Hintergrund: Ein qualitätsgesichertes Forschungsdatenmanagement ist die Grundvoraussetzung, um mit Hilfe von zukunftweisenden Data Science Verfahren wie maschinelles Lernen einen maximalen Erkenntnisgewinn aus komplexen und unstrukturierten Daten zu erzielen. Dementsprechend sind Forschungsdatenmanagement und Data Science unmittelbar verzahnt und bilden gemeinsam das Fundament für die datenbasierte Forschung, weshalb auch die Rollen des Data Stewards und Data Scientists eng aufeinander abgestimmt werden müssen.
Im Rahmen des 11. DINI/nestor-Workshop:
"Data Stewardship im Forschungsdatenmanagement - Was ist das? Rollen, Aufgabenprofile, Einsatzgebiete" am 16. und 17. November 2020, hält unsere wissenschaftliche Koordinatorin
Lena Steinmann einen Impulsvortrag, in dem Data Stewardship aus der Data Science Perspektive beleuchtet wird. Dabei werden die Herausforderungen und Chancen einer strukturellen Verzahnung von Forschungsdatenmanagement und Data Science diskutiert und die Aufgabenfelder des Data Stewards in Abgrenzung zum Data Scientist einordnen.
Insbesondere wird auf folgende Fragen eingegangen:
- Was sind Querschnittsthemen für Forschungsdatenmanagement und Data Science und wie können sich Data Stewards und Data Scientists bei deren Bearbeitung sinnvoll ergänzen?
- Was für Rollen soll es in Zukunft in zentralen wissenschaftlichen Einrichtungen für die datenbasierte Forschung geben (Sprecher*in, Koordinator*in, Data Stewards, Data Scientists, Data Liberian)?
- Was für zentrale IT-Infrastrukturen (Repositorien, HPC, Virtualisierung, Storage) müssen errichtet werden, damit Data Stewards und Data Scientists gemeinsam effizient arbeiten können?
- Was sind die Anforderungen und Bedarfe von Data Scientists an Data Stewards (und vice versa)?
Erfahren Sie mehr über das
Workshop-Programm und unseren Impulsvortrag
"Data Stewardship beleuchtet aus der Data Science Perspektive".