8. Budget#
Eine rückwirkende Berechnung des Budgets am Ende des Finanzierungszeitraums des Projekts.
8.1. Personalmittel#
Show code cell source
import pandas as pd
from IPython.display import display, HTML
pd.set_option('display.max_columns', None)
pd.set_option('display.max_rows', None)
wimi_date_start = '01.04.2023'
wimi_date_stop = '31.03.2024'
wimi_pay_total = 38305.37
# https://www.kus.uni-hamburg.de/themen/personalservice/personaleinstellung-weiterbeschaeftigung/shk-tutoren-studierende-angestellte.html
whk_date_start = '01.06.2023'
whk_date_stop = '31.03.2024'
whk_hour_week = 8 # how many hours should the whk work per week
whk_hour_month = whk_hour_week * 4
whk_pay_total = 5145.54
# https://www.kus.uni-hamburg.de/themen/personalservice/personaleinstellung-weiterbeschaeftigung/shk-tutoren-studierende-angestellte.html
# Vorlesungszeitraum: 9. Oktober 2023 bis zum 27. Januar 2024
tutor_date_start = '16.10.2023'
tutor_date_stop = '31.01.2024'
tutor_sws_week = 2 # how many SWS should the tutor work per week
tutor_pay_total = 1304.74
costs_staff = wimi_pay_total + whk_pay_total + tutor_pay_total
column_names_staff = ['Personalart', 'Stellenanteil', 'Einstellungszeitraum', 'Kosten']
events_staff = [
[
'Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in E 13, Stufe 3',
'50 %',
'{} - {}'.format(wimi_date_start, wimi_date_stop),
'%.2f Euro ' % wimi_pay_total
],
[
'Studentische Hilfskraft',
'{} Stunden pro Monat'.format(whk_hour_month),
'{} - {}'.format(whk_date_start, whk_date_stop),
'%.2f Euro' % whk_pay_total
],
[
'Studentische Tutor:in',
'{} SWS / Woche'.format(tutor_sws_week),
'{} - {}'.format(tutor_date_start, tutor_date_stop),
'%.2f Euro' % tutor_pay_total
]
]
df_staff = pd.DataFrame(events_staff, columns=column_names_staff)
display(HTML(df_staff.to_html(index=False)))
| Personalart | Stellenanteil | Einstellungszeitraum | Kosten |
|---|---|---|---|
| Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in E 13, Stufe 3 | 50 % | 01.04.2023 - 31.03.2024 | 38305.37 Euro |
| Studentische Hilfskraft | 32 Stunden pro Monat | 01.06.2023 - 31.03.2024 | 5145.54 Euro |
| Studentische Tutor:in | 2 SWS / Woche | 16.10.2023 - 31.01.2024 | 1304.74 Euro |
8.2. Sachmittel#
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costs_plausible = 107.1
costs_quest = 61.3
costs_books = 60.0
costs_materials = costs_plausible + costs_quest + costs_books
column_names_materials = ['Sachmittelart', 'Einsatz im Projekt', 'Kosten']
events_materials = [
[
'Plausible',
'Website Analytics',
'%.2f Euro' % costs_plausible,
],
[
'Bahnfahrt (Hin- und Rückfahrt) Hamburg - Berlin',
'Vortrag im QUEST-Center Berlin',
'%.2f Euro' % costs_quest,
],
[
'Bücher',
'Bücher über Git',
'%.2f Euro' % costs_books,
]
]
df_materials = pd.DataFrame(events_materials, columns=column_names_materials)
display(HTML(df_materials.to_html(index=False)))
| Sachmittelart | Einsatz im Projekt | Kosten |
|---|---|---|
| Plausible | Website Analytics | 107.10 Euro |
| Bahnfahrt (Hin- und Rückfahrt) Hamburg - Berlin | Vortrag im QUEST-Center Berlin | 61.30 Euro |
| Bücher | Bücher über Git | 60.00 Euro |
8.3. Gesamtkosten#
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total_costs = costs_staff + costs_materials
print('Personalmittel: %.2f Euro ' % costs_staff)
print('Sachmittel: %.2f Euro ' % costs_materials)
print('Gesamtkosten: %.2f Euro ' % total_costs)
Personalmittel: 44755.65 Euro
Sachmittel: 228.40 Euro
Gesamtkosten: 44984.05 Euro