Seasonal Schools
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Ob Doktoranden, Forschende, Datenerhebende oder Mitarbeitende von Datenzentren – unsere Seasonal Schools bieten einem breiten Personenkreis grundlegende und fortgeschrittene Kenntnisse rund um das Management von Biodiversitäts-, Ökologie- und Umweltdaten. Die Intensivkurse kombinieren dabei spannende Inputs von Expert:innen mit praktischen Übungen.
Sobald eine neue Seasonal School in Planung ist, finden Sie sie in unseren Events.
Was die Seasonal Schools bieten
Daten sind für den wissenschaftlichen Fortschritt von zentraler Bedeutung. Entsprechend groß ist heute die Notwendigkeit, die eigenen Forschungsdaten kompetent verwalten zu können. Unsere einwöchigen, etwa einmal im Jahr stattfindenden Intensivkurse sind darauf ausgelegt, Teilnehmenden Skills zu vermitteln, die sie für das Forschungsdatenmanagement von Biodiversitäts-, Ökologie- und Umweltdaten benötigen. Die Seasonal Schools setzen dabei auf einen Wechsel aus fachkundigen Inputs von Expert:innen aus der Praxis sowie praktischen Übungen, um das Gelernte direkt anzuwenden. Uns ist wichtig, ein offenes, kollaboratives Umfeld zu schaffen, das zur Vernetzung und zum Wissensaustausch unter den Teilnehmenden einlädt.
Die Anzahl von Plätzen ist begrenzt, um eine individuelle Betreuung der Kursbesucher:innen gewährleisten zu können.
Die Seasonal Schools finden auf Englisch und online statt.
Was Teilnehmende lernen
Renommierten Expert:innen führen die Teilnehmenden zum Beispiel in
- Erstellung eines Datenmanagementplans
- Digitale Datenerhebung im Freiland
- Nutzung von Jupyter in Kombination mit R und Python
- Standardisierung von Daten
- Rechtliche Aspekte
- Umgang mit räumlichen Daten
- Extraktion von Daten aus frei zugänglicher Datenbanken
- Prüfen von Datenqualität
- Integration, Harmonisierung und Analyse von Daten
sowie weitere Themen ein.
In praxisnahen Workshops sammeln Kursbesucher:innen praktische Erfahrungen mit modernen Tools (z.B. Jupyter Notebook, R, Python).
Das in unseren Seasonal Schools erworbene Wissen ist direkt auf laufende Forschungsprojekte und künftige Vorhaben anwendbar.
Wer teilnehmen kann
Unsere Trainings orientieren sich an den Vorkenntnissen und Interessen der Teilnehmenden und richten sich an Studierende und Forschende aus der Biodiversitätsforschung, dem Datenmanagement von Biodiversitäts-, Ökologie- und Umweltdaten und verwandten Bereichen.
Mögliche Kursinhalte
Die exakten Kursinhalte richten sich nach den Hintergründen und Kenntnissen der Teilnehmenden.
Einen Eindruck von möglichen Kursinhalten und den beteiligten Expert:innen aus der Praxis bietet das Programm unserer Seasonal School 2025.
Vertiefende Einblicke bietet zudem die dazugehörige Konzeptpublikation.
Nächste Seasonal School
Die nächste Seasonal School findet voraussichtlich im Oktober 2026 statt.
Folgen Sie uns außerdem auf LinkedIn und tragen Sie sich in unsere Community-Mailingliste ein – so bleiben Sie auf dem Laufenden und erfahren direkt, wenn die Anmeldung startet.
Publikationen
Template for the NFDI4Biodiversity & GfÖ Winter School (Röder, Juliane; Fischer, Marlen; Tschink, Daniel; Brand, Ortrun), 2023. Zenodo, https://doi.org/10.5281/zenodo.8221511
This publication showcases the NFDI4Biodiversity & GfÖ Winter School 2022, a transformative one-week course program designed to equip young scientists with essential Research Data Management (RDM) skills tailored for biodiversity and environmental data. Organized by the NFDI4Biodiversity consortium, the Winter School fostered data literacy and promoted sustainable research practices within the ecological and environmental science communities.
The publication offers an overview of the Winter School's structure, curriculum, and highlights. Throughout the course, participants engaged in a series of expert-led lectures and hands-on practical sessions, delivered by renowned academics, data specialists, and research institutions in the biodiversity domain. These sessions covered critical aspects of RDM, encompassing data collection, curation, analysis, visualization, and long-term preservation.
The curriculum extensively explored state-of-the-art software tools for data handling, including Jupyter notebook, R, Python, RightField, and OpenRefine. By providing hands-on training with these tools, the Winter School empowered participants to enhance their data management workflows and produce robust research outcomes.
Targeting PhD students and Early-Career Researchers, the Winter School nurtured the next generation of scientists, equipping them with the necessary skills to navigate the challenges posed by increasingly complex and diverse ecological datasets.
By sharing insights, lessons learned, and practical guidance, this publication serves as an invaluable reference and guide for organizers, educators, and researchers seeking to create impactful and inclusive training programs in research data management for biodiversity and related studies.
The Winter School's legacy lies not only in the skills acquired by participants but also in the collaboration across the biodiversity and environmental science community. It exemplifies the commitment of NFDI4Biodiversity to advance data-driven research and contribute to a more sustainable and biodiverse planet.
Template for the NFDI4Biodiversity & iDiv Seasonal School on Data Management in Ecology and Environmental Science 2024 (Röder, Juliane; Signer, Johannes; Scherreiks, Pascal; Figueiredo, Ludmilla; Kusch, Erik; Linares Gómez, Jimena; Müller, Wolfgang; Nozik, Alexandra; Schellenberger Costa, David; Scherer, Cédric; Schindler, Uwe; Tschink, Daniel), 2025. Zenodo, https://doi.org/10.5281/zenodo.15585748
This document describes a one-week course program for a Seasonal School on research data management (RDM) from 2024 which was organised for the second time by partners from the NFDI4Biodiversity consortium. The course aimed to provide young scientists in ecology and environmental science with state-of-the-art skills and knowledge in handling scientific data throughout the data life cycle. Lectures and practical sessions were given by experts from renowned universities, data centers, and research institutions in the environmental research community, covering general aspects of RDM and aspects specifically important for handling ecological data. The participants were introduced to Jupyter notebooks and learned how to combine software tools like Jupyter, R, GitHub, spreadsheet tools, and NFDI4Biodiversity Tools and Services. The course was conducted remotely and targeted PhD students (R1). This publication summarises detailed information about the structure, organisation, and lessons learned, and is supposed to be used as a guide for similar events.
We list all course materials (presentation slides, video recordings, code, Jupyter notebooks, trainings data sets) and accounts required to follow the course program in your own pace. Additional code and training data sets are available here: https://doi.org/10.5281/zenodo.15594632. The course requires a minimum of programming skills in R (Python is optional).