226308b Data Literacy (Übung)

Zuletzt geändert:	21.06.2023 / Wurst
EDV-Nr:	226308b
Studiengänge:	Crossmedia-Redaktion/Public Relations (Bachelor, 7 Semester), Prüfungsleistung im Modul Web-Technologie und Datenkompetenz in Semester 1 Häufigkeit: S25
Dozent:	Prof. Dr. Alexander Mäder
Sprache:	Deutsch
Art:	-
Umfang:	1 SWS
ECTS-Punkte:	2
Workload:	ca. 60 Stunden (2 ECTS)
Inhaltliche Verbindung zu anderen Lehrveranstaltungen im Modul:	Die Übung Data Literacy zeigt die praktische Bedeutung von Datenanalysen.
Prüfungsform:
Beschreibung:	In dieser Veranstaltung lernen Sie die Bedeutung von Daten und deren kompetenten Umgang kennen. Data Literacy verstanden als „die Fähigkeit, planvoll mit Daten umzuge-hen und sie im jeweiligen Kontext auf kritische Art und Weise zu sammeln, zu managen, zu bewerten und anwenden zu können“ (Ridsdale et al 2015) ist eine zentrale Schlüsselkompetenz. Dies gilt sowohl für das Verständnis von Daten aber auch deren Erstellung und Interpretation, insbesondere für Journalismus und Public Relations. Nach Besuch der Veranstaltung sind Sie in der Lage, die Relevanz von Daten auf verschiedenen Ebenen zu analysieren und zu reflektieren. Dazu gehören auf der individuellen Ebene die Bedeutung von Daten (Relevanz von Privatsphäre) aber auch die ökonomische Dimension von Daten (Plattformkapitalismus). Daneben hat der systematische Umgang mit Daten eine hohe Bedeutung für die Berufsfelder Kommunikationsmanagement/PR und Journalismus. Deshalb lernen Sie auch den praktischen Umgang mit der Open-Source Programmiersprache R und der Plattform RStudio und können eigene Datenanalysen durchführen. Dies zeigen ihre Kenntnisse, in dem sie Daten aus verschiedenen Quellen einlesen können, analysieren, visualisieren und interpretieren können.
English Title:	Data Literacy
Literatur:	Andree, M. & Thomsen, T. (2020). Atlas der digitalen Welt. Frankfurt/Main: Campus. [HdM Bib] Hadley, M. J. (2019). Creating Reports and Presentations with R Markdown and RStudio. [Linkedin Tutorial] Poulsen, B. (2019). Learning R. [Linkedin Tutorial] Wickham, H. & Grolemund, G. (2018). R für Data Science. Heidelberg: O’Reilly. [HdM Bib] Weitere Literatur finden Sie in der HdM-Bibliothek.
Internet:	Sie benötigen einen Laptop mit einem aktuellen Betriebssystem (Windows, Mac oder Linux) und folgender Software (bitte aktuelle Versionen installieren): Firefox, R, RStudio Desktop (free) sowie einen kostenlosen Account auf der Plattform github.com (verwenden Sie am besten ihr HdM-Kürzel und ihre HdM-Adresse, um die Inhalte von ihren pri-vaten Daten zu trennen). Sie benötigen außerdem ihren Moodle- und Bibliothekszugang (Shibboleth), um auf die E-Learning-Ressourcen zuzugreifen.