Boost your research success in business studies and economics
The ZBW Open Economics Guide shows you how to use Open Science methods and tools – such as Open Access and Open Data – to make your research more efficient and visible!

Introduction to Open Access
Making research visible.

Introduction to Open Data
Making research verifiable.

Introduction to Open Code
Making research transparent.

Introduction to OER
Making teaching better.
New Blog Posts
Stay up to date with the latest tips and tutorials on Open Science.
Open Science Events 2026: 10 Tips for Workshops, Online Courses and Conferences
In 2026, there will once again be plenty of opportunities to...
Three in One for Open Science: Wharton Credibility Lab’s Toolbox Supports Researchers’ Workflow
Making Open Science irresistibly easy is the Wharton Credibility Lab’s mission....
Open Science in Practice
Researchers' inside reports from their everyday life.
Open Science Events
Conferences, seminars, webinars, online panels and more!
FAIR, CARE & Open Science Principles
Das SSH Open Marketplace Editorial Board lädt 2026 zu einer neuen Online-Reihe ein, in der zentrale Aspekte rund um digitale Forschungspraktiken, FAIR- und CARE-Prinzipien sowie den strategischen Einsatz des SSH Open Marketplace im Forschungsalltag im Mittelpunkt stehen. Anhand praxisnaher Beispiele erhalten die Teilnehmenden Einblicke in Tools, Workflows und Kurationsprozesse, die den Umgang mit Forschungsdaten erleichtern und deren Sichtbarkeit und Nachnutzbarkeit stärken. Die Reihe eröffnet zugleich Raum für Austausch: Erfahrungen aus laufenden Projekten, Bedarfe aus der Community und mögliche Beiträge zum SSH Open Marketplace können gemeinsam reflektiert und weitergedacht werden.
Keine Angst vor Python
Um die Logik des Programmierens anschaulich zu vermitteln, kommt die Python Bibliothek "Turtle" zum Einsatz, mit der grafische Formen erzeugt werden können. Diese dient nicht als Forschungswerkzeug, sondern als methodisches Hilfsmittel, um grundlegende Konzepte unmittelbar erfahrbar zu machen, da Veränderungen im Code direkten und nachvollziehbaren Einfluss haben. Anhand kleiner kreativer Programmieraufgaben lernen die Teilnehmenden die ersten Schritte in Python kennen und erhalten eine Basis, auf der sich eigene Forschungsvorhaben mit digitalen Methoden entwickeln lassen.
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