Data Exploration Notebooks für das Seminar "Digitale Mediennutzung und Data Literacy - Über Datenspuren und ihre Nutzung" (WiSe 2020-2021, Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf)

Dieses Repository enthält interaktive Jupyter Notebooks, mit denen Sie Ihre eigenen digitalen Spurdaten explorieren können. Was Jupyter Notebooks sind und wie sie funktionieren, wird im Notebook jupyter_intro.ipynb erklärt.

Über den Service GESIS Notebooks können Sie die Notebooks bzw. den darin enthaltenen Code (und Text) bearbeiten und ausführen (und auch neue Notebooks erstellen), ohne lokal etwas auf Ihrem Rechner zu installieren. Möglich ist dies durch den Service Binder.

Drücken Sie den "Launch Binder"-Button, um die Online-Umgebung für die interaktiven Notebooks in Ihrem Browser zu starten (NB: Dies kann eine Weile dauern).

Wenn sie den "Launch Binder"-Button drücken, öffnet sich eine Jupyter-Lab-Umgebung. Die interaktiven Jupyter Notebooks sind die .ipynb-Dateien, die Sie links im File-Explorer-Menü im Jupyter Lab sehen werden. Diese können Sie durch einen Doppelklick auf den Dateinamen öffnen.

Ein Hinweis zur Nutzung von GESIS Notebooks: Alle Änderungen, die Sie in den Notebooks vornehmen, sind nicht persistent (d.h. sie gelten nur für die aktuelle Nutzungssession). Wenn Sie die geänderten Notebooks weiterverwenden möchten, können Sie diese entweder herunterladen (wie dies geht, wird im Notebook jupyter_intro.ipynb erklärt) und lokal speichern und nutzen, oder Sie erstellen sich einen Nutzer*innen-Account, indem Sie auf der GESIS-Notebooks-Webseite auf Login oder Try it now klicken und dann auf You are not yet registered?. Authentifizierte Benutzer*innen können nicht nur ihre Änderungen speichern, sondern bekommen auch mehr Arbeitsspeicher für ihre Notebooks zugewiesen und haben ein längeres Zeitlimit für ein Timeout durch Inaktivität (weitere Informationen finden Sie in den GESIS-Notebook-FAQs).

Wenn Sie Jupyter Notebooks auch lokal auf Ihrem Rechner nutzen, bearbeiten oder erstellen möchten, ist die einfachste Option, Anaconda zu installieren und dann die damit lokal installierte Version von Jupyter Notebook oder Jupyter Lab zu verwenden. Die einfachste Option, um den gesamten Inhalt dieses GitHub-Repositories lokal zu speichern, ist, auf dieser Seite den grünen Code-Button zu klicken und dann Download ZIP auszuwählen (wenn Sie bereits mit Git bzw. GitHub arbeiten, können Sie das Repository natürlich auch einfach clonen).