DATENMANAGEMENT

09. Juni - 14. Juli 2021

Ein effizienter Umgang mit Daten ist ein zentraler Baustein der digitalen Welt. Um dies zu Bewerkstelligen benötigt man solide Datenmanagement-Pläne und -Tools, insbesondere um die Anhäufung ungewünschter Daten zu vermeiden.

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MODULINFORMATIONEN

  • Entwicklungsingenieure
  • CAE-, Berechnungs- und Simulationsingenieure
  • System-Designer
  • Simulationsinteressierte
  • IT-Administratoren
  • IT-Verantwortliche
  • Informatiker
  • IT-Interessierte

 

 

Inhaltliche Themenbereiche

 

  • Technische Grundlagen des Datenmanagements
  • Metadaten - Vokabularien und Ontologien
  • Metadaten – Metadatenmodelldesign
  • Repositorien: Speicherung, Archivierung und Veröffentlichung von Daten
  • Repositorien: Methoden und Tools
  • Dunkle Daten und Organisatorisches

 

 

Zu erlangende Kompetenzen

 

  • Sie erhalten eine Einführung in die grundliegenden Begriffe rund um Daten.
  • Sie verstehen die technischen Grundlagen des Datenmanagements.
  • Sie lernen Ontologien und Modelle von Metadaten kennen.
  • Sie können Methoden und Tools zum Umgang mit Repositorien anwenden.
  • Sie sind sich über Datenverantwortlichkeit bezüglich Dunkler Daten bewusst.
  • Sie können die unterschiedlichen Speichertechnologien und Geräte unterscheiden.
  • Sie können die unterschiedlichen Eigenschaften der Datenspeicher und deren Leistungsparameter und die sich daraus ergebenden Einsatzgebiete nachvollziehen.
  • Sie können die Funktionalität von Dateisystemen und ihrer Eigenschaften verstehen.
  • Sie haben ein Grundverständnis von rationalen Datenbanken.
  • Sie haben Verständnis von den Problemen des Datentransfers zwischen Rechnern und Standorten.
  • Sie lernen den Begriff Metadaten kennen und verstehen weshalb Metadaten wichtig sind.
  • Sie können die Begriffe Daten und Metadaten unterscheiden.
  • Sie können Metadatenkategorien klassifizieren.
  • Sie können kontrolliertes Vokabular und Ontologien anwenden.
  • Sie lernen EngMeta als ein Metadatenmodell für die Ingenieurwissenschaften kennen.
  • Sie verstehen es Daten in ihrem Anwendungsbereich zu beschreiben.
  • Sie sind vertraut mit der Überführung von Beschreibungen in Objektmodelle.
  • Sie verstehen wie Objektmodelle in formale Sprache überführt werden.
  • Sie verstehen die Grundkonzepte von Repositorien.
  • Sie können verschiedene Typen von Repositorien zu verschiedenen Zwecken nutzen.
  • Sie verstehen wie bei Lizenzierung von Daten vorgegangen wird.
  • Sie sind fähig mit Repositorien zu arbeiten.
  • Sie lernen die APIs REST, SWORD und OAI-PMH kennen.
  • Sie lernen Tools zur Verbreitung von Daten kennen.
  • Sie verstehen wie Sie komplizierte Metadaten einfach handhaben können.
  • Sie können Projekte und Lösungen, welche Repositorien in der Wissenschaft nutzen, aufzählen.
  • Sie können den Begriff der dunklen Daten und die Problematik dahinter erklären.
  • Sie können Lösungsansätze, um dunkle Daten zu vermeiden bzw. zu reduzieren, insbesondere Datenverantwortlichkeit sowie Entscheidungskriterien, aufzählen und erläutern.
  • Sie sind damit vertraut einen Datenmanagementplan zu erstellen.

 

 

Ihre Referenten

 

 
Dr.-Ing. Thomas Bönisch
High-Performance Computing Center Stuttgart (HLRS)
Head of Project & User Management, Accounting
Universität Stuttgart
Nobelstraße 19, 70569 Stuttgart
 

 
Manuela Wossough
High-Performance Computing Center Stuttgart (HLRS)
Project & User Management, Accounting
Universität Stuttgart
Nobelstraße 19, 70569 Stuttgart

 
Volodymyr Kushnarenko
High-Performance Computing Center Stuttgart (HLRS)
Project & User Management, Accounting
Universität Stuttgart
Nobelstraße 19, 70569 Stuttgart
 

 
Dr.-Ing. Björn Schembera
High-Performance Computing Center Stuttgart (HLRS)
Project & User Management, Accounting
Universität Stuttgart
Nobelstraße 19, 70569 Stuttgart
 

 
Nina Buck
High-Performance Computing Center Stuttgart (HLRS)
Project & User Management, Accounting
Universität Stuttgart
Nobelstraße 19, 70569 Stuttgart

 

Empfohlenes Vorwissen

 

Umgang mit herkömmlichen Office Programmen

Ein sicherer Umgang mit einem Tabellenkalkulationsprogramm (z.B. Microsoft Excel, LibreOffice Calc) und Textverarbeitungsprogramm (z.B. Microsoft Word, LibreOffice Writer).

 

Technisches Equipment und Einstellungen

 

  • Eine stabile Internetverbindung für das Bearbeiten der Lerninhalte und Übungen wird empfohlen.

  • Zugang zu Videokonferenz-Tool mit Kamera und Mikrofon (ein Headset wird aus Qualitätsgründen empfohlen).

 

Moduldauer und Lernaufwand

 

Der Zeitaufwand pro Modul beträgt insgesamt 50 Stunden bei wochenweise freier Zeiteinteilung sowie feste Termine für virtuelle Seminare (abends) und Prüfung (tagsüber). Die Dauer erstreckt sich über 5 Wochen mit einem ungefähren wöchentlichen Aufwand von 10 Stunden.

 

Blended Learning

 

Sie lernen in einem komfortablen und effektiven Mix aus Präsenz- und Onlinelehre und erwerben so HPC-Fähigkeiten auf höchstem Niveau. Ergänzt werden die Online-Phasen durch regelmäßige Online-Meetings im virtuellen Klassenraum. Bei freier Zeiteinteilung wenden die Teilnehmerinnen und Teilnehmer das Gelernte in Übungen auf dem Trainingscluster an. Die Fachexperten des HLRS, welche die Lerneinheiten entwickelt haben, stehen in wöchentlichen virtuellen Seminaren für Fragen zur Verfügung. Ein Forum ermöglicht den fachlichen Austausch der Teilnehmerinnen und Teilnehmer untereinander.

 

Qualifizierte Teilnahmebestätigung

 

Für die Teilnahme an dem Modul erhalten Sie vom Höchstleistungsrechenzentrum Stuttgart eine Teilnahmebestätigung. Wenn Sie zudem sämtlich Lerninhalte des Moduls bearbeitet, regelmäßig an den virtuellen Seminaren teilgenommen und die Lernaufgaben fachgerecht beantwortet haben, erhalten Sie eine qualifizierte Teilnahmebestätigung.

 

Abschluss mit Zertifikat

 

Sie erhalten ein Zertifikat, wenn Sie die Voraussetzungen für die qualifizierte Teilnahmebestätigung erfüllen und die Abschlussprüfung des Moduls bestehen. Mit der erfolgreichen Prüfung weisen Sie nach, dass Sie Kompetenzen erworben haben, das erlernte Wissen selbständig anzuwenden.

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Dr. Tibor Döpper

Modulleitung

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