Jetzt bewerben: The CODATA-RDA Research Data Science – Südafrika. Einsendeschluss – 31. März 2023

Jetzt bewerben: The CODATA-RDA Research Data Science – Südafrika. Einsendeschluss – 31. März 2023

Quellknoten: 2021470

Online & zum Selbststudium: Mai – Juni 2023

Diese Online-Schule vermittelt jungen afrikanischen/südamerikanischen Forschern (M-Level bis Postdoc) und Fachleuten die grundlegenden datenwissenschaftlichen Fähigkeiten, zu denen technische Fähigkeiten und verantwortungsvolle Forschungspraktiken gehören, damit sie effektiv und effizient mit ihren Daten arbeiten können Art und Weise, die von der Forschung des 21. Jahrhunderts gefordert wird.

Zeitgenössische Forschung – insbesondere bei der Bewältigung der wichtigsten interdisziplinären Forschungsherausforderungen – kann ohne eine Reihe von Fähigkeiten in Bezug auf Daten nicht effektiv durchgeführt werden. Die CODATA-RDA Schools of Research Data Science-Initiative hat einen Kurzkurs-Lehrplan entwickelt, der im Stil einer Sommerschule präsentiert wird und auf diese Schulungsanforderungen eingeht. [Um mehr zu lesen: https://www.datascienceschools.org ]

Das Curriculum der CODATA-RDA School of Research Data Science – South Africa ist in zehn Themen unterteilt. Den Teilnehmern stehen sieben Tage (eine Woche) zur Verfügung, um jedes Thema zu bearbeiten. Für die inhaltliche Bearbeitung des Themas sind in der Regel vom Teilnehmer mindestens acht bis zehn Stunden einzuplanen. Der Inhalt sieht auch praktische Übungen und mindestens eine Live-Frage-und-Antwort-Sitzung vor, in der Moderatoren mögliche Bedenken der Teilnehmer ansprechen. Die Inhalte werden als Videovorträge sowie als Präsentationsfolien bereitgestellt.

Link zu a Videos mit Erfahrungsberichten von einigen der Schulteilnehmer 2020.

Diese Online-Schule vermittelt jungen afrikanischen/südamerikanischen Forschern (M-Level bis Postdoc) und Fachleuten die grundlegenden datenwissenschaftlichen Fähigkeiten, zu denen technische Fähigkeiten und verantwortungsvolle Forschungspraktiken gehören, damit sie effektiv und effizient mit ihren Daten arbeiten können Art und Weise, die von der Forschung des 21. Jahrhunderts gefordert wird.

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