Seminaril käsitleme andmete visualiseerimise tähtsust ning seda, mida peaksime visualiseerimise loomisel arvesse võtma. See hõlmab muu hulgas joonise tüübi valikut, lisatava teabe hulka, mida ja kuidas esile tõsta jne. Võtame luubi alla ka näiteid päriselust.
FAIR põhimõtted, mis esmakordselt avaldati 2016. aastal, sisaldavad häid andmehaldustavasid, mille eesmärk on muuta andmed leitavaks, ligipääsetavaks, ühilduvaks ja taaskasutatavaks. Iga täht FAIR-is viitab põhimõtete (15) loendile. Kuigi FAIR põhimõtted pärinevad loodusteadustest, saab neid rakendada kõigis teadusvaldkondades. Alates nende avaldamisest on Euroopa Liit, riiklikud rahastajad ja ülikoolid väljendanud nende põhimõtete toetust ja heakskiitu. Ja olgem ausad, mõnda neist asjadest te teete ilmselt juba praegu. Sellel kursusel käime läbi kõik FAIR põhimõtted ja kuidas neid reaalses elus rakendatakse. Nii tead juba, mida taotluse kirjutamisel, oma andmehalduskava täites või oma uurimistööd tehes arvesse võtta.
Lihtsas keeles väljendudes on metaandmed teie andmeid kirjeldav informatsioon. Kuid mida metaandmed tegelikult hõlmavad ja kui palju neid peaks teie andmetega kaasas olema?
Praktiline töötuba, kus puhastame käsitsi sisestatud andmeid OpenRefine tarkvaraga. Esmalt käsitleme tabelarvutuse parimaid tavasid ning seejärel rakendame teadmisi OpenRefine’is. Koolitusel uurime OpenRefine tarkvara funktsionaalsusi: andmete puhastamist suuremate partiidena ja andmete ühtlustamist ühe hoobiga. Lisaks tutvustame võimalust laadida alla täiendavaid andmeid teistest andmebaasidest ja lisarakendusi.
Me teeme andmete visualiseerimist kasutades ggplot2 paketti, mis on R-s laialdaselt kasutatav, ning loodud visuaalselt atraktiivsete ja kõrgelt kohandatavate graafikute loomiseks.
See töötuba tutvustab põhjalikult g:Profilerit - tööriista, mis on loodud funktsionaalse rikastamise analüüsi, geeni ID konversiooni ja ortoloogia kaardistamise jaoks ning ei eelda varasemaid teadmisi. See on suunatud peamiselt algajatele, rõhutades g:Profileri tõhusa kasutamise olulisust geenide kaardistamisel teadaolevatele funktsionaalsetele infoallikatele ja statistiliselt oluliste rikastatud terminite tuvastamisel.
Andmehaldus on oluline osa teadustööst ja on hädavajalik andmetest maksimumi saamiseks.
Andmehaldus 101 on sissejuhatav kursus, mis varustab teadlasi vajalike oskustega uurimisandmete tõhusaks organiseerimiseks ja haldamiseks. Osalejad saavad teadmisi parimatest praktikatest andmete dokumenteerimise, varundamise ja jagamise kohta. Teeme läbi harjutusi ning ülesandeid uute teadmiste kinnistamiseks.
Here we offer a two-day workshop with the primary aim of introducing participants to good enough practices for managing their data. On the first day, participants will learn about the basics of data management, good research practices, Common European Data Spaces, data management and governance in industry and data management plans. On the second day, participants will learn how to organise their data, how to make it FAIR, about electronic lab notebooks and how to make their computational results reproducible.
Registration deadline: February 25, 2024
“Python algajatele” kursus tutvustab Pythoni programmeerimist, mis on mõeldud neile, kellel on vähe või puudub varasem kogemus. Kursuse lõpus on õpilastel kindel arusaam Pythoni põhitõdedest ja saavad alustada oma teekonda Pythoni programmeerimises.
R on tasuta tarkvarakeskkond statistilise arvutamise ja graafika jaoks. See kompileerib ja töötab erinevatel UNIX platvormidel, Windowsil ja MacOS-il.
RStudio on oluline tööriist kõigile, kes tegelevad R programmeerimisega. See mängib olulist rolli andmeanalüüsis, hõlbustades andmete importimist, juurdepääsu, transformeerimist, uurimist, visualiseerimist ja modelleerimist. Kui alustate oma teekonda R-i õppimisel, siis on nüüd ideaalne hetk tutvuda RStudioga. Avastage, mis on RStudio, ja alustage selle võimaluste kasutamist oma andmeanalüüsi ja programmeerimisoskuste täiustamiseks.