TY - GEN A1 - Nitsche, Stephanie A1 - Taube, Anke T1 - Datenanalyse für Bibliothekar*innen mit dem DNBLab T2 - Hands-on Lab/ Datenanalyse für Bibliothekar*innen mit dem DNBLab (27.06.2025, 09:00 - 11:00, Salon London) N2 - Einfache Datenanalysen sind eine hilfreiche Möglichkeit, die eigenen Daten und Bestände nach bestimmten Fragestellungen hin auszuwerten, Übersichten zu gewinnen sowie um Fehler oder Inkonsistenzen aufzudecken. Der Workshop zur Datenanalyse für Bibliothekar*innen mit dem DNBLab bietet daher eine kurze Einführung in das Thema und sammelt zu Beginn konkrete Anliegen und Anwendungsfälle der Teilnehmer*innen, die diesen in ihrem Arbeitsalltag bereits begegnet sind. In einem ersten Hands-On-Teil folgt dann zunächst eine gemeinsame exemplarische Aufbereitung und Analyse eines Datensets auf eine anschauliche Fragestellung hin. Hierfür wird die Programmiersprache Python in einer JupyterLab-Umgebung genutzt. In einem zweiten Teil werden den Teilnehmer*innen dann verschiedene kleinere Skripte zur Verfügung gestellt, anhand derer sie in Kombination mit dem zuvor erworbenen Wissen allein oder in Kleingruppen eine Analyse auf eine von ihnen gewählte Fragestellung hin selbst ausprobieren können. Hierzu stehen die folgenden Analysemöglichkeiten zur Verfügung, aus denen jeweils eine gewählt werden kann: Datenanalysen nach Publikationsjahr, Titel oder Personen, Analyse eines frei gewählten Datenfeldes oder die Erstellung einer einfachen Visualisierung. Fortgeschrittene Teilnehmer*innen können in diesem Teil auch bereits mehrere Analysen ausprobieren. Abschließend werden die Ergebnisse und Erkenntnisse der Teilnehmer*innen im Plenum gesammelt und in einer kurzen Abschlussdiskussion können Fragen, Herausforderungen und Anregungen thematisiert werden. Der Fokus des Workshops liegt auf Metadaten im MARC21-xml-Format, die Anwendungsfälle und Skripte lassen sich aber auch bspw. auf PICAplus-xml oder DublinCore anpassen. Rudimentäre Programmierkenntnisse oder erste Erfahrungen mit der Programmiersprache Python werden empfohlen, sind aber nicht zwingende Voraussetzung für die Teilnahme. Y1 - 2025 ER - TY - GEN A1 - Taube, Anke A1 - Fuchs, Franziska T1 - DNBLab: Eigene Datensets mit Jupyter Notebooks und KI-Unterstützung zusammenstellen T2 - Hands-on Lab/ DNBLab: Eigene Datensets mit Jupyter Notebooks und KI-Unterstützung zusammenstellen (25.06.2025, 11:00 - 12:30, Salon London) N2 - Als zentraler Anlaufpunkt bietet das DNBLab www.dnb.de/dnblab einen niederschwelligen Zugang zu Metadaten und digitalen Objekten der Deutsche Nationalbibliothek (DNB) und deren Nutzung, Analyse und Aufbereitung. Nach einem kurzen Überblick über das vielseitige Datenangebot der DNB ist das Ziel des zweistündigen Hands-on-Workshops die praktische Einführung in die Verwendung von KI-Unterstützung zur Abfrage der SRU-Schnittstelle der DNB für individuelle Datenselektionen. In einem Python-basierten Jupyter Notebook beziehen Einsteiger*innen automatisiert Daten und ändern Codeteile mit Hilfe eines eingebundenen KI-Chatbots (Jupyter-AI). Neben einfachen Anpassungen nach eigenen Kriterien und KI-Unterstützung bei Fehlermeldungen wird den Teilnehmenden die Anfragesprache Continuous Query Language (CQL) vorgestellt. Wie die Expertensuche im Katalog basiert die SRU-Schnittstelle auf verschiedenen Wortlisten (Indices), die gezielt über CQL-Parameter durchsucht werden können. Mittels gemeinsam formulierten Fragen (Prompts) werden für die Generierung spezifischer Suchanfragen verschiedene KI-Chatbots herangezogen und Tipps für den effizienten Einsatz von Large Language Models (LLMs) und KI-Prompting gegeben. Die Ergebnisse werden am Ende in einer gemeinsamen Feedbackrunde beurteilt (Lessons learned). Die im Rahmen des Workshops eingesetzten Codeteile können ohne Vorkenntnisse ausgeführt und angepasst werden. Grundlegende Kenntnisse in der Programmiersprache Python und Jupyter Notebooks werden nicht vorausgesetzt. Ein eigener Account bei ChatGPT, Perplexity oder Hugging Face ist von Vorteil. KW - Metadaten KW - Künstliche Intelligenz KW - Schnittstelle Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0290-opus4-194972 ER - TY - GEN A1 - Fuchs, Franziska A1 - Taube, Anke T1 - DNBLab: Daten bereinigen und zusammenführen mit OpenRefine T2 - Hands-on Lab/ DNBLab: Daten bereinigen und zusammenführen mit OpenRefine (24.06.2025, 13:00 - 15:00, Salon London) N2 - Das DNBLab der Deutschen Nationalbibliothek (DNB) ermöglicht Nutzer*innen den Zugriff auf die umfangreichen Daten und freien digitalen Ressourcen der DNB, die über verschiedene Schnittstellen und Metadatenformate bereitgestellt werden. Die Teilnehmenden lernen das DNBLab-Angebot kennen, bevor gemeinsam eine maschinell gestützte Datenbereinigung- und Analyse durchgeführt wird. Durch Veränderungen in bibliothekarischen Erschließungsrichtlinien und Regelwerken sehen sich Nutzer*innen oftmals mit unstrukturierten und unvollständigen Daten konfrontiert. Mit OpenRefine, einem nutzerfreundlichen Open-Source-Tool für Datenbereinigungen, werden in dem Hands-on-Workshop gemeinsam Titeldaten aufbereitet und über eine Verbindung zur Gemeinsamen Normdatei (GND) mit zusätzlichen personenbezogenen Informationen angereichert. Die Datenbasis bildet ein vorher selektiertes Datenset aus den freien digitalen Objektsammlungen des DNBLabs. Nach dem gemeinsamen Datenbezug mit einem vorbereiteten Jupyter Notebook in der Programmiersprache Python können die Teilnehmenden die SRU-Schnittstelle der DNB automatisiert abfragen und wissen, wie sie Codeteile für ihre Suchanfrage anpassen können. Im Hauptteil werden nach einer kurzen Tool-Einführung gemeinsamen verschiedene Datensets mit OpenRefine bereinigt und angereichert. Dabei lernen die Teilnehmenden, die Anwendung von Funktionen in der General Refine Expression Language (GREL) anzuwenden. Es folgt eine Normierung von Jahreszahlen und Verlagsorten in unterschiedlichen Verfahren. Mittels Schnittstelle wird anschließend eine Verbindung zur GND hergestellt, um zusätzliche Informationen über enthaltene Autor*innen anzureichern. Erste Programmiererfahrungen sind hilfreich, aber keine Voraussetzung für die Teilnahme. Eine lokale Installation von OpenRefine wird empfohlen. Der Workshop richtet sich an Einsteiger*innen, die maschinelle Analysetools kennenlernen möchten. KW - Metadaten KW - Datenbereinigung KW - OpenRefine KW - Datenanreicherung KW - Datenanalyse Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0290-opus4-195017 ER - TY - GEN A1 - Taube, Anke T1 - Hands-on-Workshop DNBLab - Praxiseinführung zum maschinellen Zugang und Arbeiten mit den freien Daten und Objekten der DNB T2 - Hands-on Lab/ Hands-on-Workshop DNBLab - Praxiseinführung zum maschinellen Zugang und Arbeiten mit den freien Daten und Objekten der DNB (04.06.2024, 16:00 - 18:00, Saal 6 / 1. OG) N2 - Mit dem DNBLab www.dnb.de/dnblab bietet die Deutsche Nationalbibliothek allen an Text und Data Mining Interessierten einen zentralen Anlaufpunkt für den Zugriff auf ihre Metadaten und freien digitalen Ressourcen. Neben einem Überblick über das vielseitige Datenangebot der DNB ist das Ziel des zweistündigen Hands-on-Workshops, den Teilnehmer*innen eine niedrigschwellige praktische Einführung in automatisierte Abfragen über die verschiedenen offenen Bezugswege sowie geeigneten Datenformate zu geben. Durch das gemeinsame Bearbeiten einer Beispielfragestellung werden neben der exemplarischen Abfrage der SRU-Schnittstelle und Bildung eines eigenen Datensets Grundlagen für die Datenaufbereitung für Analysen und Visualisierungen vermittelt. Die im Rahmen des Workshops eingesetzten Codeteile können ohne Vorkenntnisse ausgeführt und angepasst werden. Grundlegende Kenntnisse in der Programmiersprache Python und Jupyter Notebooks werden nicht vorausgesetzt, sind aber hilfreich. Wesentlich ist das Interesse an Schnittstellenabfragen und Metadatenformaten sowie die Motivation zum gemeinsamen Arbeiten und Austausch. KW - DNBLab KW - TDM KW - Digital Humanities KW - Jupyter Notebooks KW - Digital Humanities KW - Jupyter Notebooks Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0290-opus4-187420 ER - TY - GEN A1 - Taube, Anke T1 - Open DNBLab - Ein praktischer Einstieg in den Bezug und die Analyse der Daten und freien digitalen Objekte der DNB T2 - Hands-on Lab/ Open DNBLab - Ein praktischer Einstieg in den Bezug und die Analyse der Daten und freien digitalen Objekte der DNB (25.05.2023, 14:00 - 16:00, Konferenzraum 15) N2 - Die Deutsche Nationalbibliothek (DNB) bietet ihre über 50 Mio. Datensätze sowie viele digitale Objektsammlungen frei zugänglich an. Verschiedene Zugriffsmöglichkeiten für Wissenschaft und Forschung sowie für experimentelles und kreatives Arbeiten bietet das DNBLab. In dieser zweistündigen Praxisübung werden die verschiedenen Zugänge zu den Metadaten und freien digitalen Objekten gezeigt und exemplarisch für eine Analyse aufbereitet. Nach einer kurzen Vorstellung des DNBLabs wird gemeinsam eine exemplarische Fragestellung an die Daten mit Hilfe eines Online Coding Tutorials (Jupyter Notebook) und Methoden des Text and Data Minings beantwortet. Ohne Programmierkenntnisse oder Installationsaufwand erhalten sie einen ersten Eindruck über Zugriffsmöglichkeiten auf und die Arbeit mit Metadaten sowie freien digitalen Objekten. Exemplarisch werden durch eine Abfrage der SRU-Schnittstelle Grundlagen zur Bildung eigener Datensets vermittelt und ein beispielhaftes Datenset im MARC-Format analysiert. Am Ende werden die Ergebnisse für die maschinelle Weiterverarbeitung aufbereitet und visualisiert. Für die Teilnahme werden eigene Laptops mit Webbrowser benötigt. Y1 - 2023 ER -