Digital resources in the Social Sciences and Humanities OpenEdition Our platforms OpenEdition Books OpenEdition Journals Hypotheses Calenda Libraries OpenEdition Freemium Follow us

Semantic Web und Linked Open Data in der Digitalen Geschichtswissenschaft

Dictionary

Johanna Danielzik, Bärbel Kröger und Jörg Wettlaufer, Akademie der Wissenschaften zu Göttingen (Digitale Akademie)

Termin: Freitag, 17.06.2022, 09:00 – 15:30 Uhr

Beschreibung:

Im Rahmen der Workshopreihe “Praxislabors Digitale Geschichtswissenschaft” der AG Digitale Geschichtswissenschaft plant die Göttinger Digitale Akademie einen Workshop mit dem Titel “Semantic Web und Linked Open Data in der Digitalen Geschichtswissenschaft”. Der Workshop richtet sich an Interessierte ohne Vorkenntnisse in den Bereichen Semantic Web, Linked Open Data und SPARQL. Er beinhaltet eine Einführung in die Grundlagen des Semantic Web und ein Beispiel für die Verwendung von Linked Open Data aus der Forschungspraxis. Anschließend erlernen die Teilnehmenden in einer praktischen Übung mit Wikidata die Grundlagen der Abfragesprache SPARQL.

Bitte beachten: Alle Informationen, Materialien, Aktualisierungen und Kontaktmöglichkeiten finden sie auf der Website:

https://gda.hypotheses.org/

Kontakt:

jwettla@gwdg.de

Darum geht es kurzgefasst: Semantic Web, Linked Open Data, Wikidata, SPARQL


OpenEdition schlägt Ihnen vor, diesen Beitrag wie folgt zu zitieren:
Katrin Moeller (15. März 2022). Semantic Web und Linked Open Data in der Digitalen Geschichtswissenschaft. Digitale Geschichtswissenschaft. Abgerufen am 26. Januar 2025 von https://doi.org/10.58079/nmmn


Autor: Katrin Moeller

Leiterin des Historischen Datenzentrums Sachsen-Anhalt, wiss. Mitarbeiterin der Professur Wirtschafts- und Sozialgeschichte am Institut für Geschichte der Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg

Ein Gedanke zu „Semantic Web und Linked Open Data in der Digitalen Geschichtswissenschaft“

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert

Diese Website verwendet Akismet, um Spam zu reduzieren. Erfahre mehr darüber, wie deine Kommentardaten verarbeitet werden.