qualitative und quantitative Forschungsmethoden im Überblick (Methodenwoche)
Beginn: 09:00 Uhr
Online Fieldwork Basecamp: Getting ready for field research
Beginn: 00:00 Uhr
Einführung in MaxQDA
Beginn: 15:15 Uhr
git good. Änderungen nachvollziehbar protokollieren
Beginn: 13:00 Uhr
Digital Humanities Day #4
Beginn: 09:00 Uhr
Kodierend vs. Sequenzanalytisch
Beginn: 10:00 Uhr
Clusteranalysen in R
Beginn: 08:30 Uhr
Datenmanagement in Data Science
Beginn: 13:30 Uhr
Typenbildende Qualitative Verfahren
Beginn: 10:00 Uhr
Datenanalyse in R (Teil II: Gruppenvergleiche und Varianzanalysen)
Beginn: 13:00 Uhr
Datenanalyse in SPSS (Teil II: Gruppenvergleiche und Varianzanalysen)
Beginn: 08:30 Uhr
Interaktive Grafiken und Dashboards mit R und Shiny
Beginn: 13:00 Uhr
Datenanalyse in R (Teil I: Deskriptive Analysen und Korrelationen)
Beginn: 13:00 Uhr
Datenanalyse in SPSS (Teil I: Deskriptive Analysen und Korrelationen)
Beginn: 08:30 Uhr
Datenanalyse in MaxQDA (Grounded Theory)
Beginn: 13:00 Uhr
Datenanalyse in Python
Beginn: 13:00 Uhr
Einführung in R
Beginn: 13:00 Uhr
Datenanalyse in MaxQDA (Qualitative Inhaltsanalyse)
Beginn: 13:00 Uhr
Einführung in Python
Beginn: 13:00 Uhr
Einführung in R
Beginn: 13:00 Uhr
Einführung in MaxQDA
Beginn: 10:00 Uhr
Datenanalyse in MaxQDA (Grounded Theory) (Methodenwoche)
Beginn: 14:00 Uhr
Datenanalyse in R (Methodenwoche)
Beginn: 13:00 Uhr
Einführung in R (Methodenwoche)
Beginn: 13:00 Uhr
Datenanalyse in MaxQDA (Qualitative Inhaltsanalyse) (Methodenwoche)
Beginn: 09:00 Uhr
Datenanalyse in Python (Methodenwoche)
Beginn: 13:00 Uhr
Datenanalyse in SPSS (Methodenwoche)
Beginn: 08:30 Uhr
Einführung in Python (Methodenwoche)
Beginn: 13:00 Uhr
Einführung in die Interviewanalyse mit der Dokumentarischen Methode
Beginn: 10:00 Uhr
Einführung in SPSS (Methodenwoche)
Beginn: 08:30 Uhr
Data Literacy Seminar – Wissenschaftliches Arbeiten mit Daten (Abschlussveranstaltung)
Beginn: 10:00 Uhr
Regressionen – Mehrebenen- und Panelmodelle in R
Beginn: 09:00 Uhr
Regressionen - Lineare und Nicht-lineare Modelle in R
Beginn: 10:00 Uhr
Datenvisualisierung in R
Beginn: 10:00 Uhr
Qualitativ Befragen im Kontext Schule
Beginn: 14:30 Uhr
Kodierend vs. Sequenzanalytisch
Beginn: 10:00 Uhr
Datenanalyse in Calc/Excel
Beginn: 09:00 Uhr
Einführung in die Nutzung von SQL für Data Science
Beginn: 10:00 Uhr
Datenanalyse in MaxQDA – Grounded Theory
Beginn: 13:00 Uhr
Beobachten im Schulkontext
Beginn: 14:30 Uhr
Grundlagen qualitativer Datenauswertung: Rekonstruktive Verfahren
Beginn: 09:30 Uhr
Datenanalyse in MaxQDA – Qualitative Inhaltsanalyse
Beginn: 13:00 Uhr
Datenanalyse in R
Beginn: 09:00 Uhr
Statistische Datenanalyse mit R
Beginn: 13:30 Uhr
Grundlagen qualitativer Datenauswertung: Kodierende Verfahren
Beginn: 09:30 Uhr
Datenanalyse in SPSS
Beginn: 13:00 Uhr
Datenanalyse in Python
Beginn: 10:00 Uhr
Einführung in MaxQDA
Beginn: 10:00 Uhr
Einführung in R
Beginn: 09:00 Uhr
Forschungsdesigns Qualitative und Quantitative Perspektiven
Beginn: 09:30 Uhr
Einführung in SPSS
Beginn: 13:00 Uhr
Einführung in Python
Beginn: 10:00 Uhr
Data Literacy – Grundlagen für das Überleben in der Datenwelt (Digitaler Selbstlernkurs)
Beginn: 12:15 Uhr
Aufbaumodul Data Literacy – Wissenschaftliches Arbeiten mit digitalen Daten
Beginn: 12:00 Uhr
Data Literacy Seminar – Wissenschaftliches Arbeiten mit Daten (Bearbeitungsphase)
Beginn: 04:17 Uhr
Methodenwerkstatt
Beginn: 13:00 Uhr
Datenanalyse in Python mit Scipy & Scikit-Learn
Beginn: 09:00 Uhr
Anonymisierung von Interviewdaten
Beginn: 09:00 Uhr
Datenanalyse in R
Beginn: 13:00 Uhr
Erhebung von Expert:inneninterviews
Beginn: 08:30 Uhr
Einführung in R
Beginn: 13:30 Uhr
Basiscamp: Ethnographie
Beginn: 09:00 Uhr
Einführung in Python und Pandas
Beginn: 08:30 Uhr
Kurz und Knapp: Statistik
Beginn: 13:00 Uhr
Eigene Forschung planen & entwickeln
Beginn: 09:00 Uhr
Qualitative Inhaltsanalyse in MaxQDA
Beginn: 10:00 Uhr
Grounded Theory in MaxQDA
Beginn: 10:00 Uhr
Qualitativ Forschen im Praxissemester
Beginn: 14:00 Uhr
Datenanalyse in Python mit Scikit-Learn
Beginn: 12:00 Uhr
Einführung in QualCoder
Beginn: 10:00 Uhr
Einführung in Python und Pandas
Beginn: 12:00 Uhr
Qualitativ Forschen im Praxissemester
Beginn: 14:00 Uhr
Datenanalyse in R
Beginn: 12:00 Uhr
Einführung in MaxQDA
Beginn: 10:00 Uhr
Einführung in R
Beginn: 12:00 Uhr
Mehrebenregression in R
Beginn: 12:00 Uhr
Ethnographisches Atelier II
Beginn: 10:00 Uhr
Qualitativ Forschen im Praxissemester
Beginn: 14:00 Uhr
Analyse von Social-Media-Daten
Beginn: 12:00 Uhr
Mixed Methods Forschung
Beginn: 14:00 Uhr
Empirische Ergebnisse verschriftlichen & was Forschungsmethoden damit zu tun haben
Beginn: 08:30 Uhr
Datenanalyse in Python: Scipy und Statsmodels
Beginn: 13:30 Uhr
Datenanalyse in SPSS
Beginn: 08:30 Uhr
Methodenwerkstatt
Beginn: 08:30 Uhr
Datenanalyse in R
Beginn: 13:30 Uhr
Einführung in MaxQDA
Beginn: 10:00 Uhr
Einführung in Python
Beginn: 13:30 Uhr
Interviewinterpretation mit der Dokumentarischen Methode
Beginn: 09:00 Uhr
Einführung in SPSS
Beginn: 08:30 Uhr
Einführung in QualCoder
Beginn: 14:00 Uhr
Einführung in R
Beginn: 13:30 Uhr
Eigene Forschung planen & entwickeln
Beginn: 08:30 Uhr
Kurz und Knapp: Statistik
Beginn: 08:30 Uhr
Datenanalyse in R
Beginn: 09:00 Uhr
Qualitativ Forschen im Praxissemester
Beginn: 14:00 Uhr
Qualitative Inhaltsanalyse mit MaxQDA
Beginn: 10:00 Uhr
Datenvisualisierung in R
Beginn: 10:00 Uhr
Einführung in R
Beginn: 09:00 Uhr
Zeitreihenanalyse in R
Beginn: 13:00 Uhr
Grounded Theory in MaxQDA
Beginn: 10:00 Uhr
Datenanalyse in Python mit Scipy & Scikit-Learn
Beginn: 10:00 Uhr
Einführung in Python und Pandas
Beginn: 10:00 Uhr
Qualitativ Forschen im Praxissemester
Beginn: 14:00 Uhr
Einführung in QualCoder
Beginn: 10:00 Uhr
Sequenzanalytische Verfahren
Beginn: 10:00 Uhr
Zugang zum Feld navigieren
Beginn: 14:00 Uhr
Interviews und Gruppendiskussionen
Beginn: 13:00 Uhr
Datenanalyse in SPSS
Beginn: 10:00 Uhr
Einführung in MaxQDA
Beginn: 10:00 Uhr
Datenanalyse in R
Beginn: 08:30 Uhr
Interview-Werkstatt - Leitfäden entwerfen & Interviewführung üben
Beginn: 13:00 Uhr
Forschen im virtuellen Raum
Beginn: 13:00 Uhr
Qualitative Daten analysieren im Praxissemester
Beginn: 14:00 Uhr
Qualitative Analysen von Social-Media-Daten
Beginn: 13:00 Uhr
Anonymisierung von qualitativen Interviews
Beginn: 10:00 Uhr
Machine Learning in Python mit sklearn
Beginn: 13:00 Uhr
Einführung in QualCoder
Beginn: 10:00 Uhr
Funktionales Arbeiten in R
Beginn: 08:30 Uhr
Qualitativ forschen im Praxissemester
Beginn: 14:00 Uhr
Datenvisualisierung in Python
Beginn: 14:00 Uhr
Datenanalyse in Python mit Scipy und Statsmodels
Beginn: 13:00 Uhr
Einführung in MaxQDA
Beginn: 10:00 Uhr
Einführung in R
Beginn: 08:30 Uhr
Einführung in Python
Beginn: 13:00 Uhr
Messinstrumente entwickeln und auswerten
Beginn: 13:00 Uhr
Grounded Theory in MaxQDA
Beginn: 10:00 Uhr
Qualitative Daten analysieren im Praxissemester
Beginn: 14:00 Uhr