Haben Sie einen spannenden Datensatz im Datenkatalog gefunden? Dann finden Sie hier Informationen und Starthilfen zum Umgang mit den unterschiedlichen Datenformaten.

• QGIS: Opensource GIS-Software
• R: ist eine freie Software zur statistischen und visuellen Analyse von Daten. 
• Python: ist eine universelle, open source Programmiersprache, welche - wie R auch - für Data Science häufig verwendet wird.
• maps.geo.admin: Online-Kartenviewer von Swisstopo
• geoconverter: Hilft beim Konvertieren räumlicher Dateiformate
• OpenOffice: Opensource Office-Paket

• Unsere Anleitungen auf Github: Hier beschreiben wir mit interaktiven Jupyter Notebooks laufend konkrete Beispiele, wie z.B. Zugriffe auf diverse offene APIs der Stadt Zürich und weiterem Trainingsmaterial.

• Python for Data Analysis (3E): als "Open Access" frei zugängliche HTML-Version des Buches
• Introduction to Data Science: Data Analysis and Prediction Algorithms with R . Kostenlose HTML-Version, Dezember 2022.
• Data analysis with Python - 2020: frei zugänglicher Onlinekurs der University of Helsinki
  
• Information Visualisation: frei zugänglicher Onlinekurs der FH Potsdam
• schoolofdata.org: Online Kurse zum Umgang mit Daten
• journocode.com: Tutorials rund um Datenjournalismus
• R for Data Science: Dieses frei online verfügbare Buch lernt die Lesenden, wie Data Science mit R gemacht werden kann.
• Working with spatial data for the web: Ausführliche Einführung zur Verwendung von räumlichen Daten im Web
• Excel-Easy: vollständig erläutertes Excel-Tutorial mit über 300 Beispielen.
• DataCamp: Online-Kurse, zum Teil auch kostenlos z.B. Python, SQL, R, Data Science, Login erforderlich.
• Codecademy: Kostenpflichtige und kostenlose Online-Kurse
  
• LinkedIn Learning: Kostenpflichtige Online-Kurse