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Level: "Awareness"

Introduction to important aspects about the work with data
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Picture: Volker Schwartze

In the first level of the certificate, you will get an overview of fundamental aspects regarding the work with data. In addition to topics related to the collection, management, analysis and interpretation of data, also legal, ethical and social aspects will be discussed.

The DALIJE online course (Moodle) introduces you to the Data & AI Literacy competencies and gives you first opportunities to gain experiences with basic tools. You have full flexibility in working through the course, whether during the semester or in a block during the lecture-free period. You can decide. Therefore, registration is also possible after the start of the semester without any problems.

During the semester, we also offer various 90-minute "Hands-on sessions" in which we will present individual topics and tools in more detail.

  • Organisatorisches und Abschluss

    Am Beginn des Semesters gibt es eine Auftaktveranstaltung, in der das Thema Data Literacy und seine Relevanz in unserer Gesellschaft vorgestellt wird. In diesem Rahmen informieren wir auch über den Ablauf des Zertifikatsprogramms und der organisatorischen Details zu den Hands-On-Sessions. Wer die Auftaktveranstaltung verpasst hat, kann sich die Aufzeichnung davon im Onlinekurs anschauen.

    Zum erfolgreichen Abschluss dieser Zertifikatsstufe müssen der Onlinekurs und mindestens 3 der angebotenenen Hands-On-Sessions erfolgreich absolviert werden. Das Zertifikat kann dann per E-Mail formlos beantragt werden: dataliteracy@uni-jena.de

  • Anmeldung

    Studierende der Universität Jena 
    Melden Sie sich einfach über FriedolinExternal link an.

    Interessierte, die nicht an der Universität Jena eingeschrieben sind
    Kontaktieren Sie uns einfach per E-Mail: dataliteracy@uni-jena.de 

    Eine Anmeldung ist jederzeit im Verlauf des Semesters möglich. Beachten Sie aber die Verfügbarkeit vn Terminen für die Hands-On-Sessions, die für den erfolgreichen Abschluss der Zertifikatsstufe relevant sind.

Hands-on Sessions

The hands-on sessions are thematically focused introductions to topics and tools that provide an entry point. No special previous knowledge is required. Thus, the courses are suitable for beginners from all disciplines. "Hands-on" is defined broadly and includes, depending on the topic, sessions with exercise or seminar character.

 

Registration

All participants in the certificate programme do not have to register separately for the hands-on sessions. The registration will be done in the Moodle room.

All other students, please register for the individual sessions in which you are interested via FriedolinExternal link.

If you have questions regarding the Hands-on Sessions or you encouter problems, please contact us: dataliteracy@uni-jena.de

Sessions Winter Semester 2025/2026

  • Smarte Datenorganisation & effektives Teamwork: Mit der FSU-Cloud durchs Studium

    Datum:
    28.10.2025, 16 Uhr (c.t.)

    Ort:
    TBD 

    Verantwortliche/r:
    Dr. Volker Schwartze (Data Literacy Projekt)

    Zusammenfassung:

    Die passende Sicherung von Daten und die Organisation von Projekten sind Herausforderungen, die sich in nahezu allen Arbeits- und Lebensbereichen finden lassen. Das kann im kleinen die eigene Arbeit an Seminar- oder Abschlussarbeiten sein oder auch ein kollaboratives Projekt im Rahmen von Seminaren oder im späteren Job.

    In der Hands-on Session stellen wir Grundlagen des Daten- und Projektmanagements mit der FSU-Cloud (Nextcloud) vor. Die Cloud ist für alle Studierenden an der Universität Jena frei nutzbar und bietet eine Vielzahl von Werkzeugen zur effektiven Ablage und Bearbeitung von Daten. Dabei geht es sowohl um die sichere Verwaltung und Organisation von Dateien als auch spezifische Möglichkeiten zur Arbeit in Projekten (z.B. Seminar- und Abschlussarbeiten, Berichte, Präsentationen). In diesem Zusammenhang werden Funktionen zur gemeinsamen Bearbeitung von Dateien sowie zur effektiven Organisation der Arbeiten im Team vorgestellt (bspw. Aufgaben, Kanban-Boards).

  • Generative KI für das Studium?! - Funktionsweise, Einsatzszenarien und Regelungen

    Datum:
    13.11.2025, 16 Uhr (c.t.)

    Ort:
    TBD 

    Verantwortliche/r:
    Dr. Volker Schwartze (Data Literacy Projekt)

    Zusammenfassung:

    Die rasante Entwicklung generativer KI verändert alle Bereiche unserer Gesellschaft. Gerade an Hochschulen stellen sich dazu viele Fragen. Was müssen Studierende über diese Technologien, ihre Hintergründe und Anwendung lernen und in welchen Bereichen sollte generative KI im Studium (nicht) eingesetzt werden?

    In der Hands-on Session geben wir den Teilnehmenden einen Einblick in die technischen Hintergründe zu generativer KI und diskutieren dabei auch Grenzen der Systeme. Darüber hinaus werden wir potentielle Anwendungsszenarien im Studium sowie damit verbundene Regelungen an den Hochschulen diskutieren. Wir stellen in diesem Kontext einzelne Tools vor, welche sich leicht bedienen lassen und den Anforderungen an den Datenschutz genügen. Nach dem Kurs kennen Teilnehmende wichtige Grundlagen von generativer KI und können Anwendungsfälle sowie die damit verbundene Richtlinien und technische Grenzen identifizieren.

    Für die Teilnahme sind keine Vorkenntnisse erforderlich.

  • R für Neugierige I: Warum Programmieren nützlich ist – und wie du startest

    Datum:
    24.11.2025, 16 Uhr (c.t.)

    Ort:
    TBD 

    Verantwortliche/r:
    Dr. Martin Kerntopf (Data Literacy Projekt)

    Zusammenfassung:

    Programmieren ist eine praktische Fähigkeit, die es einem ermöglicht, datenbasierte Probleme zu lösen und komplexe Aufgaben zu automatisieren. In einer Welt, die zunehmend von digitalen Prozessen und Daten geprägt ist, sind grundlegende Programmierkenntnisse hilfreich, sowohl zum Lösen eigener Probleme als auch für ein besseres Verständnis digitaler Systeme. Programmieren heißt nicht immer, umfangreiche und komplexe Software zu schreiben – es geht oft darum, einfache, aber effektive Lösungen für praktische Anwendungsfälle im Studium, der Arbeit oder im Alltag zu finden. 

    In diesem Kurs bekommst du einen Einstieg in die Programmierung am Beispiel von R, einer Open-Source-Programmiersprache, die ursprünglich speziell für die Datenanalyse und -visualisierung verwendet wird. 

    Dieser Einführungskurs in R richtet sich an Anfänger, die keine oder nur wenig Erfahrungen mit der Programmiersprache R haben. Die Teilnehmenden lernen grundlegende Konzepte der Programmierung kennen und bekommen anhand von Beispielfällen einen Einblick in Anwendungsszenarien von R. 

  • R für Neugierige II – Daten auswerten und visualisieren

    Datum:
    25.11.2025, 16 Uhr (c.t.)

    Ort:
    TBD 

    Verantwortliche/r:
    Dr. Martin Kerntopf (Data Literacy Projekt)

    Zusammenfassung:

    R ist eine leistungsstarke Open-Source-Programmiersprache, die sich ideal für Datenanalyse und Visualisierung eignet. Mit den richtigen Techniken lassen sich Daten effizient auswerten, Zusammenhänge erkennen und Ergebnisse anschaulich präsentieren.

    In dieser Hands-on Session lernst du praxisnah, wie sich Daten in R aufbereiten und mit unterschiedlichen Plots visualisieren lassen. Wir geben dabei Einblicke in nützliche Funktionen und Pakete, mit denen du eigene Datensätze schnell auswerten und verständlich darstellen kannst. Der Kurs ist für alle geeignet, die bereits grundlegende Kenntnisse von R haben (z.B. durch die einführende Hands-on Session zu R) und sich näher mit den Möglichkeiten zur Datanvisualisierung in R auseinandersetzen wollen.

  • Excel your Data I: Tipps und Tricks für die effektive Organisation von Tabellen

    Datum:
    11.12.2025, 16 Uhr (c.t.)

    Ort:
    TBD 

    Verantwortliche/r:
    Dr. Volker Schwartze (Data Literacy Projekt)

    Zusammenfassung:

    Tabellenkalkulationssoftware wie Excel oder LibreOffice Calc ist ein mächtiges Werkzeug, um Daten zu verwalten und Projekte zu organisieren. Die größte Herausforderung liegt dabei oft nicht in der Analyse selbst, sondern bereits darin, Daten konsistent, fehlerfrei und gut strukturiert zu halten.

    In dieser Hands-on Session lernen Teilnehmende, wie sie ihre Datenbasis sauber aufbauen und organisieren können. Wir zeigen, wie man Dateneingaben effizient gestaltet, Fehler erkennt und korrigiert sowie mehrere Datenquellen zusammenführt. Mit praktischen Tipps und kleinen Hacks wird der Umgang mit Tabellen einfacher und sicherer. Diese Session ist ideal für alle, die ihre Tabellen solide aufbereiten und den Grundstein für weiterführende Analysen legen möchten.

     

  • Excel your Data II: Tipps und Tricks für die Datennalyse und -visualisierung in Spreadsheet-Tools

    Datum:
    08.01.2025, 16 Uhr (c.t.)

    Ort:
    TBD

    Verantwortliche/r:
    Dr. Volker Schwartze (Data Literacy Projekt)

    Zusammenfassung:

    Tabellenkalkulationssoftware wie Excel oder LibreOffice Calc bietet leistungsstarke Möglichkeiten, Daten nicht nur zu verwalten, sondern auch sinnvoll auszuwerten und anschaulich darzustellen.

    In dieser Hands-on Session lernen Teilnehmende, wie sie Pivot-Tabellen, erweiterte Funktionen und Diagramme nutzen, um Daten effektiv auszuwerten und verständlich zu präsentieren. Wir zeigen, wie auch komplexere Daten zusammengefasst, interpretiert und visuell aufbereitet werden können. 

Overview of topics covered in the Hands-on Sessions

In addition to the Hands-on Sessions currently on offer, we organize a changing range of sessions on various topics each semester. Here you will find an overview of topics on which we have already held hands-on sessions.

If you are interested in a specific topic or would like to see hands-on sessions on other topics, please feel free to contact us: dataliteracy@uni-jena.de

Critical examination of data

  • Lies, Damn Lies and Statistics: Dealing with (un)statistics in everyday life
  • Critical approach to AI: Proxy variables, biases, and feedback loops
  • Data ethics: Areas of conflict between ethics and information technology
  • We need to talk about your data...: Important basics of data protection

Tools & Methods

  • Visualizing data: Practical tools & best practices
  • Data visualization without programming
  • Excel your Data: Tips and tricks for working with tabular data
  • Organizing tables: Introduction to OpenRefine
  • R for the curious I: Why programming is useful – and how to get started
  • R for the curious II – Evaluating and visualizing data
  • Introduction to the Python programming language
  • Introduction to the SQL database language
  • Data and project management with the FSU Cloud
  • Formatting documents more efficiently: Introduction to LaTeX
  • From notes and presentations to websites: The all-rounder Markdown
  • Interactive presentations with Markdown and Reveal js

Focus on artificial intelligence

  • How do machines actually learn? - An introduction to machine learning for non-computer scientists
  • Generative AI for studying?! - How it works, application scenarios, and regulations