forsker innen datavitenskap

Fremstille, beskrive, lagree, bevare og bruke (om igjen) vitenskapelige data basert på FAIR-prinsippene: Findable (gjenfinnbare), Accessible (tilgjengelige), Interoperable (interoperable) og Reusable (gjenbrukbare). La dataene være så åpne som mulig og så lukkede som nødvendig.

Utvikle, korrigere og forbedre kunnskap om fenomener ved hjelp av vitenskapelige metoder og teknikker, basert på empiriske eller målbare observasjoner.

Bruke grunnleggende etiske prinsipper og lovgivning ang. vitenskapelig forskning, inkludert spørsmål om forskningsintegritet. Unngå uredelige handlinger, for eksempel oppdiktning, forfalskning og plagiat i utførelse, gjennomgang eller rapportering av forskning.

Fostre integrert samarbeid der forskjellige interessenter sammen skaper delte verdiinnovasjoner.

Ta hensyn til menns og kvinners biologiske trekk, samt kontinuerlig endrede sosiale og kulturelle trekk gjennom hele forskningsprosessen (kjønn).

Forske på tvers av disiplinære og/eller funksjonelle grenser.

Redusere data til deres nøyaktige kjerneform (normalform) for å oppnå resultater som minimering av avhengighet, eliminering av redundans og økning av konsistens.

Samle inn, behandle og analysere relevante data og opplysninger, oppbevare og oppdatere data på riktig vis og fremstille tall og data ved hjelp av tabeller og statistiske diagrammer.

Bruke IKT-verktøy til å gjennomføre matematiske, algoritmiske eller andre typer datamanipulasjonsprosesser for å skape informasjon.

Bruke programvareverktøy til å administrere og organisere data i et strukturert miljø som består av attributter, tabeller og forbindelser, for å kunne foreta spørringer av og endre de lagrede dataene.

Oppdage og reparere skadde poster fra datasett, sikre at dataene struktureres og forblir strukturert i samsvar med retningslinjer.

Bruke kvalitetsanalyse, teknikker for validering og verifisering av data for å kontrollere integriteten til datakvaliteten.

Utarbeid og rediger forskningartikler eller tekniske tekster om forskjellige emner.

Offentliggjøre vitenskapelige resultater på passende måter, inkludert på konferanser og seminarer, i samarbeidsgrupper og i vitenskapelige publikasjoner.

Utføre akademisk forskning på et universitet, en høyskole eller på egen hånd, og publisere den i bøker eller akademiske tidsskrifter for å bidra til forskningsfeltet og få akademisk akkreditering.

Presentere hypotese, funn og konklusjoner knyttet til vitenskaplig forskning på et fagområde i en fagpublikasjon.

Utvikle programvare med åpen kildekode. Ha kjennskap til de mest relevante modellene med åpen kildekode, lisensieringsplaner og kodingspraksisen som vanligvis brukes når programvare med åpen kildekode utvikles.

Konstruere anbefalingssystemer basert på store datasett ved å bruke programmeringsspråk eller dataverktøy til å opprette en underklasse av et informasjonsfiltreringssystem som forsøker å forutsi hvilken vurdering eller preferanse en bruker vil gi et element.

Lage tilpasset programvare for behandling av data ved å velge og bruke riktig dataprogrammeringsspråk for at et IKT-system skal kunne produsere etterspurte utdata basert på forventede inndata.

Innhente og velge et sett med data fra en populasjon via en statistisk eller annen definert prosedyre.

Samle inn data ved å utforme og bruke søke- og prøvetakingsmetoder.

Lese, tolke og oppsummere ny og kompleks informasjon fra ulike kilder på en kritisk måte.

Produsere og analysere vitenskapelige data fra kvalitative og kvantitative forskningsmetoder. Oppbevare og vedlikeholde data i forskningsdatabaser. Legg til rette for gjenbruk av vitenskapelige data og ha kunnskap om prinsipper for behandling av åpne data.

Utvikle og håndtere metoder og strategier som brukes for å oppnå best mulig datakvalitet og statistisk effektivitet ved innsamling av data, for å sikre at de innsamlede dataene er optimalisert for videre behandling.

Lage visuelle presentasjoner av data, som for eksempel figurer eller diagrammer, for å lette forståelsen.

Formidle vitenskapelige funn til et ikke-vitenskapelig publikum, herunder allmennheten. Skreddersy formidlingen av vitenskapelige begreper, debatter og funn til publikum ved å bruke ulike metoder til ulike målgrupper, herunder visuelle presentasjoner.

Analysere data som samles inn fra kilder, slik som markedsdata, vitenskapelige artikler, kundekrav og spørreskjemaer som er gjeldende og ajourførte, med sikte på å vurdere utvikling og innovasjon på ekspertiseområder.