Wissenschaftliches Datenmanagement für moderne Forschung — WalkSelf
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Wissenschaftliches Datenmanagement für moderne Forschung

Beherrschen Sie den Lebenszyklus wissenschaftlicher Daten, um robuste Managementpläne zu erstellen und sicherzustellen, dass Ihre Forschung reproduzierbar, organisiert und mit modernen Standards konform ist.

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Über diesen Kurs

Die Forschung generiert heute mehr Daten als je zuvor. Die Organisation, Aufbewahrung und Weitergabe dieser Informationen bleibt jedoch für viele Wissenschaftler eine große Herausforderung. Dieser Kurs vermittelt ein grundlegendes Verständnis dafür, wie wissenschaftliche Daten über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg verwaltet werden können. Sie lernen, die Komplexität der Datenverwaltung von der ersten Planungsphase bis zur Langzeitarchivierung zu bewältigen und die Grundprinzipien der Datengovernance zu verstehen, um die Transparenz und Wirkung Ihrer wissenschaftlichen Arbeit zu erhöhen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Grundprinzipien des wissenschaftlichen Datenlebenszyklus und des datenintensiven Forschungsparadigmas. - Erstellen Sie umfassende Datenmanagementpläne (DMP), die institutionellen und finanziellen Anforderungen entsprechen. - Wenden Sie Best Practices für die Datenorganisation, Dateibenennung und Metadatendokumentation an. - Implementieren von FAIR (findbar, zugänglich, interoperabel, wiederverwendbar) Datenprinzipien in moderne Forschungsworkflows. - Üben Sie Datenkuratierungstechniken, um langfristige Nutzbarkeit und Reproduzierbarkeit zu gewährleisten. - Erkunden Sie die Rolle von persistenten Identifikatoren und Open Science in der modernen wissenschaftlichen Landschaft. Der Kurs beginnt mit der grundlegenden Terminologie und dem konzeptionellen Rahmen des Datenmanagements, bevor Sie in die praktischen Schritte der Planung und Dokumentation einsteigen.Sie werden durch schriftliche Erläuterungen und Übungen vorankommen, die darauf ausgerichtet sind, eine professionelle Datenmanagerstrategie aufzubauen. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, einschließlich Forscher, Doktoranden und Laborassistenten, die einen strukturierten Ansatz für die Verwaltung wissenschaftlicher Informationen benötigen.Es sind keine Vorkenntnisse im Datenmanagement erforderlich. Bauen Sie noch heute einen organisierten und reproduzierbaren Forschungsworkflow auf.

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Häufige Fragen

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