Neue Jupyter Notebooks veröffentlicht!
Mehrere neue Jupyter Notebooks in unserem GitLab veröffentlicht!
Anlässlich des ÖNB Labs Jupyter Notebooks Workshop am 26.3.2026 haben wir unser Angebot durch einige weitere, aus dem Projekt „Datenanalyse in den ÖNB Labs“ von Sonja Dorfbauer entwickelte Jupyter Notebooks (JNBs) erweitert.
Mit dieser Sammlung von acht JNBs stellen wir ein umfassendes, modular einsetzbares Lern‑ und Analysepaket zur Verfügung, das unterschiedliche Aspekte von den Grundlagen der Notebook‑Nutzung bis hin zu komplexen datengetriebenen Forschungsworkflows beleuchtet. Die Notebooks wurden parallel zu den Datensets der ÖNB Labs entwickelt und sollen praxisnah vermitteln, wie sich offene Daten der Österreichischen Nationalbibliothek strukturiert abrufen, aufbereiten, analysieren und visualisieren lassen.
Einige Details zu den jeweiligen JNBs:
Einführung in Jupyter Notebooks
Dieses Notebook bietet einen leicht verständlichen Einstieg in Aufbau und Arbeitsweise von Jupyter Notebooks und macht deutlich, wie Code‑ und Dokumentation als Markdown‑Zellen zusammenspielen. Mit anschaulichen Beispielen und kleinen Übungen vermittelt es das nötige Grundverständnis, um selbständig eigene Projekte zu starten.
Einführung in Datenanalyse & Visualisierung
In diesem JNB lernen Nutzer*innen anhand eines klaren Beispieldatensatzes aus der ANNO-Suche, wie man mit pandas Daten lädt, filtert, bereinigt und anschaulich visualisiert. Das Notebook zeigt, wie schon einfache Schritte zu aussagekräftigen Ergebnissen führen können und legt damit eine solide Grundlage für weiterführende Analysen.
Einführung in Regular Expressions (RegEx)
Hier erhalten Nutzer*innen einen klar strukturierten Zugang zu regulären Ausdrücken – einem kraftvollen Werkzeug, um Muster in Texten zu erkennen und Informationen automatisiert zu extrahieren. Mit vielen Beispielen, Übungen und einem übersichtlichen Cheat‑Sheet macht das Notebook RegEx auch für Einsteiger*innen zugänglich.
Zwei Webarchiv‑Notebooks für Einsteiger*innen und Fortgeschrittene zeigen, wie sich das Österreichische Webarchiv auf intuitive und zugleich forschungsnahe Weise erkunden lässt – von den ersten Abfragen über Seeds, Crawls und Volltextsuche bis hin zu Watchlists und visuellen Analysen komplexer Webverläufe. Das JNB für Fortgeschrittene zeigt zudem tiefergehende Untersuchungen wie Heatmaps, Checksums oder vollständige Trefferlisten und eröffnet so neue Perspektiven auf Webarchivdaten.
Katalogdaten: Sammlung, Analyse & Visualisierung
Dieses Notebook führt in die Welt bibliothekarischer Metadaten ein und zeigt, wie sich OAI‑PMH‑ und SRU‑Daten automatisch abrufen, aufbereiten und miteinander vergleichen lassen. Durch Visualisierungen zeitlicher oder thematischer Muster wird schnell sichtbar, wie vielfältig und reich strukturiert die Bestände der Bibliothek sind – und wie viel Forschungs‑ und Analysepotenzial in ihnen steckt.
ANNO Datensammlung & Visualisierung
Dieses Notebook zeigt Schritt für Schritt, wie sich Treffer aus der ANNO‑Such-API vollständig abrufen, strukturiert aufbereiten und anschließend interaktiv visualisieren lassen. Die erzeugten Diagramme machen zeitliche Entwicklungen, Themenverteilungen oder regionale Schwerpunkte historischer Zeitungen leicht erfassbar und laden zur weiteren Erkundung ein.
Ariadne: Analyse historischer Vereins‑ & Organisationsdaten
Hier wird eine komplette Datenpipeline aufgebaut – vom Scraping historischer Organisationsdaten vom frauen- und genderspezifischen Wissensportal der ÖNB (Ariadne) über deren Bereinigung und Geocoding bis hin zu interaktiven Karten, die räumliche Entwicklungen und Netzwerkbeziehungen sichtbar machen. Die Visualisierungen schaffen einen eindrucksvollen Zugang zu historischen Frauen‑ und Vereinsnetzwerken und eröffnen neue Möglichkeiten für räumlich‑zeitliche Analysen.
Haben Sie Interesse an den erwähnten Jupyter Notebooks? Sie finden diese auf dem ÖNB Labs GitLab.
Möchten Sie uns Ihr Feedback zu den JNBs mitteilen? Dann schreiben Sie uns gerne jederzeit unter labs@onb.ac.at. Vielen Dank!
Das ÖNB Labs Team dankt CLARIAH-AT für die finanzielle Unterstützung
