Curso 'Gestión de datos de investigación en el contexto de la ciencia abierta'

Plazo límite de inscripción hasta el viernes 5 de noviembre

Fecha: 8, 10,15, 17, 22, 24 y 29 de noviembre

 Horas: 20 horas

Horario: De16:00 a 19:00h.

Matrícula: 160 euros.

PRESENTACIÓN:

Los investigadores necesitan gestionar, procesar, almacenar los datos de investigación utilizados en el marco de su proyecto de investigación, de forma tal que puedan ser reutilizados y compartidos de manera efectiva, disminuyendo el riesgo de pérdida.

Este curso introducirá en los participantes conceptos relevantes sobre cómo investigar en el contexto de la ciencia abierta, los datos de investigación y su ciclo de vida. Desde un enfoque teórico, pero sobre todo práctico, se hará énfasis en el aprendizaje de los recursos y herramientas para gestionarlos, transformarlos, cómo crear planes de gestión de datos de investigación, cómo cumplir con los requisitos de los organismos financiadores y cómo preservarlos y compartirlos cumpliendo estándares de calidad y potenciando la reutilización y reproducibilidad de la investigación. 

OBJETIVOS: 

• Introducir los fundamentos de la Gestión de Datos de Investigación (conceptos básicos sobre qué son los datos de investigación, el uso de datos en abierto, tipos y formatos, datos FAIR, consideraciones legales y éticas, etc). 
• Fomentar la creación de habilidades en el tratamiento y gestión de los datos durante la ejecución de un proyecto de investigación: organizar, procesar, describir, almacenar, publicar y compartir datasets. 
• Introducir el aprendizaje de las principales herramientas disponibles para la gestión y el tratamiento de los datos.  

DOCENTES: 

Yusnelkis Milanés Guisado, Universidad Pablo de Olavide. 

Ángel Delgado Vázquez, Universidad Pablo de Olavide. 

PROGRAMA: 

M1: Fundamentos de la gestión de datos de Investigación

1.- La investigación en el contexto de la ciencia abierta

2.- Acceso abierto vs Ciencia abierta

3.- Requisitos de los organismos de financiación en materia de datos abiertos

4.- Definiendo los datos de investigación 

5.- Datos FAIR

6.- Open Data. El valor de los datos públicos en abierto

7.- Ciclo de vida de los datos de investigación

8.- Porqué gestionar tus datos de investigación 

M2. Aspectos legales y éticos en el tratamiento de los datos de investigación

1.- Aspectos éticos

2.- Derechos de autor y protección de datos

3.- Licencias

M3. Planifica la gestión de tus datos de investigación. Creación de planes de gestión de datos de investigación (PGDI).  

1.- Porqué es importante un PGDI

2.- Elementos clave en un PGDI

3.- Herramientas y plantillas para elaborar PGDIs

4.- Ejemplos de PGDIs en diferentes campos disciplinares

M4.  La gestión de datos durante la ejecución del proyecto.

1.- La gestión de los datos durante el ciclo de vida de los datos científicos

M4.1 Trabajando con tus datos: organiza, procesa, describe 

1.- Organiza tus datos: nombramiento de ficheros, formatos de los datos, control de versiones, trasformación de ficheros, etc.  

2.- Cómo documentar tus datos de investigación (documentación sobre la descripción del proyecto, objetivos y la metodología; base de datos y variables; diccionario de datos, creación de ficheros Readme.txt, guías y manuales, Eectronic Lab Notebook (ELN), estándares de metadatos

3. - Trasformación de los datos: herramientas

4.- Tratamiento de los datos personales en tu dataset (datos sensibles)

5.- Relevancia de la visualización de datos en la gestión de datos de investigación

6.- Control y seguimiento de metodologías y análisis de los datos

7.- Gestiona la calidad de tus datos 

M4.2 Almacena tus datos y garantiza su seguridad 

1.- Cómo almacenar correctamente tus datos  

2.-Estrategias y herramientas adecuadas para garantizar la seguridad de tus datos 

3.- Implicaciones para los datos sensibles  

M5. Preserva, comparte y cita tus datos de investigación 

1.- La importancia de preservar y compartir tus datos. Implicaciones para tu carrera.  

2.- Asignación de identificadores persistentes

3.- Los repositorios y cómo seleccionar qué datos depositar  

4.- Cómo citar tus datos de investigación. Métricas asociadas a los datos de investigación

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