Data Train–Training in Research Data Management and Data Science

In the Operator Track Data Scientist you acquire competences of a data scientist. These include methods from mathematics, statistics, artificial intelligence and computer science for the analysis of data. In hands-on workshops, you apply data analysis methods, learn procedures for evaluating these methods, and gain knowledge in visualization techniques and principles.

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Derzeit finden die Workshops des "Data Steward Tracks" statt

Der Data Steward Track

Data Stewardship beschreibt das Nutzen, Dokumentieren, Managen, Prozessieren und Harmonisieren von Daten gemäß der rechtlichen und ethischen Rahmenbedingungen sowie den FAIR-Prinzipien. Nach Wilkinson et al. (2016)¹sollen FAIReDaten auffindbar (Findable), zugänglich (Accessible), interoperabel (Interoperable) und nachnutzbar (Reusable) sein. FAIRe Daten bilden das Fundament einer nachhaltigen und zukunftsorientierten Forschung, bei der Entwicklungspotenziale genutzt werden.

Im Operator Track Data Steward wird der Umgang mit Daten unter Einhaltung der FAIR- Prinzipien vermittelt. Dabei werden grundlegende Fähigkeiten gelehrt und digitale Tools in hands-on Workshops direkt angewendet. Die Workshopreihe umfasst:

Programmierfähigkeiten (pilotiert: R, Python, MATLAB)
Workflows im FDM (pilotiert: Datenmanagementpläne, Reproduzierbarkeit, Datenaufbereitung/-prozessierung)
Innovative Software und IT-Anwendungen (pilotiert: Datenbanken, Datenbereitstellung bzw. -extraktion aus Online-Plattformen) – speziell auch für kollaboratives Arbeiten (pilotiert: Git/GitHub)

¹ Wilkinson, M. D. et al. The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship. Sci. Data 3, 160018 (2016)

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