Modul_4.qmd

# Ergebnispräsentation und Umsetzung

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<img src="icons/data-analytics.png" width="80" height="80" class="center">
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**13.10.2023, 13:00 - 17:00 Uhr**

## Themen
In **Modul 4** besprechen wir Möglichkeiten, wie Ergebnisse in bestehende Prozesse eingebaut werden können. 
Sie können sich auf folgende Themen freuen:

* Fallstudie: Identifikation von bekannten Persönlichkeiten
* Machine Learning: Können wir lernen “Was wird vermutlich in Zukunft von Interesse sein?”
* Einblick in den rechtlichen Rahmen von Datenanalyseprojekten
 
![](icons/Projekt-Vorstellung.jpg){fig-align="center" width=25%}
 
Des weiteren präsentieren die Teams ihre Ergebnisse und Zukunftsvisionen.
 
::: {.callout-note }
## Projektvorstellung

Jedes Team präsentiert drei Folien:

- Die Ergebnisse der Datenanalyse
- Ein Plan für die Umsetzung der vorgeschlagenen Analyse in die Praxis.
- Eine Zukunftsvision: Was bräuchte man noch für das "perfekte" Archivierungs-System?
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::: captioned-image-container
![Beispiel von Enamorado et al. (2019) zum Informationsgehalt von Tippfehlern](icons/typo_ml.png){width=100% fig-alt="Beispiel von Enamorado et al. (2019) zum Informationsgehalt von Tippfehlern"}
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::: {.callout-tip }
## Lernziele 
Am Ende dieses Moduls können Sie...

* ... externe Datenquellen hinsichtlich ihres Nutzens beurteilen.
* ... die Möglichkeiten und Grenzen der Record Linkage Methode einschätzen.
* ... Datenprojekte präsentieren und deren Nutzen einordnen.
* ... einschätzen, was rechtlich in einem solchen Projekt beachtet werden muss.
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## Material
* [Slides](https://drive.google.com/file/d/1w0NKOkw5Syvimkd3zDA3kI9ELUVInasJ/view?usp=share_link)