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