Persönliches Datenmanagement mit Guerrilla Analytics (FDM II-modular)

Online Workshop

Erläuterung

Ein gutes Forschungsdatenmanagement ermöglicht es, Datenerhebungs- und Analyseprozesse effektiv und nachvollziehbar zu gestalten. Doch leider gibt es kein Patentrezept, so dass ein jeder die für die eigene Forschung, das eigene Umfeld und die eigenen Kompetenzen passende Lösung finden muss.

Diese Veranstaltung ist Teil einer Serie von Vertiefungsmodulen zum Forschungsdatenmanagement (FDM II – modular), die regelmäßig im Monatsrhythmus angeboten werden. Eine Einführung in die Grundlagen und Infrastruktur-Angebote der RWTH erhalten Sie im Moodle-Kurs „Überblick zum Management von Forschungsdaten (FDM I – online)“.

Ziel

Sie kennen Empfehlungen und Praktiken zur Organisation von Forschungsdaten und zur Gestaltung von Arbeitsprozesse in datenintensiven Projekten. Damit sind Sie in der Lage, ihr persönliches FDM-Konzept zu entwickeln, um belastbare und reproduzierbare Forschungsergebnisse zu erzielen.

Methoden

Übung, Diskussion und Vortrag

Inhalt

Dieser Hands-On-Workshop orientiert sich an dem Praxisratgeber von Enda Ridge (2014): "Guerrilla-Analytics - A practical approach to working with data" (Zugriff im Hochschulnetz der RWTH). Der Autor fasst seine Erfahrungen zu sieben Grund-Prinzipien zusammen:

1. Speicher ist billig, Verwirrung teuer.

2. Projektstrukturen sollten einfach und visuell sein.

3. Automatisierung mit Programmen ist dem manuellen Vorgehen vorzuziehen.

4. Daten müssen zwischen Dateisystem, Analyseumgebung und dem abgelieferten Ergebnis identifizierbar und nachverfolgbar sein.

5. Änderungen an Daten und Programmen sollten unter Versionskontrolle stehen.

6. Kooperatives Wissen sollte in versionierten Builds gesammelt werden.

7. Analyse-Code sollte von Anfang bis Ende ohne Unterbrechung ausführbar sein.

Diese Grundprinzipien werden mit einem Fokus auf den Anwendungsbereich Wissenschaft und Forschungsdatenmanagement diskutiert. Sie erhalten praktischen Tipps zur Umsetzung und lernen kleine nützliche Tools, wie z.B. den Cookiecutter, kennen.

Voraussetzung

Voraussetzung für diesen Workshop ist die Teilnahme am Selbstlern-Kurs „Überblick zum Management von Forschungsdaten (FDM I-online)“ oder „Research Data Management - an Overview (RDM I - online)“

Technische Voraussetzungen zur Teilnahme an online-Workshops:
PC/Laptop, Mikrofon, Lautsprecher, stabiles Internet & optional Kamera

Zielgruppen

Doktorandinnen und Doktoranden, die in der Doctoral Academy registriert sind sowie

Postdocs, der akademische Mittelbau, Juniorprofessorinnen und Juniorprofessoren.

Ergänzungen zu Zielgruppen

Sofern Sie kein Doctoral Academy-Mitglied sind, können Sie sich direkt per Email (ik@ub.rwth-aachen.de) bei der Universitätsbibliothek anmelden.