Computational Methods für die Sozial- und Geisteswissenschaften:
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Wiesbaden
Springer VS
[2023]
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|---|---|
| adam_text | TEIL
I
GRUNDLAGEN
1
EINLEITUNG
UND
UEBERBLICK
..........................................................................
3
1.1
WAS
SIND
COMPUTATIONAL
METHODS?
...................................................
6
1.2
DER
WERKZEUGKOFFER
..........................................................................
13
1.3
MIT
FEHLERN
UMGEHEN
........................................................................
21
1.4
UEBERBLICK
UEBER
DAS
BUCH
....................................................................
23
LITERATUR
.....................................................................................................
27
2
DATENQUELLEN
..............................................................................................
31
2.1
WEBSEITEN
..........................................................................................
34
2.2
APPLICATION
PROGRAMMING
INTERFACES
...............................................
37
2.3
DATENBANKEN
UND
DATENSAETZE
..............................................................
42
LITERATUR
.....................................................................................................
48
3
DATENFORMATE
............................................................................................
53
3.1
DATENTYPEN
........................................................................................
55
3.2
TEXTFORMATE
(MD)
..............................................................................
58
3.3
TABELLENFORMATE
(CSV)
......................................................................
61
3.4
AUSZEICHNUNGSSPRACHEN
(HTML
UND
XML)
...................................
62
3.5
OBJEKTDATENFORMATE
(JSON)
.............................................................
67
3.6
DATENBANKEN
(SQL
UND
NOSQL)
.....................................................
68
3.7
DATENMODELLE
(RDF)
.........................................................................
72
LITERATUR
.....................................................................................................
79
VIII
INHALTSVERZEICHNIS
4
DATENEXTRAKTION
......................................................................................
83
4.1
SELEKTIONSVERFAHREN
UND-SPRACHEN
.................................................
85
4.2
TRANSFORMATIONSVERFAHREN
...............................................................
112
LITERATUR
....................................................................................................
128
TEIL
II
PROGRAMMIERKONZEPTE
5
PROGRAMMIERUNG
....................................................................................
133
5.1
EINFUEHRUNG
IN
DIE
DATENANALYSE
MIT
R
...........................................
136
5.2
EINFUEHRUNG
IN
DIE
DATENANALYSE
MIT
PYTHON
...................................
174
LITERATUR
....................................................................................................
202
6
SCALING
UP.
DATEN
UND
SKRIPTE
ORGANISIEREN
........................................
207
6.1
VERSIONSVERWALTUNG
..........................................................................
209
6.2
ENTWICKLUNGSUMGEBUNGEN
..............................................................
214
6.3
LAUFZEITUMGEBUNGEN
UND
VIRTUELLE
BOXEN
.....................................
220
6.4
PARALLELISIERUNG
MIT
CORES,
CLUSTERN
UND
CLOUD
COMPUTING
...........
235
LITERATUR
....................................................................................................
249
TEIL
III
ANWENDUNGSFELDER
7
AUTOMATISIERTE
DATENERHEBUNG
............................................................
255
7.1
WEBSCRAPING
....................................................................................
257
7.2
APPLICATION
PROGRAMMING
INTERFACES
(APIS)
.................................
282
LITERATUR
....................................................................................................
301
8
MASCHINELLES
LERNEN
...............................................................................
305
8.1
UEBERWACHTE
LERNVERFAHREN
..............................................................
308
8.2
UNUEBERWACHTE
LERNVERFAHREN
..........................................................
336
LITERATUR
....................................................................................................
350
9
TEXTANALYSE
.............................................................................................
355
9.1
WORTFREQUENZANALYSEN
......................................................................
357
9.2
DIKTIONAERBASIERTE
INHALTSANALYSE
......................................................
373
9.3
SYNTAX
UND
SEMANTIK
......................................................................
380
LITERATUR
....................................................................................................
386
10
NETZWERKANALYSE
.....................................................................................
389
10.1
GRUNDLEGENDE
KONZEPTE
DER
NETZWERKANALYSE
..............................
392
10.2
ERHEBUNG,
ANALYSE
UND
VISUALISIERUNG
VON
NETZWERKEN
............
402
LITERATUR
......................................................................................................
419
INHALTSVERZEICHNIS
IX
11
SIMULATIONSVERFAHREN
...............................................................................
423
11.1
EINE
WELT
ENTSTEHT
............................................................................
428
11.2
DIE
WELT
ENTWICKELT
SICH
..................................................................
429
11.3
ANALYSE
DER
ERGEBNISSE
....................................................................
431
LITERATUR
......................................................................................................
433
12
ZUSAMMENFASSUNG
...................................................................................
435
LITERATUR
......................................................................................................
438
LITERATUR
............................................................................................................
439
|
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TEIL
I
GRUNDLAGEN
1
EINLEITUNG
UND
UEBERBLICK
.
3
1.1
WAS
SIND
COMPUTATIONAL
METHODS?
.
6
1.2
DER
WERKZEUGKOFFER
.
13
1.3
MIT
FEHLERN
UMGEHEN
.
21
1.4
UEBERBLICK
UEBER
DAS
BUCH
.
23
LITERATUR
.
27
2
DATENQUELLEN
.
31
2.1
WEBSEITEN
.
34
2.2
APPLICATION
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INTERFACES
.
37
2.3
DATENBANKEN
UND
DATENSAETZE
.
42
LITERATUR
.
48
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.
53
3.1
DATENTYPEN
.
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3.2
TEXTFORMATE
(MD)
.
58
3.3
TABELLENFORMATE
(CSV)
.
61
3.4
AUSZEICHNUNGSSPRACHEN
(HTML
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XML)
.
62
3.5
OBJEKTDATENFORMATE
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.
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3.6
DATENBANKEN
(SQL
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NOSQL)
.
68
3.7
DATENMODELLE
(RDF)
.
72
LITERATUR
.
79
VIII
INHALTSVERZEICHNIS
4
DATENEXTRAKTION
.
83
4.1
SELEKTIONSVERFAHREN
UND-SPRACHEN
.
85
4.2
TRANSFORMATIONSVERFAHREN
.
112
LITERATUR
.
128
TEIL
II
PROGRAMMIERKONZEPTE
5
PROGRAMMIERUNG
.
133
5.1
EINFUEHRUNG
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DIE
DATENANALYSE
MIT
R
.
136
5.2
EINFUEHRUNG
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DATENANALYSE
MIT
PYTHON
.
174
LITERATUR
.
202
6
SCALING
UP.
DATEN
UND
SKRIPTE
ORGANISIEREN
.
207
6.1
VERSIONSVERWALTUNG
.
209
6.2
ENTWICKLUNGSUMGEBUNGEN
.
214
6.3
LAUFZEITUMGEBUNGEN
UND
VIRTUELLE
BOXEN
.
220
6.4
PARALLELISIERUNG
MIT
CORES,
CLUSTERN
UND
CLOUD
COMPUTING
.
235
LITERATUR
.
249
TEIL
III
ANWENDUNGSFELDER
7
AUTOMATISIERTE
DATENERHEBUNG
.
255
7.1
WEBSCRAPING
.
257
7.2
APPLICATION
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INTERFACES
(APIS)
.
282
LITERATUR
.
301
8
MASCHINELLES
LERNEN
.
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.
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LERNVERFAHREN
.
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.
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.
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9.1
WORTFREQUENZANALYSEN
.
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DIKTIONAERBASIERTE
INHALTSANALYSE
.
373
9.3
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SEMANTIK
.
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.
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NETZWERKANALYSE
.
389
10.1
GRUNDLEGENDE
KONZEPTE
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NETZWERKANALYSE
.
392
10.2
ERHEBUNG,
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UND
VISUALISIERUNG
VON
NETZWERKEN
.
402
LITERATUR
.
419
INHALTSVERZEICHNIS
IX
11
SIMULATIONSVERFAHREN
.
423
11.1
EINE
WELT
ENTSTEHT
.
428
11.2
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WELT
ENTWICKELT
SICH
.
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11.3
ANALYSE
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ERGEBNISSE
.
431
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