Journalismus – Vertiefung

Datenjournalismus – Big Data nutzen und analysieren

In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie strukturierte Daten aus dem Netz gewinnen und mit Analyse-Tools sinnvoll auswerten.

Kosten

CHF 2'120.00

(Kurspreis Journalist:innen)
Weitere Infos finden Sie bei den Durchführungen mit Klick auf «Jetzt buchen».
Kursniveau

Vertiefung
Abschluss

Kursbestätigung
Zielgruppe

Journalistinnen und Journalisten
Themen

Digitales, Künstliche Intelligenz, Recherche

Dieser viertägige Kurs vermittelt, wie öffentlich zugängliche Datenquellen systematisch erschlos-sen und für journalistische Recherchen genutzt werden können. Im Fokus stehen zwei Methoden: der Zugriff auf strukturierte Daten über APIs und das automatisierte Auslesen von Websites durch Webscraping.

Die Teilnehmenden lernen, wie man mit Python-Bibliotheken wie requests, BeautifulSoup und Selenium arbeitet, wie Daten im JSON-Format gelesen werden und wie Authentifizierungsprozes-se funktionieren. In Übungen werden Live-Daten beschafft, verarbeitet und für die journalistische Arbeit aufbereitet. Zusätzlich werden rechtliche und ethische Rahmenbedingungen besprochen, damit automatisiertes Arbeiten auch verantwortungsvoll bleibt.

Im zweiten Teil des Kurses geht es um die Analyse der gewonnenen Daten mit der Python-Bibliothek Pandas, Excel und unterstützenden KI-Tools. Die Teilnehmenden erfahren, wie man aus grossen Datensätzen journalistisch verwertbare Erkenntnisse gewinnt.

Der Kurs ist auch Teil des CAS Datenjournalismus.

Weitere Informationen

Journalist:innen und Interessierte aus anderen Bereichen (öffentliche Hand, NGO, For-schung, Data Science, Kommunikation) mit ersten Programmiererfahrungen (Python, z.B. aus dem Kurs «Datenjournalismus – Coden für Journalist:innen»), die automatisiert Daten beschaffen und für datengetriebene Recherchen oder Geschichten auswerten möchten.

Sie verstehen, wie APIs funktionieren und wie man damit Daten bezieht.
Sie können Websites gezielt und automatisiert nach Informationen durchsuchen.
Sie kennen die rechtlichen und ethischen Grundlagen von Webscraping.
Sie können Daten mit der Python-Bibliothek Pandas, Excel und KI-Tools analysieren.
Sie können Daten so aufbereiten, dass sie in Storytelling oder Recherche verwendet werden können.