SS25: Data Science for Digital Humanities 2

Schema della sezione

• Seleziona sezione General

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  General

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  • Seleziona attività Announcements

    

    Announcements Forum
  • Seleziona attività Language of the CourseThe lectures will be partial...

    Language of the Course

    The lectures will be partially in English and German.

    The material will be in English.

    Questions (in person and the Forum) can be asked in both languages.

    Proof of performance

    During the Course: Active participation, (weekly) assignments and project presentations.

    Final examination:
    

    To be announced.

    Schedule and location

    To be announced.

    Additional information

    Since each session contains hands-on parts, students are required to bring their laptops. 

    A working Python Stack (easiest to set up using Anaconda) has to be installed on your machines.

    If Anaconda is not yet installed on your machine, please install it before our first meeting so that we can solve eventual problems quickly together in the first lecture.

    Please also make sure to connect your machine to the university's official Wi-Fi (eduroam) since Bayern-WLAN is remarkably unreliable at times.

    
    
    

  • Seleziona attività Questions and Discussions

    

    Questions and Discussions Forum
• Seleziona sezione Recap: Material from DS4HUM-1

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  Recap: Material from DS4HUM-1

  • Seleziona attività Notebook: Python-Basics (HTML-Version)

    

    Notebook: Python-Basics (HTML-Version) File
  • Seleziona attività Notebook: Python-Basics 2 (HTML-Version)

    

    Notebook: Python-Basics 2 (HTML-Version) File
  • Seleziona attività Notebook: Numpy (HTML-Version)

    

    Notebook: Numpy (HTML-Version) File
  • Seleziona attività Notebook: Acquisition and Preprocessing (HTML-Version)

    

    Notebook: Acquisition and Preprocessing (HTML-Version) File
  • Seleziona attività Notebook: Descriptive Statistics (HTML-Version)

    

    Notebook: Descriptive Statistics (HTML-Version) File
  • Seleziona attività Notebook: Deep-dive into Seaborn (HTML-Version)

    

    Notebook: Deep-dive into Seaborn (HTML-Version) File
  • Seleziona attività Notebook: Classification (.ipynb)

    

    Notebook: Classification (.ipynb) File
  • Seleziona attività Slides: Text Classification and Clustering

    

    Slides: Text Classification and Clustering File
  • Seleziona attività Notebook: Text processing (.ipynb)

    

    Notebook: Text processing (.ipynb) File
  • Seleziona attività Slides: Lexical semantics

    

    Slides: Lexical semantics File
  • Seleziona attività Slides: Text representations

    

    Slides: Text representations File
  • Seleziona attività Slides: Information Extraction

    

    Slides: Information Extraction File
• Seleziona sezione Session 1: Introduction

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  Session 1: Introduction

  • Seleziona attività L1: Course introduction

    

    L1: Course introduction File
• Seleziona sezione Session 1.5: Recap

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  Session 1.5: Recap

  • Seleziona attività Notebook: Numpy & Pandas (HTML-Version)

    

    Notebook: Numpy & Pandas (HTML-Version) File
  • Seleziona attività Notebook: Seaborn (HTML-Version)

    

    Notebook: Seaborn (HTML-Version) File
• Seleziona sezione Session 2: Corpus linguistics & lexicon-semantic resources

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  Session 2: Corpus linguistics & lexicon-semantic resources

  • Seleziona attività Notebook: Corpus Linguistics (HTML-Version)

    

    Notebook: Corpus Linguistics (HTML-Version) File
  • Seleziona attività Excercise: PMI

    

    Excercise: PMI Compito
  • Seleziona attività Text: Effie Briest

    

    Text: Effie Briest File
• Seleziona sezione Session 3: Topic Modeling

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  Session 3: Topic Modeling

  • Seleziona attività TM: Slides

    

    TM: Slides File
  • Seleziona attività TM: Notebook (ipynb)

    

    TM: Notebook (ipynb) File
  • Seleziona attività Data file: biology and cs articles from Wikipedia

    

    Data file: biology and cs articles from Wikipedia
• Seleziona sezione Session 4: Networks

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  Session 4: Networks

  • Seleziona attività Notebook: Graphs & Network analysis (HTML-Version)

    

    Notebook: Graphs & Network analysis (HTML-Version) File
  • Seleziona attività Notebook: Graphs & Network analysis (ipynb)

    

    Notebook: Graphs & Network analysis (ipynb) File
• Seleziona sezione Session 5: Evaluation & Statistical Testing

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  Session 5: Evaluation & Statistical Testing

  • Seleziona attività Notebook: Evaluation & Significance Testing (HTML-Version)

    

    Notebook: Evaluation & Significance Testing (HTML-Version) File
  • Seleziona attività Notebook: Evaluation & Significance Testing (ipynb)

    

    Notebook: Evaluation & Significance Testing (ipynb) File
• Seleziona sezione Session 8: Deep Learning

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  Session 8: Deep Learning

  • Seleziona attività Intro2ML (from DS4DH1)

    

    Intro2ML (from DS4DH1) File
  • Seleziona attività Intro2DL: Autoencoders, CNNs, RNNs

    

    Intro2DL: Autoencoders, CNNs, RNNs File
  • Seleziona attività Notebook: Deep Learning (HTML)

    

    Notebook: Deep Learning (HTML) File
  • Seleziona attività Notebook: Deep Learning (ipynb)

    

    Notebook: Deep Learning (ipynb) File
• Seleziona sezione Session 9: Interpretability & Fairness

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  Session 9: Interpretability & Fairness

  • Seleziona attività Notebook: Explainability & Fairness (HTML)

    

    Notebook: Explainability & Fairness (HTML) File
  • Seleziona attività Notebook: Interpretability & Fairness (ipynb)

    

    Notebook: Interpretability & Fairness (ipynb) File
• Seleziona sezione Final Project

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  Final Project

  • Seleziona attività Submission deadline: 31.9.25

    Submission deadline: 31.9.25

    Please use the provided template for styling your project report.

    Project reports can be either written in German or English.

  • Seleziona attività Final Project: Description

    

    Final Project: Description File
  • Seleziona attività Dataset: Bundestag Corpus (1998-2019)

    

    Dataset: Bundestag Corpus (1998-2019) URL
  • Seleziona attività Sentiment Dictionary

    

    Sentiment Dictionary File
  • Seleziona attività Project report: LaTex Template

    

    Project report: LaTex Template File
  • Seleziona attività Project report: Word template

    

    Project report: Word template File
  • Seleziona attività Project report: Overleaf LaTex template

    

    Project report: Overleaf LaTex template URL
  • Seleziona attività Abgabe Hausarbeit

    

    Abgabe Hausarbeit Compito