Letzte Woche traf sich das WiNoDa Team zum jährlichen Projekttreffen am MfN in Berlin (Danke für Eure Gastfreundschaft!). Wir sind 20 Personen aus 6 Instituten – die meisten von uns […]
Im Forschungsalltag entstehen viele, meist heterogene Daten, die oft kollaborativ verarbeitet und analysiert werden. Dabei kommen teils komplexe Workflows und ML-Pipelines zum Einsatz, die aus zahlreichen Transformations- und Analyseschritten bestehen.
Es gibt ein Zitat von William Gibson, Science-Fiction-Autor, das lautet: “Die Zukunft ist schon da, sie ist nur ungleich verteilt.” Genauso ist es in der Forschungslandschaft mit IT-Kenntnissen und Datenkompetenzen.
Meine Hauptaufgabe bei WiNoda ist es, Selbstlernkurse zu verschiedenen Themen zu erstellen, die wir via Moodle zur Verfügung stellen wollen.Das Angebot an Kursen rund ums Forschungsdatenmanagement ist bereits erfreulich groß.
Wenn mich jemand fragt, was ich eigentlich gerade beruflich mache, antworte ich: Hauptsächlich erstelle ich eLearning-Materialien für ein Datenkompetenzzentrum.An dieser Stelle bekommt mein Gegenüber dann glasige Augen und versucht, möglichst
