Grundlagen der wissenschaftlichen Metadaten für Gesundheit

Strukturierte Metadaten spielen eine zentrale Rolle für transparente, interoperable und langfristig nutzbare Forschungsdaten. In vielen Forschungsprozessen liefern Metadaten den notwendigen Kontext, damit Datensätze interpretiert, geteilt und über ihr ursprüngliches Projekt hinaus wiederverwendet werden können.

Dieser Kurs vermittelt die grundlegenden Prinzipien wissenschaftlicher Metadaten und zeigt, wie strukturierte, maschinenlesbare Metadaten die Qualität und Sichtbarkeit von Forschung unterstützen. Die Teilnehmenden erwerben sowohl ein konzeptionelles Verständnis als auch eine erste praktische Orientierung in Metadatenframeworks und JSON-basierter Annotation.

Am Ende des Kurses können die Teilnehmenden:

• die Rolle strukturierter Metadaten für Forschungsqualität und Wiederverwendbarkeit erläutern

• erklären, wie Metadatenframeworks die FAIR-Prinzipien unterstützen

• einfache maschinenlesbare Metadatensätze mit JSON erstellen

Kurs-Highlights

Ergänzend zu den interaktiven Trainingseinheiten beinhaltet der Kurs Expert Sessions, die zeigen, wie wissenschaftliche Metadaten in der Forschungspraxis eingesetzt werden:

• FAIR Data in Practice
  Der Vortrag zeigt anhand praktischer Beispiele, wie strukturierte Metadaten Forschungsdaten entsprechend der FAIR-Prinzipien auffindbar, zugänglich, interoperabel und nachnutzbar machen.

• Metadata Beyond the Dataset: The Helmholtz Knowledge Graph
  Der Beitrag vermittelt, wie Metadaten im Helmholtz Knowledge Graph genutzt werden und warum hochwertige Metadaten entscheidend für Vernetzung, Auffindbarkeit und Nachnutzung wissenschaftlicher Informationen sind.

Zielgruppe
Der Kurs richtet sich insbesondere an Forschende aus dem Helmholtz Forschungsschwerpunkt Gesundheit. Besonders relevant ist er für Promovierende, Early-Career-Forschende und Postdocs, die mit Forschungsdatensätzen arbeiten.

Voraussetzungen
Es sind keine Vorkenntnisse erforderlich.

Auf einen Blick
• Datum: 7.–8. Juli 2026
• Uhrzeit: 09:00–12:00 Uhr
• Format: Online (Zoom)
• Trainer:
Hamideh Haghiri, HMC Hub Gesundheit – Deutsches Krebsforschungszentrum (DKFZ)
Özlem Özkan, HMC Hub Materie – Helmholtz-Zentrum Berlin (HZB)
Gabriel Preuß, HMC Hub Materie – Helmholtz-Zentrum Berlin (HZB)
• Anmeldung: https://events.hifis.net/event/3626

Der Kurs wurde ursprünglich vom HMC Hub Information für wissenschaftliche Mitarbeitende im Helmholtz-Forschungsbereich Information entwickelt. Aufgrund seiner thematischen Breite und der verständlichen Beispiele ist er inzwischen für Angehörige aller wissenschaftlichen Fachbereiche geöffnet, die sich mit Forschungsdatenannotation durch Metadaten befassen möchten. Die Materialien der ursprünglichen Kursversion sind zudem über The Carpentries Incubator verfügbar.

Gemeinsames HIDS-Kursportfolio
Ausgewählte HMC-Trainings sind Teil des gemeinsamen HIDS-Kursportfolios des Helmholtz Information & Data Science Framework (HIDS). Das Portfolio wird gemeinsam von den fünf HIDS Plattformen Helmholtz AI, HMC, Helmholtz Imaging, HIDA und HiFIS angeboten. Es bietet strukturierte Lernpfade für alle Erfahrungsstufen und ist für alle Helmholtz-Beschäftigte kostenfrei. Alle Kurse finden auf Englisch statt.

Weitere Informationen sowie die vollständige Kursübersicht finden Sie im HIDS-Kursportfolio und auf der HMC-Trainingsübersicht.