Data Science Summer School 2020

von

Interested students are invited to register for the fourth Data Science Summer School until February 15, 2020. The Summer School will be held from August 03-14, 2020 in Göttingen.

With its intense two-week program the Summer School aims at advanced Master- and beginning PhD students from any discipline who are interested in learning about the many facets of data science. In a series of lectures, the participants will be introduced to the wide field of data science from different vantage points. Additional practical sessions will allow students to apply different methods in practice – individually and in groups.

Registration under: https://indico.cern.ch/e/ds3goe2020

Topics:

  • Data Management, Data Sharing and Data Publication
  • Open Science
  • Legal and Ethical Aspects (e.g. Licensing, Copyright)
  • Infrastructures and Platforms (HPC, Cloud Computing and Cloud Storage)
  • Mathematical and Statistical Methods
  • Data Processing I (e.g. Text, Image and Database Analysis)
  • Data Processing II (e.g. Visualization and Storytelling)
  • Application examples

More information …

Data Science Summer School 2020

von

Interessierte Studierende und Doktoranden sind eingeladen, sich bis zum 15.02.2020 für die vierte Data Science Summer School zu bewerben. Die Sommerschule findet vom 3.-14. August 2020 in Göttingen statt.

Mit ihrem intensiven zweiwöchigen Programm richtet sie sich an fortgeschrittene Master-Studierende und angehende Doktoranden aus allen Disziplinen, die daran interessiert sind, die verschiedenen Facetten von Data Science näher kennenzulernen. In einer Reihe von Vorlesungen werden die Teilnehmerinnen und Teilnehmer aus verschiedenen Blickwinkeln in das weite Themengebiet eingeführt. Praktische Übungen ermöglichen es den Studierenden und Doktoranden, verschiedene Methoden in der Praxis anzuwenden – sowohl individuell als auch in Gruppen.

Bewerbungen sind unter dem URL https://indico.cern.ch/e/ds3goe2020 möglich.

Themen der Sommerschule:

  • Datenmanagement, Datenaustausch und Datenveröffentlichung
  • Open Science
  • Rechtliche und ethische Aspekte (z. B. Lizenzierung und Urheberrecht)
  • Infrastrukturen und Plattformen (HPC, Cloud-Computing und Cloud-Speicher)
  • Mathematische und statistische Methoden
  • Datenverarbeitung I (z. B. Text-, Bild- und Datenbankanalyse)
  • Datenverarbeitung II (z. B. Visualisierung und Erzählkunst)
  • Anwendungsbeispiele

Weitere Informationen …