Datenwissenschaftler/Datenwissenschaftlerin

Erstellung, Beschreibung, Speicherung, Bewahrung und (Wieder-)Verwendung wissenschaftlicher Daten auf der Grundlage der FAIR-Grundsätze (Findable, Accessible, Interoperable and Reusable), wobei die Daten so offen wie möglich und so geschlossen wie nötig sein sollten.

Beteiligung an der Konzeption oder Schaffung neuer Kenntnisse durch Formulierung von Forschungsfragen, Erforschung, Verbesserung oder Entwicklung von Konzepten, Theorien, Modellen, Techniken, Instrumenten, Software oder Betriebsmethoden und Anwendung wissenschaftlicher Methoden und Techniken.

Anwendung grundlegender ethischer Grundsätze und Rechtsvorschriften auf die wissenschaftliche Forschung, einschließlich Fragen der Integrität der Forschung. Durchführung, Überprüfung oder Meldung von Forschungsarbeiten zur Vermeidung von Fehlverhalten wie Fälschungen, Verfälschungen und Plagiaten.

" Förderung einer integrierten Zusammenarbeit, bei der verschiedene Interessengruppen gemeinsam Innovationen mit gemeinsamem Wert schaffen. "

Berücksichtigen der biologischen Eigenschaften und der sich entwickelnden sozialen und kulturellen Merkmale von Frauen und Männern (Geschlechterfrage) im gesamten Forschungsprozess.

Betreiben von Forschungsaktivitäten über fachliche und funktionale Grenzen hinweg.

Einbindung der Öffentlichkeit in die Planung, Durchführung und Verbreitung von Forschungsarbeiten.

Reduzieren von Daten auf ihre genaue Stammform (Normalform), um Ergebnisse wie Minimierung der Abhängigkeit, Beseitigung von Redundanzen, Erhöhung der Konsistenz zu erzielen.

Einschlägige Daten und Informationen sammeln, verarbeiten und analysieren, mithilfe von Diagrammen und statistischen Diagrammen die Zahlen und Daten ordnungsgemäß speichern und aktualisieren.

Verwendung von IKT-Werkzeugen, um mathematische, algorithmische oder andere Datenmanipulationsprozesse anzuwenden, um Informationen zu erstellen.

Nutzung von Softwaretools zum Verwalten und Organisieren von Daten in einem strukturierten Umfeld aus Attributen, Tabellen und Relationen, um die gespeicherten Daten abzufragen und zu modifizieren.

Erkennung und Korrektur beschädigter Daten in Datensätzen, Gewährleistung, dass die Daten gemäß Vorgaben strukturiert werden und diese Struktur beibehalten wird.

Anwendung von Qualitätsanalysen, Validierungs- und Verifizierungstechniken auf Daten, um die Integrität der Datenqualität zu überprüfen.

Verfassen und Bearbeiten von wissenschaftlichen, akademischen oder technischen Texten zu verschiedenen Themen.

Veröffentlichung wissenschaftlicher Ergebnisse mit allen geeigneten Mitteln, einschließlich Konferenzen, Workshops, Kolloquien und wissenschaftlichen Veröffentlichungen.

Betreiben akademischer Forschung, an einer Universität, einer Hochschule oder alleine, im eigenen Fachgebiet, Veröffentlichen der Forschungsergebnisse in Büchern oder Fachzeitschriften zur Mehrung des Kenntnisstands auf diesem Fachgebiet und zur persönlichen akademischen Akkreditierung.

Beschreiben der Forschungsfrage, der Ergebnisse und der Schlussfolgerungen wissenschaftlicher Forschungen auf dem eigenen Fachgebiet in einer Fachpublikation.

Betrieb und Produktion von Open-Source-Software. Vertraut sein mit den wichtigsten Open-Source-Modellen, Lizenzierungssystemen und den bei der Produktion von Open-Source-Software üblichen Codierungsverfahren.

Erstellung von Empfehlungssystemen auf der Grundlage großer Datensätze mithilfe von Programmiersprachen oder Computertools zur Bildung einer Unterklasse des Systems zur Filterung von Informationen, mit dem das Rating oder die Präferenz, die ein Nutzer vergibt, vorhergesagt wird.

Erstellung einer maßgeschneiderten Software für die Verarbeitung von Daten durch Auswahl und Verwendung der entsprechenden Programmiersprache, damit ein IKT-System den gewünschten Output auf Basis des erwarteten Inputs erzeugen kann.

Erfassung und Auswahl einer Datenmenge aus der Grundgesamtheit mittels statistischer oder anderer definierter Verfahren.

Sammeln von Daten durch Entwicklung und Anwendung von Such- und Stichprobenverfahren.

Kritisches Lesen, Interpretieren und Zusammenfassen neuer und komplexer Informationen aus verschiedenen Quellen.

Erstellen und Analysieren wissenschaftlicher Daten, die mithilfe qualitativer und quantitativer Forschungsmethoden erhoben wurden. Speichern und Pflegen der Daten in Forschungsdatenbanken. Unterstützung der Wiederverwendung wissenschaftlicher Daten und Kenntnis der Grundsätze der offenen Datenverwaltung.

Entwickeln und Verwalten von Methoden und Strategien zur Maximierung der Datenqualität und der statistischen Effizienz bei der Datenerhebung, um sicherzustellen, dass die erhobenen Daten für die Weiterverarbeitung optimiert sind.

Anfertigen visueller Darstellungen in Form von Schaubildern oder Diagrammen, um das Verständnis von Daten zu erleichtern.

Teilen neuer Erkenntnisse und Begeisterung für die Wissenschaft mit der breiten Öffentlichkeit, Verbesserung der Kenntnisse, der Wertschätzung und des Verständnisses der Wissenschaft in der Öffentlichkeit, Förderung der Verwendung wissenschaftlicher Ergebnisse bei der Meinungsbildung.

Zur Bewertung von Entwicklung und Innovation in den Fachgebieten Daten wie Marktdaten, wissenschaftliche Unterlagen, Kundenanforderungen und aktuelle Fragebögen analysieren.

Beweisen von Rücksicht auf andere und von Kollegialität. Zuhören, Erteilen und Erhalten von Feedback und einfühlsames Eingehen auf andere, wobei auch die Aufsicht über das Personal und die Führung in einem beruflichen Umfeld übernommen wird.

Beherrschen von Fremdsprachen, um in einer oder mehreren Fremdsprachen kommunizieren zu können.