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Ciencia de datos

21 mi茅rcoles Jul 2021

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Roundtable on Data Science Postsecondary Education: A Compilation of Meeting Highlights. National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine, 2020

[Fuente: Universo Abierto] – Texto completo – Establecida en diciembre de 2016, la Mesa Redonda de la National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine sobre la educaci贸n postsecundaria en ciencias de los datos se encarg贸 de identificar los desaf铆os y destacar las mejores pr谩cticas en la educaci贸n postsecundaria en ciencias de los datos. Con una periodicidad trimestral durante tres a帽os, representantes del mundo acad茅mico, la industria y el gobierno se reunieron con otros expertos de todo el pa铆s para debatir diversos temas en el marco de esta tarea. Las reuniones se centraron en cuatro temas centrales: los fundamentos de la ciencia de los datos; la ciencia de los datos en el plan de estudios postsecundario; la ciencia de los datos en la sociedad; y la 茅tica y la ciencia de los datos. Esta publicaci贸n destaca las presentaciones y los debates de cada reuni贸n.

Datos FAIR

17 jueves Dic 2020

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C贸mo hacer que tus datos sean FAIR聽 [Fuente: OpenAire]

驴Est谩 al comienzo de su proyecto y planea crear datos de investigaci贸n? Siga leyendo para descubrir c贸mo hacerlos m谩s f谩cil de encontrar, accesibles, interoperables y reutilizables a trav茅s de los principios FAIR.

驴Por qu茅 se necesitan los principios FAIR? La creciente disponibilidad de recursos en l铆nea significa que los datos deben crearse teniendo en cuenta la longevidad. Proporcionar a otros investigadores acceso a sus datos facilita el descubrimiento de conocimientos y mejora la transparencia de la investigaci贸n.

En este contexto, durante el Workshop 芦Jointly Designing a Data FAIRport禄 (2014), los participantes formularon la visi贸n de datos FAIR para optimizar el intercambio y la reutilizaci贸n de datos por parte de humanos y m谩quinas, lo que result贸 en la publicaci贸n The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship, publicado por 芦Scientific Data芦.

Los principios FAIR describen c贸mo deben organizarse los resultados de la investigaci贸n para que se pueda acceder a ellos, comprender, intercambiar y reutilizar m谩s f谩cilmente. Los principales organismos de financiaci贸n, incluida la Comisi贸n Europea, promueven los datos FAIR para maximizar la integridad y el impacto de su inversi贸n en investigaci贸n.

M谩s informaci贸n en: Guidelines for FAIR data management.