Fachübergreifende Fortbildungsangebote für Wissenschaftler*innen in Qualifikationsphasen und alle Lehrende
Frühjahrssemester 2024
Mai
- Semester
- FrSe 2024
- Typ
- Workshop
- Kursdauer
- 4,5 Stunden
- Starttermin
- 31.05.2024
- Anmeldeschluss
- 31.05.2024
- Max. Teilnehmeranzahl
- 15
- Min. Teilnehmeranzahl
- 5
- Zielgruppen
-
Beschäftigte
Teilnahmegebühren
keine |
Termine
Tag | Zeit | Rhythmus | Dauer | Raum |
---|---|---|---|---|
Fr. | 10:00 bis 14:30 | Einmalig | 31.05.2024 bis 31.05.2024 | Riga - 717 |
Kursleitung
- Dr. Inga Oberpichler
Beschreibung
Forschungsdaten sind ein wesentlicher Bestandteil wissenschaftlichen Arbeitens. Sie bilden eine der Grundlagen für die Begründung wissenschaftlicher Aussagen und sie sind Ausgangspunkt für weitere Forschung. Der korrekte Umgang mit Forschungsdaten gehört daher zu den Kernverantwortungen
von Wissenschaftler*innen.
Zum einen sind Manipulationen von Forschungsdaten unzulässig; zum anderen müssen für einen guten Umgang mit Daten, im Rahmen eines Forschungsdatenmanagements (FDM), zahlreiche Überlegungen zur Erhebung, Verwendung, Dokumentation, Speicherung und Archivierung von Daten angestellt werden. Der Workshop gibt einen einführenden Überblick über beide Themen, schlechte und gute Praxis/Praktiken im Umgang mit Forschungsdaten.
Anmeldung
Juni
Herbstsemester 2024/2025
Oktober
- Semester
- HeSe 2024
- Typ
- Workshop
- Kursdauer
- 2 x 3.5 hours
- Starttermin
- 10.10.2024
- Anmeldeschluss
- 04.10.2024
- Themenbereich
- Statistics
- Max. Teilnehmeranzahl
- 15
- Min. Teilnehmeranzahl
- 6
- Zielgruppen
-
Beschäftigte
- Voraussetzungen
- early stage researchers
Teilnahmegebühren
keine |
Termine
Tag | Zeit | Rhythmus | Dauer | Raum |
---|---|---|---|---|
Do. bis Do. | 13:00 bis 16:30 | Blockseminar | 10.10.2024 bis 10.10.2024 | - online |
Fr. bis Fr. | 13:00 bis 16:30 | Blockseminar | 11.10.2024 bis 11.10.2024 | - online |
Kursleitung
- Dr. Kai Klasmeier
Beschreibung
Day 1: Basic functions in R, RStudio user interface, data import & export, data management, specialisation in R syntax
Day 2: Descriptive data analysis, inferential statistics (e.g. variance analysis, regression analysis), visualisation of data