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Forschungsdatenmanagement - Projekt- und Datenmanagement (FAIR Data)

Veranstaltungsdaten

Kickstarter Forschungsdatenmanagement - Teil I

Forschung ist zunehmend digitalisiert, datengesteuert und kollaborativ. Sie erhalten in diesem Workshop einen Überblick über Methoden, Plattformen und Tools, um Ihre digitalen Daten zu managen und eine effiziente wissenschaftliche Kollaboration zu ermöglichen.

Der zunehmende Umfang digitaler Forschungsdaten, die bei fast jedem Forschungsprojekt erzeugt oder gesammelt werden, verlangt von uns einen verantwortungsvolleren, proaktiven Umgang mit Daten. Wir stehen vor der Herausforderung, diese Daten nicht nur zu verwalten und zu dokumentieren, sondern sie auch zu bewahren, für die Wiederverwendung verfügbar zu machen und zu publizieren (FAIR open data). Datenmanagement klingt zwar nach viel Arbeit für wenig Gewinn, aber ein gutes Datenmanagement bietet tatsächlich viele persönliche und praktische Vorteile: Gut verwaltete und detailliert beschriebene Daten lassen sich leichter sortieren, abrufen und verstehen, wodurch unser Forschungsprojekt effizienter wird. Das Datenmanagement schützt vor Datenverlusten und - was immer wichtiger wird - vor der Ablehnung von eingereichten Manuskripten. Darüber hinaus ermöglichen Sie damit Open Science, indem Sie Ihre Daten verantwortungsvoll teilen, analysieren und für die wissenschaftliche Gemeinschaft zugänglich machen können.

Entdecken Sie die Schlüsselrolle des Forschungsdatenmanagements im Kontext exzellenter wissenschaftlicher Praxis. 
Bestimmt interessiert Sie auch unseren ebenfalls kostenfreier, halbtägiger Workshop "Forschungsdatenmanagement - Offene Methoden und Reproduzierbarkeit" am 03.03.2025.

Beide Veranstaltungen bieten eine Einführung in verschiedene Aspekte des Forschungsdatenmanagements. Bei bereits spezifisch vorliegenden Fragen beraten wir Sie gerne persönlich. Wenden Sie sich jederzeit an eresearch@uni-marburg.de.

Dieser Kurs ist Teil des Open Science Programms der MARA.

Lernziele:

• Sie kennen die Grundlagen des Forschungsdatenmanagements.
• Sie haben einen Einblick in Strategien und Tools zum Management von Analyseworkflows Ihrer Forschungsdaten.
• Sie wissen, wie Sie Ihre Daten und ggf. Ihren Code FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) publizieren können.
• Sie haben ein klares Verständnis der Forschungsdatenmanagementdienste und Beratungseinrichtungen an der Universität Marburg.