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WiSe 2026/27

Methods of Social Data Analysis (B.Sc) - Einzelansicht

  • Funktionen:
Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung SWS 4
Veranstaltungsnummer 425220000 Max. Teilnehmer/-innen
Semester WiSe 2025/26 Zugeordnetes Modul
Erwartete Teilnehmer/-innen
Rhythmus jedes 2. Semester
Hyperlink https://moodle.uni-weimar.de/course/view.php?id=55422
Weitere Links Moodle-Link
https://www.jakesch-lab.org/
Sprache englisch
Termine Gruppe: [unbenannt]
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
Mi. 11:00 bis 12:30 wöch. von 22.10.2025  Bauhausstraße 11 - Seminarraum H  

Vorlesung

 
Einzeltermine anzeigen
Di. 15:15 bis 16:45 wöch. von 28.10.2025  Bauhausstraße 11 - Seminarraum H  

Übung

 
Gruppe [unbenannt]:
 
 


Zugeordnete Personen
Zugeordnete Personen Zuständigkeit
Jakesch, Maurice, Prof., PhD
Navajas Fernández, Nelson
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester Leistungspunkte
B. Sc. Medieninformatik (B.Sc.), PV 29 - 6
B. Sc. Medieninformatik (B.Sc.), PV 11 - 6
B. Sc. Medieninformatik (B.Sc.), PV 16 - 6
B. Sc. Medieninformatik (B.Sc.), PV 17 - 6
B. Sc. Informatik (B.Sc.), PV 2020 - 6
Zuordnung zu Einrichtungen
Computational Social Science
Inhalt
Beschreibung

How can we use data to answer questions about people and society? This course introduces foundational concepts and methods in the quantitative analysis of social data. Through a blend of theoretical insights and hands-on practice, students will get to know the quantitative data analysis pipeline—from data collection and cleaning to statistical modeling and inference.

Topics include the design and execution of surveys and experiments, the concepts of sampling, bias and variance, statistical modeling and inferences, and the ethics of working with people’s data. Students will develop an understanding of correlation, regression, statistical power, confidence intervals, and hypothesis tests—skills essential for conducting robust analyses in a data-rich but complex social world.

By the end of the course, students will be able to design basic studies, evaluate the reliability of quantitative evidence, and use statistical methods to test hypotheses on data. They will also have gained some familiarity with R, a statistics-focused programming language widely used data scientists and researchers

Literatur

Salganik, Matthew J. Bit by bit: Social research in the digital age. Princeton University Press, 2019.

Voraussetzungen

Familiarity with basic concepts of programming and probability is required.

 

Leistungsnachweis

In-class presentations, course mini-project, final exam.

Zielgruppe

B.Sc. Informatik


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2025/26 , Aktuelles Semester: WiSe 2026/27

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