In diesem Modul untersuchen wir, wie Datenwissenschaftler ihre Arbeit vertrauensvoll mit den richtigen Personen teilen können. Wir werden uns wichtige Konzepte im Zusammenhang mit der gemeinsamen Nutzung von Daten und Ergebnissen, der Qualitätssicherung und den Einschränkungen des Datenzugriffs ansehen.

In diesem Modul untersuchen wir, wie Sie das Beste aus der Datenwissenschaft herausholen können, indem Sie die beste Denkweise entwickeln.

In diesem Modul führen wir in die Idee der Versionskontrolle und insbesondere in git ein. Wir zeigen, wie Sie git effektiv nutzen können, um Ihren Code während der klinischen Berichterstattung zu verwalten, und wie es als Werkzeug für die Zusammenarbeit genutzt werden kann. Außerdem sehen wir uns an, wie man insbesondere ein R-Projekt reproduzierbar macht

In diesem Modul werden wir die Vorteile von InnerSourcing, OpenSourcing und der Entwicklung eigener R-Pakete diskutieren. Wir werden einige der wichtigsten Prinzipien und Werkzeuge für die Entwicklung von R-Paketen besprechen. Schließlich werden wir lernen, wie man einen CI/CD-Workflow für die Entwicklung von R-Paketen einrichtet.

In diesem Modul befassen wir uns mit den Werkzeugen und Ansätzen, die verwendet werden, um Risiken in einer Codebasis zu verstehen, die zur Ableitung von Datensätzen und Erkenntnissen verwendet wird. Am Ende dieses Moduls werden Sie praktische Erfahrungen mit der Anwendung dieser Prinzipien auf eine bestimmte Open-Source-Bibliothek sammeln.

In diesem letzten Modul werden wir den Kurs kurz Revue passieren lassen und Ihnen die nächsten Schritte auf Ihrer Lernreise vorschlagen