FAIR DATA SPACES

Demonstratoren

FAIR Data Spaces wird ab Ende 2021 Demonstratoren zu einem Datenraum zu Biodiversität, zur Qualitätssicherung von Forschungsdaten und zur plattformübergreifenden Datenanalyse präsentieren. Darin spielen bestehende und neue Infrastruktur- und Daten-Dienste nach den Gaia-X- und FAIR-Prinzipien zusammen.

Die weiteren Aufgaben in diesem Arbeitspaket sind:

  • Einbindung insbesondere kleiner Unternehmen durch Unteraufträge (bei Interesse fragen Sie bitte an; weitere Details folgen)
  • ELSA-Training für Data Scientists: Ziel dieser Aufgabe ist eine Reihe von Kernelementen für die ELSA-Schulung (Ethical, Legal and Societal Aspects = ethische, rechtliche und gesellschaftliche Aspekte) für Datenwissenschaftler, damit sie potenzielle relevante Herausforderungen, die während der Phasen eines Data-Science-Projekts auftreten können, erkennen und entschärfen können. Zu den Teilaufgaben gehören die Kooperationsarbeit zur Identifizierung der Zielgruppen, die Identifizierung von Kernkompetenzen und Einstellungen, die für ELSA in der Data-Science-Praxis relevant sind, und die Spezifizierung von Möglichkeiten zur Vermittlung dieser Kernkompetenzen als Teil eines Referenz-Curriculums. In Phase 1 werden bestehende Richtlinien, Kurse, Programme und Curricula überprüft. In Phase 2 werden Workshops unter Beteiligung von multi- und interdisziplinären Wissenschaftlern und Praktizierenden organisiert und ein vorgeschlagenes Curriculum als Ergebnis erstellt.

Weitere Arbeitspakete:

Förderhinweis BMBF

Förderkennzeichen FAIRDS