Unser Onlinekurs ermöglicht es Lernenden aller Niveaus, sich in den Bereichen Forschungsdatenmanagement und Datenkompetenz in selbst gewähltem Tempo fortzubilden. Auch Dozent:innen sind dazu eingeladen, ihn zu nutzen, um ihn in ihre Lehrpläne zu integrieren.

Der Kurs ist in verschiedenen Formaten verfügbar. Für den erfolgreichen Abschluss des Kurses auf Ilias wird ein Zertifikat ausgestellt. Versionen in LiaScript und Importdateien für Ilias und Moodle sind besonders für die Nachnutzung geeignet. Zusätzlich wurde der Kursinhalt als Text veröffentlicht.

Der Onlinekurs wird stetig verbessert und weiterentwickelt. Das Trainingsteam freut sich deshalb über Anregungen und Feedback.

Auf unserem YouTube-Kanal veröffentlichen wir regelmäßig Mitschnitte unserer Schulungsveranstaltungen, in denen Expert:innen aus unserem Partnernetzwerk – darunter Datenzentren, Universitäten und andere Forschungseinrichtungen – umfangreiches Wissen aus der Praxis vermitteln.

Die Themen reichen dabei von den Grundlagen des Forschungsdatenmanagements über moderne Services und Tools im Umgang mit Biodiversitäts-, Ökologie- und Umweltdaten über den gesamten Datenlebenszyklus hinweg bis hin zu rechtlichen Aspekten.

Unsere Videoserie "Data Science 4 Ecologists in R" erläutert die Grundlagen reproduzierbarer Datenanalyse, angefangen bei tidy data (Code & Beispieldaten), gefolgt von linearen Modellen (Code & Beispieldaten) und polynomialen Regressionsanalysen. Der dazugehörige Code und Beispieldatensätze sind auf GitHub verfügbar.

In Zusammenarbeit mit unserem Partnernetzwerk stellen wir hier eine stetig wachsende Übersicht an Leitfäden und Trainingsmaterialien in Form von Computational Notebooks bereit. Computational Notebooks sind eine anschauliche Veröffentlichungsform von Theorie- und Praxisinhalten: Fachwissen in Kombination mit Computercode.

• Introduction to Jupyter (Python & R)
  Lernen Sie die Leistungsfähigkeit der kostenlosen und quelloffenen Webanwendung Jupyter kennen und nutzen Sie die bereitgestellten Skripte für Ihr Projekt – etwa für Datenmanipulation, -visualisierung oder -analyse. Entstanden im Rahmen unserer Seasonal Schools in Zusammenarbeit mit dem iDiv und der Uni Leipzig.

• Exploring Spatial and Biodiversity Data
  Mithilfe reproduzierbarer Codes und Workflows in Python und JupyterLab bietet dieses JupyterBook Studierenden, Forschenden sowie Lehrenden Werkzeuge und Techniken zur Arbeit und Analyse von räumlichen und Biodiversitätsdaten. Grundlagen in Python sind hilfreich, aber nicht notwendig. Entstanden in Zusammenarbeit mit dem IÖR-FDZ.

• Data analysis & visualisation (R)
  In dieser Lektion werden Datenanalyse und -visualisierung in R mit Hilfe des tidyverse vorgestellt. Der Fokus liegt dabei auf Grundlagen der Datenvisualisierung und der "grammar of graphics" mit dem ggplot2 Paket. Entstanden im Rahmen unserer Seasonal Schools in Zusammenarbeit mit Cédric Scherer.

• Taxonomic name harmonization (R)
  Eine große Herausforderung bei der Arbeit mit Biodiversitätsdaten ist die Integration taxonomischer Daten aus verschiedenen Quellen. Hier lernen Sie taxonomische Daten auf Schreibfehler und Synonyme zu überprüfen, und mit einer gemeinsamen Referenz zu standardisieren. Entstanden im Rahmen unserer Seasonal Schools in Zusammenarbeit mit PlantHub, einer Plattform des iDiv, und der Uni Leipzig.

• PANGAEA Data Validation (Python, R)
  Mit unseren Jupyter Notebooks können Sie die Qualität Ihrer Daten vor der Einreichung bei PANGAEA, dem digitalen Repositorium für Daten aus der Erdsystemforschung und den Umweltwissenschaften, prüfen.

Diese Computational Notebooks werden zum Teil auch in Videomitschnitten unserer Seasonal Schools vorgestellt.

Unser Podcast Rechtsdschungel – Recht und Ethik im Umgang mit Biodiversitäts- und Umweltdaten lädt Zuhörer:innen ein, sich über verschiedene rechtliche Bestimmungen und Herausforderungen, die bei der Arbeit mit Biodiversitätsdaten aufkommen können, zu informieren und gemeinsam mit uns Lösungen zu entdecken. Der Podcast behandelt dabei sowohl allgemeine Themen zu rechtlichen Aspekten im Umgang mit Forschungsdaten, wie z.B. GDPR, Urheber- und Nutzungsrechte, Lizenzen und Data Sharing, als auch spezifische Themen wie das Umweltinformationsgesetz und das Nagoya-Protokoll (einschließlich digitaler Sequenzinformationen). Darüber hinaus werden auch rechtliche Fragen in Bezug auf Citizen Science/Bürgerwissenschaften behandelt, da diese insbesondere bei der Erhebung von Biodiversitätsdaten eine wichtige Rolle spielen.

In der NFDI4Biodiversity-Zenodo-Community stellen wir zahlreiche Präsentationsfolien, Code, Computational Notebooks und Beispieldatensätze zu verschiedenen Schulungsthemen zur freien Weiternutzung bereit.

Die Materialien richten sich an Lehrkräfte, Studierende und Forschende im Bereich der Biodiversitäts-, Ökologie- und Umweltforschung. Von Professor:innen, die ihr Lehrmaterial ergänzen möchten, bis hin zu Studierenden, die nach Selbstlernmaterialien suchen, decken unsere kuratierten Materialien verschiedenste Themen ab.

Eine Übersicht über alle aktuell verfügbaren Trainingsmaterialien erhalten Sie in unserer Knowledge Base.