Szkolenia z zakresu rozwijania kompetencji naukowców w obszarze zarządzania danymi - poziom podstawowy

Program kursu

Moduł 1. Wprowadzenie do otwartej nauki i zarządzania danymi badawczymi (tydzień 1.)

• Podstawy otwartej nauki

• Rola i znaczenie otwartych danych badawczych dla rozwoju nauki i budowania dorobku naukowców

• Krajowe i międzynarodowe polityki otwartości i wytyczne w zakresie otwartej nauki - wprowadzenie

• Zasady FAIR

• Dane badawcze w kontekście rozwoju Europejskiej Chmury Otwartej Nauki (European Open Science Cloud, EOSC)

Moduł 2. Planowanie i organizacja - część 1.  (tydzień 2.)

• Cykl życia danych badawczych a cykl życia projektu badawczego

• Rodzaje danych i baz danych

• Rodzaje repozytoriów danych

• Wybór repozytorium, w którym dane badawcze będą przechowywane

• Plany Zarządzania Danymi (ang. Data Management Plan/DMP) jako wymóg w projektach finansowanych przez agencje (Narodowe Centrum Nauki, Komisja Europejska)

• Zasady tworzenia Planów Zarządzania Danymi

Moduł 3. Planowanie i organizacja - część 2.  (tydzień 3.)

• Zarządzanie danymi w kontekście dyscypliny i przyjętej metodologii badań

• Organizacja danych i zarządzanie ich wersjami

• Dostosowywanie danych niecyfrowych do zasad FAIR

• Ograniczenia (w tym prawne) w udostępnianiu danych badawczych

• Zarządzanie danymi a kwestie prawne i etyczne oraz rzetelność naukowa w projekcie badawczym

• Zarządzanie danymi o wysokiej wrażliwości

Moduł 4. Przechowywanie danych badawczych (tydzień 4.)

• Bezpieczne przechowywanie danych

• Zasady deponowania danych w repozytorium

• Trwale przypisane identyfikatory (ang. Persistent Identifiers) i zasady ich stosowania

• Otwarte formaty danych

• Metadane w kontekście standardów dyscyplinowych

Moduł 5. Udostępnianie danych badawczych (tydzień 5.)

• Udostępnianie danych w sposób umożliwiający ich jak najszersze ponowne wykorzystanie

• Ponowne wykorzystanie istniejących wiarygodnych danych w projekcie badawczym

• Dokumentacja danych badawczych umożliwiająca replikowanie badań

• Narzędzia wspierające kontrolę jakości udostępnionych danych

• Narzędzia wspierające udostępnianie danych zgodnie z zasadami FAIR

Moduł 6. Zadania i zasoby w zarządzaniu danymi badawczymi (tydzień 6.)

• Jednostki uczelni i instytucji badawczych zaangażowane w zarządzanie danymi w projekcie

• Data Steward i jego znaczenie w projekcie badawczym

Zakładane efekty kształcenia

Po ukończeniu kursu uczestnik/uczestniczka:

• potrafi opisać podstawowe założenia otwartej nauki i rozumie miejsce, jakie zajmują w tym obszarze dane badawcze;
• rozumie konieczność zarządzania danymi badawczymi i płynące z tego korzyści, a także związek z zasadami rzetelności naukowej i standardami dziedzinowymi;
• potrafi wskazać wymogi instytucji finansujących badania naukowe w zakresie zarządzania danymi i ich otwartego udostępniania;
• potrafi opracować plan zarządzania danymi badawczymi z uwzględnieniem wymogów instytucji finansujących badania, dobrych praktyk i zaleceń istotnych dla właściwej dyscypliny;
• potrafi wyjaśnić, na czym polegają zasady FAIR i zastosować je w praktyce;
• rozumie miejsce zarządzania danymi w cyklu życia projektu badawczego;
• potrafi wskazać zasady bezpiecznego przechowywania danych i zastosować je w praktyce;
• potrafi korzystać z repozytoriów danych badawczych, zna ich podstawowe funkcje i zalety;
• rozumie znaczenie metadanych i dokumentacji danych oraz potrafi zastosować odpowiednie dla dyscypliny standardy opisu danych;
• potrafi udostępnić dane, wykorzystując do tego właściwe dla dyscypliny i konkretnego projektu badawczego narzędzia i rozwiązania;
• potrafi wskazać podstawowe prawne możliwości udostępniania danych badawczych i ich ponownego wykorzystania;
• potrafi zastosować prawne narzędzia służące do otwartego udostępniania danych badawczych;
• potrafi wskazać prawne i etyczne aspekty istotne dla ograniczeń w udostępnianiu danych;
• rozumie zadania data stewarda i jego rolę w instytucji naukowej;
• wie, gdzie szukać dodatkowych informacji na temat zarządzania danymi badawczymi.