Beratungsangebote

Kontaktieren Sie unseren interdisziplin?ren Help-Desk und lassen Sie sich zu allen Schritten des Datenlebenszyklus beraten. Nutzen Sie unsere Services bereits in der Antragsphase sowie im Forschungsprozess. Unser Team unterstützt Sie bei Fragen rund um die Themen Datenmanagement und Data Science.

Unser Service richtet sich an Forschende aller Karrierestufen und Qualifikationsniveaus – unabh?ngig davon, ob Sie mit gro?en oder kleinen Datenmengen arbeiten.

Das Angebot ist kostenfrei für Mitarbeiter*innen der Universit?t Bremen, der au?eruniversit?ren Institute der U Bremen Research Alliance oder anderer DataNord Partner.

_{Darstellung des Datenlebenszyklus. Adaptiert von RDMkit by ELIXIR-CONVERGE. Unter dem Link finden Sie auch weiterführende Informationen zu den einzelnen Stationen.}

Erstellung und Umsetzung von Datenmanagementpl?nen (DMP)

Anwendung und Interpretation von statistischen Verfahren

L?sungen zur sicheren Datenspeicherung & Archivierung

Steigerung der Sichtbarkeit Ihrer Forschung

Umsetzung der FAIR-Prinzipien in Ihrem Forschungsprojekt

Nutzung von HPC und unserer IT-Infrastruktur (z.B. GPU-Server)

Suche nach Kooperationspartner*innen (z.B. fachspezifische Expert*innen)

Ma?geschneiderte Trainings für Ihren Fachbereich, Ihr Institut oder Ihre Arbeitsgruppe

Anwendung und Interpretation von KI Verfahren insb. Maschinelles Lernen (insb. für Einsteiger*innen)

Unser Team bietet umfassende Beratung und praktische Unterstützung für Forschende, um das Management und die Analyse ihrer Daten zu optimieren. Von der Erstellung und Umsetzung von Datenmanagementpl?nen (DMP) bis hin zur Anwendung fortschrittlicher Data-Science-Methoden – Wir stehen Ihnen gerne mit Rat und Tat zur Seite.

Wir bieten Unterstützung auf drei Ebenen: Level 1 - Exploration (Kurzberatung), Level 2 - Guidance (Projektbegleitende Beratung) und Level 3 - Realization (?Rent an Expert“).

Grundlegende Unterstützung bei der Antragserstellung oder im Forschungsprozess typischerweise durch 1-2 Beratungsgespr?che.

Beispiel 1 – Einführung in FAIR-Prinzipien und Datenmanagementplan: Ein*e Forscher*in m?chte einen ersten ?berblick über die FAIR-Prinzipien und ben?tigt Unterstützung bei der Erstellung eines grundlegenden DMP für einen neuen Projektantrag. In einem Beratungsgespr?ch vermittelt unser*e Datenexpert*in die Grundlagen der FAIR-Prinzipien und erkl?rt deren Bedeutung und Anwendung in Forschungsprojekten. Sie hilft bei der Strukturierung des DMP und gibt konkrete Empfehlungen zur Integration der FAIR-Prinzipien.

Beispiel 2 – Kennenlernen neuer Analysemethoden: Ein*e Forscher*in m?chte herausfinden, welche Analysemethoden für seine/ihre Daten am besten geeignet sind. In einem Beratungsgespr?ch gibt unser*e Datenexpert*in eine Einführung in verschiedene statistische Verfahren und Machine Learning -Methoden, die für die Analyse ihrer spezifischen Datens?tze relevant sein k?nnten. . Der/die Expert*in erl?utert die Grundlagen von Techniken wie linearer Regression, Entscheidungsb?umen und Clustering-Methoden. Zudem erh?lt der/die Forscher*in Empfehlungen zu Software-Tools wie R und Python und erste Schritte zur Anwendung dieser Methoden auf die eigenen Daten.

Beispiel 3 – Steigerung der Sichtbarkeit Ihrer Forschung: Ein*e Forscher*in m?chte die Sichtbarkeit seiner/ihrer Forschungsergebnisse erh?hen. In einem Beratungsgespr?ch erkl?rt unser*e Datenexpert*in, wie die korrekte Archivierung und Ver?ffentlichung der Forschungsdaten zur Steigerung der Sichtbarkeit beitragen kann. Der/die Expert*in gibt Empfehlungen zur Nutzung von Datenrepositorien, die eine hohe Auffindbarkeit und Zug?nglichkeit bieten, und zeigt, wie Metadaten korrekt erstellt und gepflegt werden, um die Nachnutzbarkeit der Daten zu gew?hrleisten. Au?erdem erh?lt der/die Forscher*in Tipps zur Erstellung von Datenvisualisierungen und zur Dokumentation der Daten, um die Attraktivit?t und Verst?ndlichkeit der Forschungsergebnisse zu erh?hen.

Ma?geschneiderte Unterstützung zu spezifischen Fragen oder Aufgaben des Datenmanagements und/oder der Datenanalyse in der Antragsphase und/oder im Forschungsprozess durch regelm??ige Treffen über 澳门皇冠_皇冠足球比分-劲爆体育ere Wochen oder Monate.

Beispiel 1 – Strategische Beratung zur Datenmanagementplanung: Ein Forschungsteam plant ein gro?es Projekt und ben?tigt Unterstützung bei der Implementierung einer umfassenden Datenmanagementstrategie / eines DMPs im Forschungsprozess. Unser*e Datenexpert*in hilft Ihnen, sichere Speicher- und Dokumentationsmethoden zu entwickeln und ber?t zur Langzeitarchivierung. ?ber 澳门皇冠_皇冠足球比分-劲爆体育ere Wochen bis/oder Monate hinweg unterstützt unser*e Expert*in das Team bei Themen wie der Datenintegration und Implementierung von Metadaten-Standards durch regelm??ige Beratungssitzungen und Feedback. Auch spezifische Schulungen für die Projektteilnehmenden k?nnen durchgeführt werden.

Beispiel 2 – Umfangreiche Beratung zur Datenanalyse: Ein*e Forscher*in m?chte eine umfangreiche Datenanalyse durchführen, um z. B. Muster und Trends in ihren Datens?tzen zu identifizieren. Unser*e Datenexpert*in steht beratend zur Seite und bietet Unterstützung bei der Datenvorverarbeitung sowie der Auswahl und Anwendung fortgeschrittener statistischer Techniken oder KI-Verfahren. ?ber 澳门皇冠_皇冠足球比分-劲爆体育ere Monate hinweg gibt der/die Expert*in in regelm??igen Beratungssitzungen spezifische Empfehlungen und beantwortet Fragen. Auch zu Themen wie einer aussagekr?ftigen Datenvisualisierungen und zur Interpretation der Ergebnisse kann diskutiert werden.

Beispiel 3 – Qualit?tssicherung von Dateninterpretationen: Ein Forschungsteam m?chte die Qualit?t ihrer Dateninterpretationen und Ergebnisse sicherstellen. Unser*e Expert*in unterstützt das Team durch regelm??ige Treffen, in denen spezifische Techniken zur Validierung und Verifizierung der Ergebnisse vermittelt und diskutiert werden. Dazu geh?ren Methoden zur Sicherstellung der Datenqualit?t, Techniken zur Fehlererkennung und -korrektur sowie Strategien zur Reproduzierbarkeit der Ergebnisse. Der/die Expert*in gibt auch Feedback zu den angewandten Analysemethoden und hilft, die Interpretation der Daten zu optimieren, um aussagekr?ftige und zuverl?ssige Ergebnisse zu gew?hrleisten.

Intensive Zusammenarbeit im Rahmen eines Forschungsprojekts, bei der der/die DSC-Expert*in direkt und aktiv in wesentliche Projektteile wie dem Datenmanagement und/oder der Datenanalyse involviert ist. Nach dem ?Rent an exper “-Konzept arbeitet der/die Expert*in eng mit dem Projektteam zusammen und übernimmt ma?gebliche Aufgaben zur erfolgreichen Umsetzung des Projekts.

Beispiel 1 – Implementierung einer Datenmanagementstrategie: Ein Forschungsteam plant ein langfristiges Projekt mit gro?en Datenmengen und ben?tigt umfassende Unterstützung bei der Implementierung einer Datenmanagementstrategie. Der/die DSC -Expert*in wird in das Projekt integriert und übernimmt wesentliche Teile bei der Entwicklung und Umsetzung des DMP. Dies umfasst die Gestaltung sicherer Speicherl?sungen, die Einrichtung von Datenintegrationsprozessen und die Implementierung von Metadaten-Standards. Der/die Expert*in arbeitet eng mit dem Projektteam zusammen, um sicherzustellen, dass alle Aspekte des Datenmanagements optimal auf die Projektziele abgestimmt sind und die Daten w?hrend des gesamten Lebenszyklus effizient verwaltet werden.

Beispiel 2 – Durchführung komplexer Datenanalysen: Ein Forschungsteam arbeitet an einem Projekt, das die Analyse komplexer Datens?tze erfordert, um signifikante Muster und Trends zu identifizieren. Unser*e Expert*in wird in das Team integriert und arbeitet aktiv an der Datenvorverarbeitung, der Auswahl und Implementierung fortgeschrittener statistischer Methoden und/oder der Anwendung von Machine Learning Techniken mit. Der/die Expert*in führt Analysearbeiten durch, wirkt aktiv an der Interpretation und Visualisierung der Ergebnisse für Publikationen mit. Durch die enge Zusammenarbeit mit dem Team stellt der/die Expert*in sicher, dass die Datenanalyse pr?zise durchgeführt wird und zu verwertbaren wissenschaftlichen Erkenntnissen führt.

Beispiel 3 – Koordinierende Begleitung von Projektantrag bis Projektende: Ein Forschungsteam ben?tigt Unterstützung von der Antragstellung bis zum Abschluss eines komplexen datenwissenschaftlichen Forschungsprojekts. Der/die DSC-Expert*in wird von Beginn an in das Projekt eingebunden und übernimmt ma?gebliche Aufgaben in allen Projektphasen. Dies umfasst das Mitwirken am Projektantrag mit detaillierten Datenmanagement- und Analysepl?nen, die laufende ?berwachung und Anpassung der Datenverarbeitungsprozesse w?hrend der Projektlaufzeit sowie die abschlie?ende Validierung, Dokumentation und Publikation der Ergebnisse. Der/die Expert*in arbeitet eng mit dem Team zusammen, um sicherzustellen, dass alle Projektziele erreicht werden und die Forschungsergebnisse von hoher Qualit?t und Relevanz sind.