Data lab: verschil tussen versies
Uit ITforResearch bij Universiteit Utrecht
| Regel 5: | Regel 5: | ||
* Het start als community van mensen die dat nu al doen. Niet alles in één keer, organisch en naar behoefte. | * Het start als community van mensen die dat nu al doen. Niet alles in één keer, organisch en naar behoefte. | ||
* Het [[faciliteren van grootschalige en gebundelde IT-onderzoeksfaciliteiten|faciliteert grootschalige en gebundelde IT-onderzoeksfaciliteiten]]. | * Het [[faciliteren van grootschalige en gebundelde IT-onderzoeksfaciliteiten|faciliteert grootschalige en gebundelde IT-onderzoeksfaciliteiten]]. | ||
| − | * | + | * Het helpt bij het managen van data, en om deze (voor zover gewenst) voor iedereen toegankelijk maken. Voorbeelden zijn tools die helpen bij dataverzameling, -registratie, -bewerking en -selectie, tools voor tekst- en datamining, en faciliteiten om datasets onderling te linken (linked open data). Of tools/faciliteiten voor duurzaam bewaren en open ter beschikking stellen (volgens FAIR principes), of tools die helpen bij het naleven van contractuele bepalingen (bijv. rond het niet of beperkt mogen delen van data van derden). |
| − | |||
| − | |||
* Voorbeelden van ondersteuning zijn datamanagers en privacyexperts. | * Voorbeelden van ondersteuning zijn datamanagers en privacyexperts. | ||
* UU-onderzoekers [[transparant en ethisch omgaan met data en software|gaan transparant en ethisch om met data en software]]. | * UU-onderzoekers [[transparant en ethisch omgaan met data en software|gaan transparant en ethisch om met data en software]]. | ||
Versie van 21 jan 2019 16:26
Het data lab helpt onderzoekers met hun data.
Doelen voor de UU in 2022
- De UU heeft een data lab, een fysieke en virtuele UU-community waar onderzoekers en ondersteuners kunnen samenwerken op het gebied van data (expertisecentrum, technieken en innovaties, kennis delen, security en privacy rond data, training, etc.).
- Het start als community van mensen die dat nu al doen. Niet alles in één keer, organisch en naar behoefte.
- Het faciliteert grootschalige en gebundelde IT-onderzoeksfaciliteiten.
- Het helpt bij het managen van data, en om deze (voor zover gewenst) voor iedereen toegankelijk maken. Voorbeelden zijn tools die helpen bij dataverzameling, -registratie, -bewerking en -selectie, tools voor tekst- en datamining, en faciliteiten om datasets onderling te linken (linked open data). Of tools/faciliteiten voor duurzaam bewaren en open ter beschikking stellen (volgens FAIR principes), of tools die helpen bij het naleven van contractuele bepalingen (bijv. rond het niet of beperkt mogen delen van data van derden).
- Voorbeelden van ondersteuning zijn datamanagers en privacyexperts.
- UU-onderzoekers gaan transparant en ethisch om met data en software.
- De UU is penvoerder data in grote onderzoeksconsortia.
- De UU gaat een chief data officer aanstellen.
Ontwikkelingen binnen de UU
Beleidsmatig:
- UU ambitie 2019, visie ITS: Organisatiebrede steun.
- UU ambitie 2020, in het Open science programme UU: De UU heeft faciliteiten en support om onderzoeksdata FAIR te maken.
De UU heeft uitgebreide ondersteuning voor Research Data Management met RDM Support. Voorbeelden:
- Reading guides to help prepare, handle, preserve and share data.
- Research data management tools and services.
- Blogs.
- De UU-pool van datamanagers.
UU-community:
- Special Interest Groups bij focusgebied Applied Data Science, a community to advance a specific area of knowledge, learning or technology.
Inspiratie buiten de UU
Relatie met andere onderwerpen
- Achtergrond: IT-visie op data en IT-visie op vertrouwelijkheid en integriteit.
- Beleidsdoelen voor het delen van data.
- Het data lab werkt samen met het datadistributiecentrum UU, het software lab en het citizen science lab.
- Faciliteiten en expertise zijn zichtbaar door de UU-discoverer.
- ↑ Data carpentry, building communities teaching universal data literacy, http://www.datacarpentry.org.
- ↑ Amsterdam Science Park study group, a community of computational biologists and bioinformaticians for workshops, help on data and coding projects, community building, https://scienceparkstudygroup.github.io/studyGroup.