Wiederverwendbarkeit wissenschaftlicher Daten (für Materie)

Helmholtz Metadata Collaboration (HMC) hat sich zum Ziel gesetzt, die Qualität von Forschungsdaten durch die Kraft von Metadaten zu steigern – und wir bringen diesen Ansatz in der gesamten Helmholtz Gemeinschaft zum Leben! In diesem Zusammenhang freut sich die HMC, den Kurs „Reusability of Scientific Data for Matter“ als Teil des HIDS Data Science-Kursportfolios anzubieten.

Im Trainingskurs „Reusability of Scientific Data for Matter“ konzentrieren wir uns auf das „R“ in den FAIR-Prinzipien. Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer ein umfassendes Verständnis für die Bedeutung und Notwendigkeit der Wiederverwendbarkeit von Daten haben, einem Schlüsselaspekt der FAIR-Prinzipien.

Modul-Titel

• Begrüßung & Warm-up

• Krise der Reproduzierbarkeit/Replizierbarkeit

• Schlüsselbegriffe & FAIR-Prinzipien

• Herausforderungen

• Wiederverwendbarkeit in AI & Wiederverwendbarkeit in Matter Talks

• Checkout

Der Kurs steht allen Interessierten offen, richtet sich aber insbesondere an Wissenschaftler im Forschungsbereich Materie, die am Anfang eines neuen Forschungsprojekts stehen oder den Einsatz von KI in ihren Projekten erwägen.

Auf einen Blick

Datum & Ort
13. November 2025, 9:30 - 13:30 Uhr, Online (Zoom)

Referentin:
Özlem Özkan & Hamideh Haghiri

Registrierung:
Sichern Sie sich jetzt Ihren Platz! Die Anmeldung ist unter https://events.hifis.net/event/3155 möglich.

In diesem Jahr sind unsere Kurse erstmalig in ein gemeinsames Kurs-Portfolio der Helmholtz Information und Data Science Platformen (HIDS) Helmholtz AI, HMC, Helmholtz Imaging, HIDA and HiFIS. eingebunden. In diesem Portfolio sind Lernpfade zu Data Science Fertigkeiten und Kompetenzen aufgeführt, die Lernende auf unterschiedlichen Stufen ihres Wissens abholen und die Erweiterung ihrer Data Science Kompetenzen ermöglicht. Alle HIDS Kurse sind für Helmholtz-Angestellte kostenfrei.