#Datenjournalismus: Was ist open data?

Open Data ist etwas, das unter Datenjournalisten in aller Munde ist. Alle wollen es, Open Data. Und doch fordert jeder gleichermaßen den Schutz der eigenen Daten. Ja, zu Open Data, nein zur Datenschutzreduktion.

#Online-#Journalismus: Gibt es virtuelle Führungskräfte?

Wer führt eigentlich den Online-Journalismus? Medienmäßig sind Magazine wie SpiegelOnline oder Zeitungen wie die Zeit oder die FAZ ganz weit vorne, doch stellt man sich die Frage, ob es auch sogenannte virtuelle Leitfiguren gibt. Ich kann euch diese Frage an dieser Stelle noch nicht beantworten, würde sie aber gerne mit euch diskutieren.
Vorweg möchte ich mit euch ein paar Kriterien festlegen. doch was zeichnet eine virtuelle Leitfigur aus? Meiner Meinung nach lässt sich das allgemein gar nicht sagen, denn jeder Leitwolf ist der Leitwolf auf seinem Gebiet, in seinem Thema, seiner Branche.
Je nach dem auf welchem Gebiet man sucht, sind auch die Kriterien womöglich andere.

Datenjournalismus: Der "Worst Case" - Schlimmer geht immer im digitalen Alltag

Letzte Woche ging es hier um den "Best Case" im Datenjournalismus und wenn man sich diesen Text so durchliest, könnte man auf die Idee kommen, es sei so einfach Datenjournalismus zu betreiben. Trotzdem gibt es viele Beispiele, die genau daran Zweifel aufkommen lassen. Meist scheitert es dabei weniger an komplexen Fragestellungen, sondern an organisatorischen Dingen.

Gibt es Best practice Beispiele im Datenjournalismus?

Ich bin mir sicher, dass es sie gibt. Die eigentliche Frage jedoch ist weniger, wo man sie findet, als vielmehr, was genau ein best practice Beispiel auszeichnet. Meiner Meinung nach ist es die Verzahnung von drei oder vier Bereichen, die zwar eigentlich unterschiedlicher nicht sein könnten und dem zufolge auch unabhängig sind, aber in ihrer Verzahnung eben auf die Kommunikation und Zusammenarbeit angewiesen sind.

Was Datenjournalismus ist

Jeder kennt den guten alten Journalismus und jeder von euch hat auch schon einmal etwas über Daten gehört. Doch was genau ist denn jetzt eigentlich dieser Datenjournalismus?

Was ist eigentlich "Open Source" und wie nützt es mir als Anwender

Mittlerweile hat sich in unserer digitalen Welt eine richtige "Open Source"-Branche etabliert. Es gibt inzwischen einige Projekte, die sich gerade durch ihre "Open Source"-Eigenschaft entwickeln konnten. Mozilla ist da sicher kein Einzelfall. Auch im Bereich der Office-Programme gibt es mittlerweile zahlreiche "Open Source".

Warum es schwierig ist, Python aus Büchern zu lernen

Egal, was man lernt, lernt man es aus Büchern, lernt man zumeist nur die Theorie. Oder man lernt im Rahmen von Mitmach-Büchern nur die Praxis, ohne zu verstehen, wie eigentlich die genaue Struktur ist und wie die Dinge ineinander greifen. Theorie und Praxis sind klar voneinander getrennt.
Optimal wäre es also, wenn man Python nicht nur mit einem Buch lernt, sondern aus einer Kombination von Büchern und Hilfsmitteln. Doch betrachten wir einmal unsere Möglichkeiten. Tatsächlich kosten Fachbücher und Online-Angebote, die qualitativ hochwertig sind, zumeist Geld. Auch eine Weiterbildung mit einem Fachlehrer oder gar ein Studium mit Seminaren und Dozenten würde entsprechend Geld kosten. Wir zahlen für jedes Angebot, das wir nutzen. Das Problem dabei: Je nach Angebot sind die Einstiegshürden unterschiedlich hoch. Bei dem einen würden wir vielleicht kostengünstiger wegkommen, als bei dem anderen. Dafür müssten wir aber schon erheblich mehr Wissen mitbringen.

Newsletter zu Python und BigData zum Lernen?

Lange Zeit war ich auf der Suche nach Materialien, um Python zu lernen. Zunächst stieß ich vor drei Monaten auf die Dortmunder Python-Gruppe und habe seitdem auch fleißig Python gelernt. Tatsächlich beherrsche ich nun ein paar grundlegende Aspekte, wobei ich noch genauso viel lernen muss, wenn nicht noch mehr. Momentan muss ich den Code noch an jeder Ecke und nach jeder Zeile nachschlagen, ihn suchen und korrigieren. Doch mittlerweile habe ich ein Gespür dafür, dass es voran geht und nicht mehr das drängende Gefühl, dass Aufgeben eher eine Lösung sei. Neben meiner Dortmunder Python-Gruppe, der ich sehr für ihre Geduld danke, helfen mir aber auch Newsletter und Podcasts dabei, am Ball zu bleiben und mein Wissen zu erweitern.

Die Welt ist ein einziges großes Datenproblem- oder etwa nicht?

Andrew McAfee sagte mal: "The world is one big data problem". Einerseits kann man ihm bei dieser Aussage einfach nur zustimmen. Genauso einfach kann man ihm jedoch andererseits widersprechen. Ist seine Aussage also ein Paradoxon? Oder sind wir uns der Brisanz der Datenmenge, die uns umgibt einfach nicht bewusst?

Warum Anaconda nicht nur eine Schlange ist

Im Bereich der Programmierung gibt es zahlreiche Hilfstools, die den Programmierer, der auch als Coder bezeichnet wird, unterstützen. Anaconda ist dabei eine Basis für Python, die es mir zum Beispiel ermöglicht, mit Jupyter-Notebook zu arbeiten und so den Programmierprozess erleichtern.
Leider ist das Python-Treffen in Dortmund in diesem Monat dem Feiertag zum Opfer gefallen. Trotzdem freue ich mich schon sehr darauf, im nächsten Monat wieder dabei zu sein. Dann lerne ich nämlich Numpy kennen, ich hatte es ja bereits angekündigt.

Immer wieder erstaunlich: Daten in Buch und Film

Manchmal bleibt einem nicht viel anderes übrig, als sich über die Datenberge zu wundern, die wir tagtäglich produzieren. Überall hinterlassen wir heute nicht mehr nur Fingerabdrücke, sondern auch digitale Spuren. Die Datenberge, die unser Gehirn und unsere Technologien täglich erzeugen und verarbeiten, wurden mittlerweile schon filmisch oder in Romanen aufgearbeitet.

Erstes Meetup der Python Gruppe Dortmund

Letzten Donnerstag war ich bei dem ersten Python Meetup in Dortmund. Ich muss sagen, dass Python mir seitdem ein wenig näher ist und weit weniger komplex erscheint. Tatsächlich scheint es eine Menge zu bringen, eine Programmiersprache in einer Gruppe zu lernen und so Menschen in unterschiedlichen Lernstadien zu treffen, die einem unterschiedliche Anwendungsbeispiele und Tipps geben.

5+ Fachportale für Datenanalyse und Big Data

Wer sich mit Datenanalyse beschäftigt, fragt sich irgendwann auch, ob es nicht Fachportale oder Fachseiten zum Austausch mit anderen gibt. In meinem letzten Beitrag schrieb ich bereits über das deutsche Python-Forum. Das ist natürlich nützlich, da ich als deutschsprachige Person ja doch eher den Austausch in meiner Muttersprache bevorzuge, zumindest bei einem so fachsprachlichen Thema. Also habe ich mich auf die Suche nach weiteren interessanten Seiten gemacht. Ihr dürft gerne helfen und meine Liste ergänzen.

Materialien über Python

Habe ich mich bei meinem letzten Beitrag mit der Materialrecherche für R beschäftigt, so soll es heute um Python gehen. Python bietet dabei ebenfalls viele Möglichkeiten, sich kostenlos im Internet zu informieren.

Materialien über R

Wer sich mit R und Python beschäftigt, kommt zunächst auf die Idee, bei Google nach beiden Themen zu suchen. Man findet im Internet auch ziemlich viele Informationen zu den beiden Themen. Wer es selbst ausprobieren möchte, kann ja mal nach "R lernen Statistik" oder auch "Python lernen Statistik", selbstverständlich ohne die Gänsefüßchen, suchen. Mein aktuelles Suchergebnis liegt bei 533.000 Ergebnissen in 0,74 Sekunden. Ob diese Ergebnisse natürlich alle hilfreich sind, ist eine andere Frage. Versuchen wir also, das Suchergebnis weiter zu optimieren. Was also suchen wir genau?

Mit Python begonnen, in R gelandet: Daten über Müll

In meinem letzten Beitrag habe ich Euch noch freudestrahlend erzählt, dass ich begonnen habe, Python zu lernen. Das ist auch immer noch so. Doch mittlerweile habe ich mir überlegt, dass ich ja mit Datensätzen arbeiten möchte und somit auch Grundlagen in R benötige.
Das Auslesen eines Datensatzes oder das Erstellen eines Histogramms ist für mich nun schon kein Problem mehr, denn hier sind die Befehle wirklich einfach. Ich persönlich arbeite aber lieber mit RStudio als mit der R-Console. Hier habe ich einfach den besseren Überblick und kann im Bedarfsfall auch mit größeren Datenmengen arbeiten.

Programmieren: Zeit aufzugeben? Nicht mit mir!

In den letzten Beiträgen habe ich euch erzählt, dass ich mich ans Programmieren herantaste und warum man vielleicht Programmieren lernen sollte, Ich war ganz begeistert von der Idee, mir selbst das Programmieren beizubringen und alte Kenntnisse wieder aufzufrischen. Nun jedoch gab es die ersten Rückschläge.

Java - nicht nur eine Insel: Programmieren mit Java ein Einstieg?

Weiter geht es mit meinem Experiment. Bei der Khan Academy, die ich euch ja schon vorgestellt hatte, habe ich mir nun neben den Mathematik-Kursen auch noch die Informatik-Kurse zur Programmierung angesehen. Dort wird allerdings leider kein Python unterrichtet, sondern nur Java. Allerdings wird dort auch behauptet, dass Java eigentlich die Grundlage für viele andere Programmiersprachen darstellt, so dass ich geneigt war, meine Java-Kenntnisse, die ich irgendwann in der elften Klasse erworben hatte, wieder aufzufrischen.

"Statistik von Kopf bis Fuß - Ein Buch zum Mitmachen und Verstehen" von Dawn Griffiths

Das Buch "Statistik von Kopf bis Fuß", geschrieben von Dawn Griffiths, gehört zur Reihe "Von Kopf bis Fuß" aus dem O'Reilly Verlag und ist das, was ich als ein klassisches Lehrbuch verstehe. Gleichzeitig ist es alles andere als ein klassisches Lehrbuch. Es beginnt sehr einfach und arbeitet sich dann zu den komplexeren Themen vor.
Da ich mit diesem Buch meine Statistik-Kenntnisse auffrische, möchte ich es euch kurz vorstellen.

Warum man Programmieren lernen sollte

Vielleicht fragt sich der eine oder andere genau das, warum eigentlich Programmieren lernen? Mir persönlich geht es bei dieser Idee weniger um das Programmieren an sich, sondern vielmehr darum zu verstehen, wie die einzelnen Interaktionsmöglichkeiten funktionieren. Wenn ich dann weiß, wie sie programmiert sind, bin ich im Zweifelsfall auch in der Lage sie nicht nur selbständig zu erzeugen, sondern das empfinde ich als wichtig sie selbstständig zu reparieren, wenn man etwas falsch läuft.

Kennt ihr schon die Khan Academy?

Die Khan Academy hatte mich vor einigen Jahren schon einmal interessiert, da ich glaubte, durch sie einen konkreteren Einblick in die Mathematik zu bekommen, tatsächlich war ich jedoch nach kurzer Zeit wieder ausgestiegen und habe meinen Account damals ruhen lassen. Nicht gelöscht, aber eben auch nicht weiter verwendet. Nun jedoch entdeckte ich die Khan Academy wieder, da sie auch Statistikkurse anbot. Also loggte ich mich schnell wieder ein und probierte es aus.

Ein Experiment

Daten sind überall in unserem Leben, wir hinterlassen Spuren von Daten, wann immer wir uns in unserer Welt bewegen. Sie sind gleichermaßen physisch wie virtuell. Doch die wenigsten Menschen lernen heutzutage tatsächlich die Interpretation von Daten, die Auswertung und Visualisierung von Daten. Ich möchte die Probe aufs Exempel machen und nun ein kleines Experiment starten. Meine Frage: „Ist es möglich auch ohne Statistik- und Informatikstudium jenes Wissen aufzubauen, das man benötigt mein guter Datenjournalist zu werden?“ Meine Hypothese: ja, es ist möglich! Einfach wird es zwar nicht, denn man muss sich das Wissen rund um Daten und Programmierung auf anderem Wege erarbeiten.

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