Technology-Stack Markdown, Jupyterbook, Zotero¶
Rollen:
Data Analyst
Data Engineer
eine dritte Rolle ihrer Wahl
Einführung in unsere Authoring-Technologie am Bsp. “Berufsbilder Data Scientist”.
Vorgehen in der Session grob:
a) Aufsetzen von Jupyterbook und Quellen-Verwaltung mit Zotero
b) Analyse verschiedener Rollen im Bereich Data Scientist: zuerst ggf. Papier? dann …
c) Dokumentation in Markdown, incl. mit sauberen Zitaten
d) Stellenanzeigen recherchieren (ggf. zuhause)
e) kollektive Ergebnissicherung in einem gemeinsamen Glossar
Im Detail:
ad a) Erstellen Sie im dsci-lab ein neues Jupyterbook:¶
cd ~/b
jb create data-science-jobs
jb build data-science-jobs
Öffnen Sie die Website: passt?
Legen Sie eine neue Seite dsci-jobs an und fügen diese im Inhaltsverzeichnis dazu. Builden Sie die Website neu, anschauen: passt?
Öffnen Sie Zotero, exportieren Sie mit better BibTeX, und überschreiben Sie dabei references.bib.
ad b) Inhalt erstellen¶
Google-Suche nach “Data Scicene Roles” führt u.A. zu diesen Seiten:
Konzentrieren Sie sich im Folgenden auf die Rollen Data Analyst, Data Engineer, sowie eine dritte Rolle nach eigener Wahl:
Beschreiben Sie die Rollen kurz in eigenen Worten, auf DE.
Arbeiten Sie insbesondere die charakteristischen Merkmale jeder Rolle heraus.
Finden Sie in einschlägigen Job-Portalen Beispiele für diese Rollen (siehe unten, Stellenanzeigen).
ad c) Markdown und Zitate¶
Fügen Sie zu Zotero obige Websites (towardsdatascience, analyticsvidhya) hinzu.
Exportieren Sie in
references.bib. Zitieren Sie beide Seiten. Builden Sie ihr Jupyterbook: Funktionieren die References?
ad d) Stellenanzeigen¶
Recherchieren Sie in üblichen Job-Portalen Jobs für Data Scientists in weitestem Sinn. Sichern Sie in Zotero. Zitieren Sie in Ihrer Markdown-Datei an geeigneter Stelle diese Dokumente.
ad e) gemeinsames Glossar¶
Wir legen in Moodle ein gemeinsames Glossar an. (Das ist gleichzeitig ein Experiment, wie gut das in Moodle funktioniert.)