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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: 09:06 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
Methodenwerkstatt
Beginn: 13:30 Uhr
Datenanalyse in Python: Scipy und Statsmodels
Beginn: 13:30 Uhr
Datenanalyse in SPSS
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
Qualitative Analysen von Social-Media-Daten
Beginn: 13:00 Uhr
Forschen im virtuellen Raum
Beginn: 13:00 Uhr
Datenanalyse in R
Beginn: 08:30 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
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
Anonymisierung von qualitativen Interviews
Beginn: 14:00 Uhr
Einführung in R
Beginn: 08:30 Uhr
Interview-Werkstatt - Leitfäden entwerfen & Interviewführung üben
Beginn: 13:00 Uhr