Programmieren für Historiker*innen mit Python (I) - Detailseite

Daten sind der „Rohstoff“ des 21. Jahrhunderts. Auch in den Geschichtswissenschaften werden sie zunehmend als Forschungsressource relevant. Nicht nur die Zahl der öffentlich verfügbaren digitalisierten historischen Quellenbestände nimmt stetig zu, sondern auch die Produktion der genuin digitalen Daten in Sozialen Medien, Wissenschaftsblogs, Foren, Webseiten, Datenbanken oder auch Fachportalen. Gleich ob die geschichtswissenschaftlichen Fragestellungen sich auf die mittelalterliche oder jüngste Zeitgeschichte beziehen, Programmierkenntnisse können auf vielfältige Weise das historische Arbeiten ergänzen, um sich die digital verfügbaren Informationen zunutze zu machen. Sie bieten zum einen das Handwerkszeug, um effizient Daten zu sammeln, organisieren, verarbeiten und analysieren. Zum anderen sensibilisiert der Umgang mit Programmiersprachen für die Funktionsweise der Algorithmen und Werkzeuge die wir in den Digital Humanities verwenden.

In der Übung werden die Grundlagen der Skriptsprache Python gemeinsam erarbeitet. Python ist eine weit verbreitete, einfach zu lernende und lesende Programmiersprache, die sowohl in den Data Science als auch der Softwareentwicklung in (außer-)universitären Forschungseinrichtungen ebenso wie in der Industrie zum Einsatz kommt. Ziel der Übung ist es, geschichtswissenschaftliche Anwendungsszenarien zu identifizieren und diese selbstständig und problemorientiert zu lösen. Zugeschnitten auf den geschichtswissenschaftlichen Arbeitsprozess werden Grundkenntnisse im algorithmischen Denken, zentraler Datentypen und -strukturen sowie der Python-Syntax vermittelt.

Die Übung richtet sich an Masterstudierende. Programmiererfahrungen sind nicht erforderlich.

Futschek, Gerald, Algorithmic Thinking: The Key for Understanding Computer Science, in: Roland T. Mittermeir (Hrsg.), Informatics Education – The Bridge between Using and Understanding Computers. International Conference in Informatics in Secondary Schools - Evolution and Perspectives, ISSEP 2006 (Lecture Notes in Computer Science, Bd. 4226), Berlin/Heidelberg 2006, S. 159–168.

Jannidis, Fotis, Grundbegriffe des Programmierens, in: Fotis Jannidis/Hubertus Kohle/Malte Rehbein (Hrsg.), Digital Humanities. Eine Einführung, Stuttgart 2017, S. 68–95.

Kokensparger, Brian, Guide to Programming for the Digital Humanities. Lessons for Introductory Python (SpringerBriefs in Computer Science), Cham 2018.

Ramsay, Stephen, Reading Machines. Toward an Algorithmic Criticism (Topics in the Digital Humanities), Urbana/Chicago/Springfield 2011.

Ausgleichsberechtigte Studierende wenden sich zur bevorzugten Platzvergabe per E-Mail mit einem Nachweis der Ausgleichsberechtigung an die Studienkoordinationsstelle Geschichte. Ausschlussfrist für die Geltendmachung von Ausgleichsberechtigungen ist der letzte Tag der zentralen Frist, 16 Uhr. Textnachrichten in AGNES werden hingegen nicht gelesen!