Nicht nur in Forschungsprojekten, sondern auch für das Erstellen von Bachelor- und Masterarbeiten bilden Forschungsdaten eine wichtige Arbeitsgrundlage. Egal, ob diese neu erhoben oder nachgenutzt werden – In unserem Workshop lernen Sie Techniken, die helfen, ein Datenchaos zu vermeiden, Pflichten der guten wissenschaftlichen Praxis und weiterer Regelungen einzuhalten und mit Daten effektiv umzugehen.  

Neben den  aufgeführten Themen beantworten wir im Workshop folgende weitere Fragen:

Was ist eine gute Backup-Strategie?

Wie werden Daten aus eigenen Forschungsprojekten für Außenstehende interpretier- und nachvollziehbar?

Wo können Forschungsdaten veröffentlicht und langfristig verfügbar gemacht werden?

Wie können fremde Forschungsdaten gefunden, genutzt und zitiert werden?

• Trainer:innen: Pia Voigt (Data Science Centre ScaDS.AI Leipzig), Franziska Korb-King und Claudia Engelhardt (TU Dresden/Center for Interdisciplinary Digital Sciences), Arne Rümmler und Kay-Michael Würzner (SLUB Dresden)  
• Format: Workshop (Präsenz, online)
• Zielgruppen: Studierende (B.A., M.A.)
• Sprachen: Deutsch, Englisch
• Anzahl Teilnehmende: bis 20 Personen

In zahlreichen Forschungsprojekten werden neben Daten auch Code und Software erzeugt.

Diese liegen Forschungsergebnissen zugrunde und sind teilweise auch Ergebnis wissenschaftlicher Prozesse. Entsprechend den Regelungen zur Sicherung der guten wissenschaftlichen Praxis sollte der Umgang mit Forschungssoftware und -code dokumentiert und nachprüfbar sein. Werden Software und Code zur Nachnutzung bereit gestellt, können diese auch in anderen Forschungszusammenhängen verwendet und weiterentwickelt werden. Die Grundlagen für einen effektiven Umgang mit Forschungssoftware und -code lernen Sie bei uns.  

• Trainer:innen: Arne Rümmler und Kay-Michael Würzner (SLUB Dresden), Pia Voigt (Data Science Center ScaDS.AI Leipzig)
• Format: Workshop (Präsenz, Online)
• Zielgruppen: Studierende (M.A.), Forschende
• Sprachen: Deutsch, Englisch
• Anzahl Teilnehmende: bis 20 Personen

Nachvollziehbarkeit, Transparenz und Nachnutzbarkeit sind Kernziele, die mit offenen Methoden in der Forschung verbunden sind.

Dabei geht es nicht nur um das Teilen von Ergebnissen und Daten. Open Science setzt bereits beim Forschungsdesign an und zieht sich durch den gesamten Prozess von der Planung bis zur Veröffentlichung. Neben den theoretischen Grundlagen und der Motivation, die mit offener Wissenschaft verbunden sind, nehmen wir in diesem Workshop praxisnahe Umsetzungsmöglichkeiten in den Blick und erproben diese anhand zahlreicher Beispiele.

• Trainer:innen: Arne Rümmler und Kay-Michael Würzner (SLUB Dresden), Franziska Korb-King (ZIH Dresden), Pia Voigt (Data Science Center ScaDS.AI Leipzig)
• Format: Workshop (Präsenz, Online)
• Zielgruppen: Studierende (M.A.), Forschende
• Sprachen: Deutsch, Englisch
• Anzahl Teilnehmende: bis 20 Personen

Im Workshop werden grundlegende Konzepte der Programmierung anhand der Programmiersprache Python vermittelt, wie beispielsweise Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen, Funktionen und einfache Datenstrukturen.

In praktischen Übungen wenden die Teilnehmenden ihr neu erworbenes Wissen direkt an, indem sie eigene kleine Programme schreiben und lernen, selbständig typische Aufgaben zu bewältigen. Dabei werden auch grundlegende Prinzipien wie Clean Code, Debugging und die Verwendung von Entwicklungswerkzeugen behandelt. Der Workshop richtet sich an Teilnehmende ohne oder mit geringen Vorkenntnissen in der Programmierung. Ziel ist es, eine solide Grundlage zu schaffen, auf der weitere Programmier- und Datenanalysefähigkeiten aufgebaut werden können.

• Trainer:innen: Cristoph Göpfert und Lucas Schröder (TU Chemnitz, Fakultät für Informatik, Professur Verteilte und selbstorganisierende Rechnersysteme)
• Format: Workshop (Präsenz)
• Zielgruppen: Studierende (B.A., M.A.), Promovierende
• Sprachen: Deutsch, Englisch
• Anzahl Teilnehmende: bis 20 Personen

Dieser Workshop vermittelt Grundlagen zu (semi-)strukturierten Daten und ihren zentralen Technologien, wie XML, JSON und RDF.

Diese spielen eine Schlüsselrolle in modernen Web-, Software- und Dateninfrastrukturen, insbesondere zur Integration und zur Strukturierung von Daten. Anhand praxisnaher Beispiele werden relevante Werkzeuge und Techniken zur Erstellung, Validierung und Verarbeitung (semi-)strukturierter Daten eingeführt und in konkreten Anwendungsszenarien vertieft. Ein weiterer Bestandteil des Workshops ist eine Einführung in die Grundlagen des Semantic Web. Dabei wird erläutert, wie Daten mithilfe des Resource Description Frameworks (RDF) semantisch angereichert, eindeutig beschrieben und auch über Systemgrenzen hinweg miteinander verknüpft werden können. Ziel des Workshops ist es, ein fundiertes Grundverständnis für (semi-)strukturierte und semantische Datenformate zu entwickeln.

• Trainer: Christoph Göpfert und Lucas Schröder (TU Chemnitz, Fakultät für Informatik, Professur Verteilte und selbstorganisierende Rechnersysteme)
• Format: Workshop (Präsenz, Online)
• Zielgruppen: Studierende (B.A., M.A.), Forschende
• Sprachen: Deutsch, Englisch
• Anzahl Teilnehmende: 20 Personen
• Sonstiges: Grundkenntnisse des Programmierens werden vorausgesetzt

Der Workshop bietet einen Einstieg in das wissenschaftliche Arbeiten mit LaTeX – für Einsteiger:innen ohne Vorkenntnisse. Teilnehmende lernen, professionelle Texte mit Literatur, Abbildungen, Formeln und Querverweisen direkt für eigene Schreibprojekte professionell umzusetzen.

Der Workshop bietet eine Einführung in das wissenschaftliche Arbeiten mit LaTeX – von den Grundlagen bis zu typischen Anwendungsfällen in Studium und Promotion. Zu Beginn werden zentrale Konzepte vermittelt: Aufbau eines LaTeX-Dokuments, Trennung von Inhalt und Layout, Arbeiten mit Vorlagen sowie der grundlegende Workflow.

Die Teilnehmenden lernen, typische Elemente wissenschaftlicher Texte umzusetzen: Strukturierung längerer Dokumente, Literaturverwaltung mit BibTeX, Abbildungen und Tabellen, Formeln sowie Querverweise und Verzeichnisse. Thematisiert werden außerdem die modulare Dokumentstruktur und kollaboratives Schreiben.

Der Workshop richtet sich an Einsteiger:innen ohne Vorkenntnisse. Ziel ist es, LaTeX als robustes Werkzeug für konsistente und professionell gesetzte Texte kennenzulernen und direkt für eigene Schreibprojekte zu nutzen

• Trainer: Mike Berger (Data Science Center ScaDS.AI Leipzig)
• Format: Workshop (Präsenz/online)
• Zielgruppen: Studierende (B.A., M.A.), Forschende
• Sprachen: Deutsch, Englisch
• Anzahl Teilnehmende: 20

Der halb- bis ganztägige Hands-On-Workshop zeigt anhand praktischer Beispiele, wie tabellarische Daten  mit Hilfe der Tidy Data-Prinzipien für die Datenanalyse effektiv aufbereitet werden können.

Daten in Tabellenformaten sind weit verbreitet. Oft werden diese so eingegeben und formatiert, dass sie für das menschliche Auge einfach zu lesen sind. Um mit tabellarischen Daten jedoch einfache und korrekte Analysen und Visualisierungen durchzuführen oder sie mittels Programmiersprachen wie R oder Python weiterzuverarbeiten, sollte der Datensatz vorher bereinigt und nach den Prinzipien von Tidy Data organisiert werden. Konkret werden folgende Themen behandelt und geübt:

• Best Practices für die Dateneingabe und -formatierung, Vermeidung gängiger Formatierungsfehler
• Grundlagen der Qualitätskontrolle und Datenmanipulation in Tabellen
• Datenexport aus Tabellen und Umgang mit Datumsangaben in Spreadsheets

Der Workshop orientiert sich an den Curricula von The Carpentries.

Auf Wunsch kann der Workshop disziplinspezifisch mit einem Fokus auf Ökologie, Sozialwissenschaften oder Bibliotheks- und Informationswissenschaften gestaltet werden. Es werden dann für die praktischen Übungen Datensätze aus den entsprechenden Wissenschaftsgebieten genutzt.

• Trainerin: Claudia Engelhardt (TU Dresden/Center for Interdisciplinary Digital Sciences)
• Format: Workshop (Präsenz, Online)
• Zielgruppen: Studierende, Forschende, weitere Interessierte
• Sprachen: Deutsch, Englisch
• Anzahl Teilnehmende: 16

Mit unserem Workshop zum wissenschaftlichen Rechnen versetzen wir Sie dazu in die Lage, komplexe wissenschaftliche Berechnungen selbstständig durchzuführen.

Wir bieten ein breites thematisches Spektrum zur Anwendung von mathematischen Modellierungen, Simulations- und Optimierungsberechnungen, intelligenten Datenanalysen und KI-Verfahren. Das Angebot richtet sich an Einsteiger und bietet einen Überblick über die verschiedenen Werkzeuge und ihre Anwendungsszenarien. Auf Anfrage können Kurse zu speziellen Themen angeboten werden.

• Trainer: Team Scientific Computing (Universitätsrechenzentrum Leipzig)
• Format: Workshop (Präsenz, Online)
• Zielgruppen: Forschende, Studierende
• Sprachen: Deutsch, Englisch
• Anzahl Teilnehmende: offen
• Sonstiges: für die Teilnahme wird ein Uni-Leipzig-Login benötigt

In diesem Workshop vermitteln wir Ihnen anhand praktischer Beispiele, wie Sie interaktive Visualisierungen für kleine Datensätze (< 1 GB) mit JavaScript erstellen können.

Software Repositorien wie GitHub oder GitLab erlauben das kostenlose Hosten statischer Webseiten. Wir können diese Funktionalität nutzen, um mit Hilfe von Java Script-Visualisierungsbibliotheken, wie P5.js oder d3.js, interaktive Visualisierungen kleiner Datensätze zu realisieren.

• Trainer: Arne Rümmler (SLUB Dresden, Referat Forschungsnahe Services; Universitätsrechenzentrum Leipzig)
• Format: Workshop (Präsenz)
• Zielgruppen: Studierende, Forschende
• Sprache: Deutsch
• Anzahl Teilnehmende: 10
• Sonstiges: Java Script-Kenntnisse oder sonstige Programmiererfahrung sind von Vorteil 

Im Workshop lernen Sie praxisnahe Techniken zum Umgang mit und zur Datenpublikation auf Zenodo. 

Zur Erfüllung der guten wissenschaftlichen Praxis sollen Forschungsdaten und alle dazugehörigen Informationen, die die Reproduzierbarkeit der Forschung ermöglichen, für mindestens 10 Jahre sicher archiviert werden. Darüber hinaus verlangen mittlerweile viele Forschungsförderer verpflichtende Angaben zu einer Weiterverwendung der Daten nach Abschluss eines Projektes (Nachnutzung und Datenpublikation). Das interdisziplinäre Repositorium Zenodo bietet hierfür einen angemessenen Ort. Zenodo wird von CERN bereitgestellt und ist ein offenes Repositorium zur Publikation und Archivierung von Datensätzen, Dokumenten und anderen Forschungsmaterialien. Zenodo ermöglicht die dauerhafte Speicherung, Auffindbarkeit, Zugänglichmachung und Wiederverwendbarkeit von Forschungsdaten und erfüllt somit die Anforderungen der guten wissenschaftlichen Praxis und der Förderinstitutionen. In diesem Workshop wird die Registrierung, Funktion und Nutzung von Zenodo anhand eines Beispieldatensatzes vermittelt. Daneben wird auf die Vergabe aussagekräftiger Metadaten eingegangen, welche ausschlaggebend für die Auffindbarkeit von Forschungsdaten ist. In praktischen Übungen wird die Relevanz guter Dokumentation und Metadaten verdeutlicht.

• Trainer: Arne Rümmler (SLUB Dresden, Referat Forschungsnahe Services; Universitätsrechenzentrum Leipzig)
• Format: Workshop (Präsenz, Online)
• Zielgruppen: Studierende, Forschende
• Sprachen: Deutsch, Englisch
• Anzahl Teilnehmende: offen

Der Hands-On-Workshop thematisiert Aspekte, die bei der Nachnutzung von Daten im wissenschaftlichen Kontext beachtet werden sollten.

Durch praktische Übungen werden folgende Themen vertieft und diskutiert:

• Verschiedene Bezugswege von Daten
• Plausibilitäts- und Qualitätsprüfung
• Lizenzrechtliche Aspekte

Die Veranstaltung basiert auf Materialien, die von der DINI/nestor-UAG Schulungen/Fortbildungen erstellt wurden .

• Trainerin: Claudia Engelhardt (TU Dresden/Center for Interdisciplinary Digital Sciences)
• Format: Workshop (Präsenz, Online)
• Zielgruppen: Studierende, Forschende, Lehrende, Trainer:innen im FDM- und Data Literacy-Bereich
• Sprachen: Deutsch, Englisch
• Anzahl Teilnehmende: 20

Datenschutz geht alle an und der Umgang mit personenbezogenen Daten stellt alle Angestellten, besonders aber Forschende vor Herausforderungen: Welche Rolle spielt Datenschutz im Arbeitsalltag und in Forschungsprojekten? 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? Im Workshop führen wir Sie in die Grundlagen des Datenschutzes ein und stellen Ihnen anhand praktischer Beispiele vor, wie Sie datenschutzrechtliche Aspekte in Ihre tägliche und wissenschaftliche Arbeit integrieren können.

• Trainerinnen: Pia Voigt (Data Science Center ScaDS.AI Leipzig), Lina Höck (Professur für Bürgerliches Recht, Immaterialgüter­recht, insb. Urheberrecht, sowie Medien- und Datenschutzrecht, TU Dresden)
• Format: Workshop (Präsenz, Online)
• Zielgruppen: Studierende (B.A., M.A.), Forschende, Verwaltungsangestellte
• Sprachen: Deutsch, Englisch
• Anzahl Teilnehmende: offen

Dieser Workshop vermittelt praxisnah die Grundlagen des datenbezogenen Urheberrechts im wissenschaftlichen Kontext.

Die Teilnehmenden erhalten zunächst einen Überblick über die Grundlagen des Urheberrechts, darunter Werkbegriff, Schutzvoraussetzungen und Schrankenregelungen. Anschließend werden praxisrelevante Themen wie das Zitatrecht, die Nutzung von Bildern und Abbildungen in wissenschaftlichen Arbeiten sowie Open-Access-Lizenzen (insbesondere Creative Commons) behandelt. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf urheberrechtlichen Fragestellungen im Kontext digitaler Lehre, etwa bei der Bereitstellung von Materialien auf Lernplattformen gemäß § 60a UrhG. Darüber hinaus wird der Umgang mit KI-generierten Inhalten aus urheberrechtlicher Perspektive beleuchtet. Der Workshop kombiniert theoretische Wissensvermittlung mit Fallbeispielen und Diskussionsrunden. Er richtet sich an alle, die im wissenschaftlichen oder beruflichen Kontext urheberrechtliche Entscheidungen treffen müssen.

• Trainerin: Lina Höck (Professur für Bürgerliches Recht, Immaterialgüter­recht, insb. Urheberrecht, sowie Medien- und Datenschutzrecht, TU Dresden)
• Format: Workshop (Präsenz, Online)
• Zielgruppen: Studierende (B.A., M.A.), Forschende, Lehrende, Verwaltungsangestellte
• Sprachen: Deutsch, Englisch
• Anzahl Teilnehmende: 30
• Sonstiges: Die Länge und thematische Schwerpuntksetzung des Workshops sind anpassbar.

Dieser interdisziplinäre Workshop vermittelt umfassende KI-Kompetenz im Sinne des Art. 4 der EU-KI-Verordnung. Die Teilnehmenden erwerben sowohl technisches Grundlagenwissen als auch Einblicke in die ethischen und praktischen Implikationen sowie fundierte Kenntnisse in den relevanten Rechtsgebieten rund um den Einsatz von Künstlicher Intelligenz.

In sechs thematisch aufeinander aufbauenden Teilen erhalten die Teilnehmenden fundiertes Wissen zu den technischen Grundlagen von KI-Systemen, einschließlich maschinellem Lernen und generativer KI. Darüber hinaus werden zentrale Fragen der KI-Ethik behandelt, darunter Fairness, Transparenz und Bias-Vermeidung. Ein Schwerpunkt liegt auf der Einführung in die KI-Verordnung mit ihren Risikoklassen, Pflichten und Verboten. Ergänzend werden die urheberrechtlichen und datenschutzrechtlichen Rahmenbedingungen des KI-Einsatzes beleuchtet. Abschließend werden weitere tangierte Rechtsgebiete wie universitäre Leitlinien, Gute Wissenschaftliche Praxis und arbeitsrechtliche Aspekte behandelt. Der Workshop kombiniert theoretische Wissensvermittlung mit praxisnahen Beispielen und Diskussionen. Er richtet sich an Personen, die im beruflichen oder wissenschaftlichen Kontext mit KI arbeiten oder deren Einsatz verantworten.

• Trainerin: Lina Höck (Professur für Bürgerliches Recht, Immaterialgüter­recht, insb. Urheberrecht, sowie Medien- und Datenschutzrecht, TU Dresden)
• Format: Workshop (Präsenz, Online)
• Zielgruppen: Studierende (B.A., M.A.), Forschende, Lehrende, Verwaltungsangestellte
• Sprachen: Deutsch, Englisch
• Anzahl Teilnehmende: 30
• Sonstiges: Die Länge und thematische Schwerpuntksetzung des Workshops sind anpassbar.