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SUMMARY:Data Discussion & Dessert - „Sustainable RDM - Dateneffizienz und Datensparsamkeit“
DESCRIPTION: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.\n\nWie können wir also sicherstellen\, dass wir als Datenmanager*innen ökologisch verantwortungsvoll agieren? Wie kann gutes Forschungsdatenmanagement unsere Wissenschaft nachhaltiger machen? Was müssen wir beachten\, um zum Beispiel besonders ressourcenschonende Cloudsysteme und Rechenzentren auszuwählen? Wie können wir uns in unseren Forschungsgemeinschaften für eine wissenschaftlich fundierte Klimapolitik organisieren?\n\nGenau darum soll es in der nächsten Ausgabe von „Datengespräche & Dessert“ gehen! Es wird wieder einen kurzen Input zum Thema geben und dann viel Zeit für lockere Gespräche bei Kaffee und Snacks.\n\n 	Ort: SLUB Open Science Lab Pausenraum (Campus Navigator\, SLUB Raumplan)\n 	Sprache: Deutsch\n\n„Data Discussion & Dessert“ ist eine inzwischen regelmäßig stattfindende Plattform zum Austausch für alle\, die in Dresden Forschende beim Umgang mit Forschungsdaten unterstützen. Ob Datenmanager\, Mitarbeiter in INF-Projekten\, Data Steward oder Ansprechpartner für eure Arbeitsgruppe – hier gibt es die Möglichkeit sich über Institutionen und Fachbereiche hinweg mit Leuten auszutauschen\, die vor ähnlichen Fragen und Herausforderungen stehen. Organisiert in Kooperation mit der gemeinsamen Kontaktstelle Forschungsdaten der SLUB und TU Dresden. Die Veranstaltung ist offen für alle Interessierten!
URL:https://come2data.de/event/data-discussion-dessert-sustainable-rdm-dateneffizienz-und-datensparsamkeit/
LOCATION:Open Science Lab\, SLUB\, Zellescher Weg 21-25\, Dresden\, 01217
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SUMMARY:Einführung in den Datenschutz
DESCRIPTION: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 Datenschutz ein und richtet sich vor allem an Forschende.\n\n 	Registrierung bis 28.10.26: https://terminplaner.dfn.de/public/bookings/f5dd4283-f8e8-4c36-8c81-488c601f97cd  \n 	Sprache: Deutsch\n\n \n\nData protection and privacy concerns everyone\, and handling personal data poses particular challenges for researchers: Under what conditions may personal data be processed? What requirements must be met\, and what strategies can be used to securely store\, process\, share\, and retain personal data? This workshop provides an introduction to the key aspects of data protection and privacy and is primarily aimed at researchers.\n\n 	Registration open until October 28\, 2026: https://terminplaner.dfn.de/public/bookings/f5dd4283-f8e8-4c36-8c81-488c601f97cd\n 	Language: German
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SUMMARY:Data Organisation in Spreadsheets for Social Science Data
DESCRIPTION: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 be cleaned and organised according to tidy data principles.\n\nThe workshop introduces the tidy data principles and best practices of dealing with data in spreadsheets. Using a social science data set as example\, participants will immediately apply those in practical exercises. The workshop uses material provided by Data Carpentry (https://carpentries.org/).\n\nIn this workshop\, you will learn:\n\n 	Good data entry practices – formatting data tables in spreadsheets\n 	How to avoid common formatting mistakes\n 	Approaches for handling dates in spreadsheets\n 	Basic quality control and data manipulation in spreadsheets\n 	Exporting data from spreadsheets\n\nThis is a hands-on workshop. Please bring your own laptop. Also\, please make sure to download the datafiles and install a spreadsheet program on your device before the workshop. You can find the instructions and links to do so here: https://datacarpentry.github.io/spreadsheets-socialsci/#setup-instructions\n\n 	Registration https://terminplaner.dfn.de/public/bookings/be71b470-01a9-4dee-ad92-e65e43e0658c\n 	Location: OSL 1\, Open Science Lab der SLUB\, Zellescher Weg 21-25\, 01217 Dresden\n\n 
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SUMMARY:Forschungsdatenmanagement für Linguistik
DESCRIPTION: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 Standardisierung. Anschließend erfolgt ein Transfer auf weitere wichtige linguistische Datentypen und deren spezifische FDM-Anforderungen.\n\n 	Ort: Open Science Lab\, Zellescher Weg 21-25/OSL 3\n 	Sprache: Deutsch\, bei Bedarf Englisch\n 	Anmeldung: https://www.slub-dresden.de/besuchen/veranstaltungen/details/veranstaltung/60455\n\n \n\nThis workshop provides a practical introduction to RDM for linguists. It begins by presenting the key fundamentals of RDM (data lifecycle\, FAIR and CARE principles). Building on this foundation\, the workshop then discusses best practices for linguistic RDM using examples from primary data (elicited with speakers) and corpus data — including typical challenges such as handling personal data and a lack of standardization. The discussion will then extend to other important types of linguistic data and their specific FDM requirements.\n\n 	Location: Open Science Lab\, Zellescher Weg 21-25/OSL 3\n 	Language: German; English if needed\n 	Registration: https://www.slub-dresden.de/besuchen/veranstaltungen/details/veranstaltung/60455
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SUMMARY:JupyterLab + AI Assistant as Research Data Management Workbench
DESCRIPTION: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. Working with a realistic messy dataset\, you will explore it\, validate it against explicit rules\, generate a quality report\, clean it\, and publish it as a documented FAIR data package with a draft Data Management Plan. Throughout\, you let the AI draft according code and docs while you learn to read\, run and critically check what it produces.\n\n\n\n\nRequirements: Basic Python programming knowledge; Confidence in using your own laptop\, particularly the command prompt/terminal\, and the ability to install software on the laptop; Bring your own laptop\n\n 	Date: December 2\, 2026\, 10:00 a.m.–4:00 p.m.\n 	Location: Data Science Center ScaDS.AI – University of Leipzig\, entrance at Löhrstraße 18\, 04105 Leipzig\, 5th floor\n 	Language: English/German\n 	Registration: https://terminplaner.dfn.de/public/bookings/af6f6519-b12b-43a3-8205-1ac6ca700888\n\n\nVoraussetzungen:\n\n\n 	Your own laptop\, with the ability to install software\n 	Basic knowledge of programming in Python\n 	Proficiency in using your own laptop\, including the terminal/command line
URL:https://come2data.de/event/jupyterlab-ai-assistant-as-research-data-management-workbench/
LOCATION:Data Science Center ScaDS.AI – University of Leipzig\, Löhrstraße 18\, 5th floor\, Leipzig\, 04105\, Germany
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