Forschungsdatenmanagement - Einzelansicht

Die Naturwissenschaften gehören zu den größten Datenproduzenten; innovative technische und organisatorische Lösungen zur Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen in verteilten IT-Systemen sind daher unabdingbar. In dem Modul werden Themen behandelt wie:

• Grundlagen von Datenmanagement
• Open Access, Open Data und Open Science
• Forschungsdatenmanagement
• Speicherinfrastrukturen und -technologien
• ethische und rechtliche Aspekte
• nationale und internationale Initiativen

Begleitend werden Exkursionen zu ausgewählten Infrastrukturen an der Universität Potsdam angeboten.

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The sciences are among the largest producers of data; innovative technical and organizational solutions for storing and processing large amounts of data in distributed IT systems are therefore essential. The module will cover topics such as:

• Fundamentals of Data Management
• Open Access, Open Data and Open Science
• Research data management
• Storage infrastructures and technologies
• Ethical and legal aspects
• National and international initiatives

Accompanying excursions to selected infrastructures at the University of Potsdam are offered.

Depending on the participants, the course language will be English or German.

Grundkenntnisse von Rechnernetzen

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basic knowledge on computer networks

Die Leistungserfassung besteht aus insgesamt drei Komponenten:

1. erfolgreiche Bearbeitung von Übungsaufgaben, nachgewiesen durch Abgabe von mindestens 80% der Aufgabenblätter und Erreichen von mindestens 50% der Punkte
2. individuelle Erarbeitung eines Forschungsdatenmanagementplans, nachgewiesen durch Abgabe einer Projektbeschreibung, zwei Zwischenversionen des Plans und Peer-Feedback
3. Abgabe eines Forschungsdatenmanagementplans zu einem selbst gewählten Projekt

Dabei sind 1. und 2. Voraussetzungen für die Zulassung zur Modulprüfung, und die Modulnote für diesen Kurs ergibt sich aus 3.

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Assessment in this course consists of three components:

1. successful completion of exercises, proven by handing in at least 80% of the exercise sheets and achieving at least 50% of the points
2. individual development of a research data management plan, evidenced by submission of a project description, two intermediate versions of the plan and peer feedback
3. submission of a research data management plan for a self-chosen project

Here, 1. and 2. are prerequisites for the admission to the module examination, and the module grade for this course results from 3.