Data Science Center

Die Zukunft datengetriebener Forschung in der Content Moderation: Am 30. August 2026 bringt der Workshop Wissenschaft und Praxis zusammen, um Forschungsmethoden zu diskutieren, wissenschaftlichen Austausch zu fördern und die Entwicklung neuer Lösungsansätze zu unterstützen.

Anhand von Erfahrungen im Rahmen des Datenkompetenzzentrums DataNord beleuchtet der Artikel Herausforderungen bezüglich Data Literacy in den Meeresumweltwissenschaften und diskutiert Ansätze, die Forschenden einen besseren Zugang zu Datenkompetenzen und deren praktischer Anwendung ermöglichen.

Wie lassen sich komplexe Optimierungsprobleme effizient und zuverlässig lösen, wenn Daten unsicher, dynamisch oder nur teilweise bekannt sind? Dieser Frage widmen sich rund 60 Forschende vom 10. – 14. August 2026 während des internationalen Chilean-German Workshop on Combinatorial Optimization.

Beim OPEN CAMPUS 2026 der Universität Bremen war das Data Science Center mit einem interaktiven Stand im MZH vertreten. Am Datenglücksrad konnten Besucher*innen ihr Wissen rund um Daten, KI und Data Science testen und dabei kleine Preise gewinnen.

„CHERI-VP“ ermöglicht die frühzeitige Evaluierung CHERI-gestützter eingebetteter RISC-V-Systeme durch virtuelles Prototyping und Benchmark-Analyse. Der simulationsbasierte Ansatz trägt zur systematischen Erforschung von sicherem Hardware-Software Co-Design für Embedded-Computing-Plattformen bei.

Gemeinsam mit Partner*innen der Universität Oldenburg hat das Data Science Center erfolgreich ein Projekt in der Northwest-Advanced-Linie eingeworben. Mit „Data Encounters Northwest“ sollen neue standortübergreifende Kooperationen im Bereich Data Science entstehen.

Nele Fuchs wurde im Rahmen der DataNord-Trainingsangebote zu einer Coffee Lecture des Thüringer Kompetenznetzwerks Forschungsdatenmanagement eingeladen. In der Online-Veranstaltung zeigt sie, wie Notiz-Apps Forschende bei Wissensorganisation und digitalen Forschungsworkflows unterstützen können.

Die Kooperation zwischen dem ZeMKI-Lab für Digitale Kommunikation und Informationsvielfalt (Universität Bremen) und der Abteilung Wissenschaftskommunikation am IKMZ (Universität Zürich) soll der datengetriebenen Erforschung digitaler Transformationsprozesse in der Wissenschaftskommunikation dienen.

Das Projekt macht durch die Entwicklung einer Reproducibility Engine erstmals die Reproduzierbarkeit empirischer Studien automatisiert überprüfbar. Damit wird eine Schwachstelle im Wissenstransfer geschlossen und die Grundlage für fundierte Entscheidungen in der Praxis geschaffen.

Das Projekt zielt darauf ab, mittels regionaler Vernetzungstreffen und europaweit besetzte Gastvorträge die Kollaboration von Wissenschaftler*innen der digitalen Literaturwissenschaften zu fördern und so ein starkes Netzwerk für die Bündelung von Methoden und Theorien zu schaffen.