FAIR Data Mindset: organizing life science research data for Reproducibility and Impact (Englisch)
| FAIRDMS-E-002 | |
| 04.02.2026 | |
| 1 Std | |
|
|
| Ende Anmeldefrist: 02.02.2026 | |
| Online-Kurs | |
|
|
| 11 | |
| 20 | |
| kostenlos | |
| Der Kurs wird im Rahmen des Auftrags des ETH Scientific IT Service angeboten, Forschende der ETH Zürich im Forschungsdatenmanagement zu unterstützen. Details finden Sie unter https://sis.id.ethz.ch/services/rdm/ | |
| Behandelte Themen: - Warum schlechte Datengewohnheiten die Forschung stillschweigend untergraben. - Was eine FAIR-Datenmentalit?t ist und wie sie sich auf Ihre t?gliche Arbeit auswirkt - Einfache Tools wie ELNs, die strukturierte Wissenschaft unterstützen. | |
| Am Ende des Webinars k?nnen Sie: - die FAIR-Datenmentalit?t und ihre Relevanz für die Biowissenschaften definieren. - typische Fallstricke bei der Datenverarbeitung und -dokumentation erkennen. - die grundlegenden Mechanismen zur Strukturierung, Annotation und Aufbewahrung von Forschungsdaten verstehen. - erste Schritte in Richtung Reproduzierbarkeit mit den Forschungsdatenmanagement-Tools der wissenschaftlichen Informatikdienste der ETH Zürich unternehmen. | |
| In der biowissenschaftlichen Forschung legen wir gro?en Wert auf experimentelle Pr?zision, aber selten auf die Verwaltung unserer Daten. Dieses Webinar stellt die FAIR-Datenmentalit?t vor und hilft Forschern, verstreute Tabellenkalkulationen und Labornotizen in strukturierte, reproduzierbare und gemeinsam nutzbare Forschungsergebnisse umzuwandeln. | |
| Englisch | |
| Life Science Master and PhD students, postdocs, and staff scientists. | |
| Dieser Kurs richtet sich an Anf?nger und erfordert keine Vorkenntnisse im Forschungsdatenmanagement. |