Markus Feiks

Empirische Sozialforschung mit Python (eBook, PDF)

Daten automatisiert sammeln, auswerten, aufbereiten

• Format: PDF

Produktbeschreibung

In Zeiten von "Big Data" wird es zunehmend wichtiger, Datenprozesse automatisieren zu können. In diesem Buch wird die Programmsprache Python dazu eingesetzt, Daten automatisiert zu erheben, diese auszuwerten und Zusammenhänge zu visualisieren. Die Beispiele sind einfach gehalten und können jedoch auf eigene, komplexere Vorhaben übertragen werden. Daher eignet sich das Buch für all jene, die noch keine Erfahrung mit der Programmierung gesammelt haben.

Der Inhalt Python verstehen und anwenden.- Verarbeitung tabellarischer Daten in Python.- Datenerhebung mit Python am Beispiel von Twitter und Nachrichten-Medien.- Statistische Berechnungen mit Python.- Daten visualisieren

Die Zielgruppen Dozierende und Lehrende der Sozialwissenschaften

Der Autor Dr. Markus Feiks war wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Medienwissenschaft der Eberhard Karls Universität Tübingen. In seiner Dissertation hat er sich mit künstlicher Kreativität in der Werbebranche beschäftigt und dazu eine Diskursanalyse durchgeführt. In seiner Lehre hat er vor allem Seminare zu Methoden der empirischen Sozial- sowie Kommunikationsforschung gegeben.

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Produktdetails

• Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden
• Seitenzahl: 147
• Erscheinungstermin: 23. April 2019
• Deutsch
• ISBN-13: 9783658258771
• Artikelnr.: 56848517

Autorenporträt

Dr. Markus Feiks war wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Medienwissenschaft der Eberhard Karls Universität Tübingen. In seiner Dissertation hat er sich mit künstlicher Kreativität in der Werbebranche beschäftigt und dazu eine Diskursanalyse durchgeführt. In seiner Lehre hat er vor allem Seminare zu Methoden der empirischen Sozial- sowie Kommunikationsforschung gegeben.

Inhaltsangabe

Einleitung.- Python verstehen und anwenden.- Verarbeitung tabellarischer Daten in Python.- Datenerhebung mit Python am Beispiel von Twitter und Nachrichtenmedien.- Statistische Berechnungen mit Python.- Daten visualisieren.- Ausblick.- Weiterführende Literatur.