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Auflistung nach Schlagwort "Data Science Center"

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  • Konferenzbeitrag
    Data Science und Forschungsdaten als Treiber für wissenschaftliche Interdisziplinarität
    (INFORMATIK 2023 - Designing Futures: Zukünfte gestalten, 2023) Weiß, Katharina; Decker, Reinhold
    Aktuelle, hochkomplexe gesellschaftliche Herausforderungen, wie die Klimakrise oder die Corona-Pandemie, unterstreichen die Bedeutsamkeit von fachübergreifender, interdisziplinärer Forschung. Data Science und datenbezogene Diskurse als Treiber für interdisziplinäre Forschung zu nutzen, ist der grundlegende Ansatz des Bielefeld Center for Data Science (BiCDaS). Ein erfolgreiches, am BiCDaS entwickeltes Format zur Förderung des datenbezogenen Diskurses sind die DataLabs. DataLabs sind agile, interdisziplinäre Kooperationsformate in der Forschung, die anhand eines Themenschwerpunkts oder anhand von Datentypen konzipiert sind und die den wissenschaftlichen Dialog fördern. Bei der Unterstützung datenbezogener Forschung in ihrer gesamten Breite sind dem BiCDaS dennoch Grenzen gesetzt. Deshalb wurde mit den Scientific Data Services (SDS) ein interdisziplinäres und skalierbares Unterstützungsformat für datenbezogene Forschung entwickelt, das es erlaubt, heterogene Einrichtungen sichtbarer zu machen, deren Angebote in komplementärer Weise zu bündeln und das in der Lage ist, sich flexibel an aktuelle Entwicklungen anzupassen.
  • Konferenzbeitrag
    TU Dortmund - Center for Data Science & Simulation: Data Literacy Education an der TU Dortmund
    (INFORMATIK 2024, 2024) Weinert, Henrike; Munteanu, Alexander
    Dieser Beitrag stellt das TU Dortmund - Center for Data Science & Simulation als interdisziplinäres wissenschaftliches Zentrum zur Bündelung von daten- und simulationsbezogener Forschung und Lehre vor. Auf das am Zentrum angesiedelte Programm zur Data Literacy Education, Data Competence Network, gehen wir ausführlich ein. Wir stellen die Formalien und Inhalte des zugehörigen Zertifikats vor und berichten über die Erfolgsfaktoren und Herausforderungen, die sich insbesondere aus dem heterogenen interdisziplinären Teilnehmendenfeld ergeben.