Gleich geht's los mit der #EFA@DNB - Erschließen, Erforschen, Analysieren der @DNB_Aktuelles! Heute gibt es eine Menge Infos über die Möglichkeiten, unseren Daten zu erhalten, den verschiedenen Metadatenformate, der #GND und dem #DNBLab. Morgen geht es dann noch mal in die Tiefe mit einigen Workshops zu Datenbereinigung, Metadatenanalyse, Metadaten und der Erstellung eines eigenen kleinen RAG-Systems!

Anmelden ist noch möglich: https://www.dnb.de/efa

Die @DNB_Aktuelles hat jetzt den #qlever-Endpunkt in eine eigene Subdomain geholt, über den der Datenbestand der DNB (und #GND) als #LOD performant ausgewertet werden: https://sparql.dnb.de/

Es gibt auch schon ein Dokument mit einer Beispielabfrage. Ich gehe davon aus, dass das dank des #DNBLab bald deutlich mehr werden: https://wiki.dnb.de/plugins/servlet/mobile?contentId=449878933#content/view/449878933

Neu im DNBLab: Tool zur SRU-Schnittstellenabfrage

https://blog.dnb.de/neu-im-dnblab-tool-zur-sru-schnittstellenabfrage-und-mehr/

#DNBlab #metadaten #bibliografischeDaten #SRU #bibliotheken #dnb #DeutscheNationalbibliothek

Nach einer kurzen Kaffeepause gibt Stephanie Nitsche (@snitsche) einen Blick hinter die Kulissen des DNBLab und berichtet von Erfahrungen aus den letzten Jahren.

#kimws25 #DNBLab

Die @DNB_Aktuelles ist mit ihrem #DNBlab (https://www.dnb.de/DE/Professionell/Services/WissenschaftundForschung/DNBLab/dnblab_node.html) wirklich vorbildlich in Sachen Vermittlung von data literacy. Sie verwenden dort #Jupyterlite (was ich nicht kannte): https://deutsche-nationalbibliothek.github.io/jupyterlite/lab/

Das ist eine Jupyter-Instanz, die allein im Browser läuft. M.E. ein Game-Changer für alle Hands-on-Formate. Kein Installieren mehr, keine technischen Probleme. Man teilt einfach den Link und die Leute arbeiten im Browser. Deployt auch wunderbar auf github, vgl. https://alexander-winkler.github.io/DDBAPI-Tutorial/lab/index.html