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Heute

  • Data Discussion & Dessert – „Sustainable RDM – Dateneffizienz und Datensparsamkeit“

    Open Science Lab, SLUB Zellescher Weg 21-25, Dresden

    Jeder Punkt im Forschungsdatenlebenszyklus verbraucht Ressourcen. Ob bei Erhebung und Auswertung oder Speicherung und Publikation – immer wird Energie verbraucht und Rechenleistung in Anspruch genommen. Gleichzeitig passiert das Datenmanagement nicht im Reagenzglas: um uns herum verschärfen sich spürbar die Folgen einer menschengemachten Klimakrise. Wie können wir also sicherstellen, dass wir als Datenmanager*innen ökologisch verantwortungsvoll agieren? […]

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  • Einführung in den Datenschutz

    Online (Zoom)

    Datenschutz geht alle an und der Umgang mit personenbezogenen Daten stellt vor allem Forschende vor Herausforderungen: Unter welchen Bedingungen dürfen personenbezogene Daten verarbeitet werden? Welche Voraussetzungen müssen erfüllt sein und welche Strategien können angewendet werden, um personenbezogene Daten sicher speichern, verarbeiten, teilen und aufbewahren zu können? Der Workshop führt in die wichtigsten Aspekte des Themas […]

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  • Data Organisation in Spreadsheets for Social Science Data

    Open Science Lab der SLUB, Zellescher Weg 21-25, 01217 Dresden

    Tabular data in spreadsheets is widely used. It is often entered and formatted in a way that makes it easy for the human eye to read. However, in order to perform accurate analyses and visualizations of tabular data, or to process it further using programming languages such as R or Python, the dataset should first […]

  • Forschungsdatenmanagement für Linguistik

    Open Science Lab, SLUB Zellescher Weg 21-25, Dresden

    Der Workshop vermittelt eine praxisnahe Einführung in FDM für Linguist:innen. Eingangs werden zentrale Grundlagen des FDM vorgestellt (Datenlebenszyklus, FAIR- und CARE-Prinzipien). Darauf aufbauend werden die Best Practices des linguistischen FDMs exemplarisch anhand von Primärdaten (aus der Arbeit mit Sprecher:innen) und von Korpusdaten behandelt – inklusive typischer Herausforderungen wie des Umgangs mit personenbezogenen Daten und fehlender […]

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  • JupyterLab + AI Assistant as Research Data Management Workbench

    Data Science Center ScaDS.AI – University of Leipzig Löhrstraße 18, 5th floor, Leipzig, Germany

    Research data rarely arrives clean: inconsistent formats, missing values and undocumented columns slow down analysis and make results hard to reproduce or share. In this one-day training (10:00–16:00), researchers get introduced to JupyterLab and Python with an integrated AI assistant and learn to use it as a reproducible workbench for data exploration and RDM tasks. […]

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