Lehre

Legal Data Science Link to heading

Mich erreichen regelmäßig Zuschriften von Menschen, die sich gerne im Bereich Legal Data Science fachlich fortbilden möchten oder sogar eine Karriere in dieser Disziplin anstreben. Auf dieser Seite sammle ich daher didaktische Materialien, die Legal Data Science im Selbststudium unterstützen.

Alle von mir erstellten Materialien sind unter freien Lizenzen veröffentlicht und ich freue mich, wenn diese auch bei Ihnen in der Lehre zum Einsatz kommen. Wenn Sie Fehler finden oder Anregungen haben, schreiben Sie mir gerne.

Ich erstelle und veröffentliche regelmäßig neue didaktische Beiträge, behalten Sie einfach diese Seite im Blick oder sehen Sie auf meinem Blog nach, was es gerade Neues gibt.

Einstieg Link to heading

Info
Eine umfangreiche Liste an Ressourcen und Empfehlungen zum Einstieg finden Sie auf dieser Seite: Wie fange ich mit Legal Data Science an?

Tutorials Link to heading

Tutorials erstelle ich aktuell vor allem für Anfänger:innen und vorwiegend für Themen, die in der juristischen Praxis besonders relevant sind, bzw. besonders oft falsch gemacht werden.

Statistik Link to heading

Netzwerktheorie Link to heading

Natural Language Processing Link to heading

Ausgewählte Vorträge Link to heading

Vorträge sind eine gute Gelegenheit um einen Überblick über meine Forschung zu erhalten. Ich kündige Vorträge über meinen Blog an und veröffentliche hinterher (fast) immer die Folien, Notizen und Materialien. Diese sind so gestaltet, dass sie auch ohne eine Aufnahme des Vortrags informativ sind, also stöbern Sie gerne rum!

Fortgeschrittene Link to heading

Für Fortgeschrittene biete ich derzeit vor allem Ressourcen an, die meine eigene Arbeit transparent gestalten und Hinweise darauf geben, wie ich selbst Probleme angehe:

  • Offene Datensätze zur Übung oder für eigene Projekte
  • Open Source Code um meine Arbeit nachzuvollziehen
  • Eine Liste der von mir verwendeten Tools als Inspiration für den eigenen Workflow

Dozent:innen Link to heading

Tipp

Viele meiner veröffentlichten Datensätze enthalten jeweils ein ZIP-Archiv namens “Analyse”, in dem schöne und informative Diagramme zum jeweiligen Datenbestand in Druck- und Webqualität enthalten sind.

Sie sind alle urheberrechtsfrei und zur Unterstützung insbesondere der Lehre gedacht.