Universität Wien

030598 KU Legal Data Science (2021W)

3.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 3 - Rechtswissenschaften
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
DIGITAL

Teilnahmevoraussetzung: Anfängerkenntnisse Programmieren

An/Abmeldung

Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Details

max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Mittwoch 13.10. 14:30 - 16:00 Digital
  • Mittwoch 20.10. 14:30 - 16:00 Digital
  • Mittwoch 27.10. 14:30 - 16:00 Digital
  • Mittwoch 03.11. 14:30 - 16:00 Digital
  • Mittwoch 10.11. 14:30 - 16:00 Digital
  • Mittwoch 17.11. 14:30 - 16:00 Digital
  • Mittwoch 24.11. 14:30 - 16:00 Digital
  • Mittwoch 01.12. 14:30 - 16:00 Digital
  • Mittwoch 15.12. 14:30 - 16:00 Digital
  • Mittwoch 12.01. 14:30 - 16:00 Digital
  • Mittwoch 19.01. 14:30 - 16:00 Digital

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Die Lehrveranstaltung vermittelt einen Überblick über die Methoden der datengestützten Analyse des Rechts (Computational Law). Es werden theoretische Grundkenntnisse über Datenquellen, Informationsextraktion, Datenhandhabung und -analyse vermittelt. Die Fähigkeiten werden anschließend im Rahmen von praktischen Analyseprojekten angewendet.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Vorbereitung auf die Einheiten, Gruppenprojekt, Abschlusspräsentation, aktive Mitarbeit

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Grundlegende Anfängerkenntnisse im Programmieren (Python) werden vorausgesetzt.
Diese sind jedenfalls gegeben, wenn der KU 030258 Programmieren für Jurist*innen absolviert wurde oder parallel belegt wird. Auch Programmierkenntnisse, die auf andere Arten (Programmierkurse, Onlinetutorials, Autodidaktik) sind ausreichend.

Prüfungsstoff

Anwendung des Lerninhalts im Rahmen eines praktischen Gruppenprojekts.

Literatur

Frei zugängliche Online-Ressourcen werden auf Moodle zur Verfügung gestellt.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Fr 12.05.2023 00:12