Update from CMEM

graph.nt

@@ -2870,8 +2870,8 @@
 <https://2024.dataweek.de/trainings/> <http://purl.org/dc/terms/date> "2024-04-17"^^<http://www.w3.org/2001/XMLSchema#date> .
 <https://2024.dataweek.de/trainings/> <http://purl.org/dc/terms/date> "2024-04-18"^^<http://www.w3.org/2001/XMLSchema#date> .
 <https://2024.dataweek.de/trainings/> <http://purl.org/dc/terms/date> "2024-04-19"^^<http://www.w3.org/2001/XMLSchema#date> .
+<https://2024.dataweek.de/trainings/> <http://purl.org/dc/terms/description> "Im Rahmen der Data Week Leipzig finden mehrere Trainings und Tutorials statt und geben Einblick in verschiedene Use Cases und Datens\u00E4tze."@de .
 <https://2024.dataweek.de/trainings/> <http://purl.org/dc/terms/description> "Several trainings and tutorials will take place during Data Week Leipzig and provide insight into different use cases and data sets."@en .
-<https://2024.dataweek.de/trainings/> <http://purl.org/dc/terms/description> "\n|      | Montag | Dienstag | Mittwoch | Donnerstag | Freitag |\n| --- |:--- | :--- | :--- | :--- | :--- |\n| Raum 259    |                     |     |  |  **Data Skills Bootcamp: Grundlagen der Data Literacy f\u00FCr Fachkr\u00E4fte (durchgef\u00FChrt von Dilyana Bossenz** Tauchen Sie ein in die spannende Welt der Datenanalyse und Datenvisualisierung! In diesem halbt\u00E4gigen Training machen wir Sie mit den Grundlagen vertraut und f\u00FChren Sie durch den Arbeitsalltag eines echten Data Analysten: Gabriel. Er ist ausgebildeter Journalist, der sich f\u00FCr einen Karrierewechsel entschieden hat und nun als Data Analyst t\u00E4tig ist. Gemeinsam betrachten wir zwei praxisnahe Fallbeispiele, in denen Gabriel Daten effektiv analysiert und visuell ansprechend aufbereitet. So erhalten Sie einen authentischen Einblick in die Techniken der Datenauswertung und -darstellung, die Sie unmittelbar in Ihrem Berufsalltag anwenden k\u00F6nnen. (10:30 - 14:30 Uhr) | \n| Raum 260    |                   |    | | **Empowering Knowledge Graphs with robot : A Cost-Effective Workflow (durchgef\u00FChrt von brox-IT Solutions)** In Englischer Sprache. (10:30 - 12:00) DANACH  **AI-assisted Coding: Steigerung von Codequalit\u00E4t und Effizienz (durchgef\u00FChrt von SAXONY.ai)** In der sich rasant entwickelnden Welt der Softwareentwicklung ist die Integration von gro\u00DFen Sprachmodellen wie GPT4 oder WizardCoder in die Programmierpraxis zunehmend unerl\u00E4sslich geworden. Das Training taucht ein in die Welt der KI-unterst\u00FCtzten Python Programmierung und bietet umfassende Lerninhalte, die darauf abzielen, die Programmierf\u00E4higkeiten der Teilnehmer:innen zu verbessern. Der Hauptfokus liegt auf der Nutzung von KI-Werkzeugen, um bestehende Codebasen zu verbessern, komplexe Codes zu vereinfachen und so die Lesbarkeit und Wartbarkeit zu erh\u00F6hen, sowie effektive Testf\u00E4lle zu schreiben, die die Robustheit des Codes gew\u00E4hrleisten. Dar\u00FCber hinaus bietet das Training Einblicke in die Steigerung der Codeeffizienz, Optimierung der Leistung und Reduzierung des Ressourcenverbrauchs. Ein wesentlicher Teil widmet sich den Techniken des Debuggens, die den Teilnehmer:innen erm\u00F6glichen, Codeanomalien schnell mit KI-gesteuerten Ans\u00E4tzen zu identifizieren und zu beheben. Das Training ist als interaktive und praktische Lernerfahrung konzipiert und stattet die Teilnehmer mit den n\u00F6tigen F\u00E4higkeiten aus, um KI in ihre Programmierpraktiken zu integrieren, was zu einer h\u00F6heren Qualit\u00E4t und effizienten Softwareentwicklung f\u00FChrt. (13:00 - 16:30 Uhr)  |  |\n| Raum 377|  mo |die| **Toolbox Datenkompetenz (TBDK) (durchgef\u00FChrt vom KMI Kompetenzzentrum am InfAI e.v.)**  Die Teilnehmenden k\u00F6nnen aus dem Training, neben dem Auf- und Ausbau ihrer pers\u00F6nlichen Datenkompetenz, einen vertieften Einblick in den Datenkreislauf mitnehmen, da sie einerseits eigene Wissensl\u00FCcken erkennen und mit Kenntnissen f\u00FCllen und andererseits ihr Wissen f\u00FCr die anderen Teilnehmenden gewinnbringend vortragen k\u00F6nnen. Zudem wird auf die Plattform Toolbox Datenkompetenz (TBDK) verwiesen, auf der die Teilnehmenden den Auf- und Ausbau von Datenkompetenz selbstst\u00E4ndig und kostenfrei w\u00E4hrend, als auch im Nachgang des Trainings forcieren k\u00F6nnen. Das Angebot untergliedert sich dahingehend in drei Teile, beginnend mit der Formulierung von Fragestellungen zu diesem Themenkomplex, gefolgt vom interaktiven Hands-on-Anwendungsbezug (u.a. Arbeit mit Jupyter-Notebook) anhand des praktischen Beispiels und schlie\u00DFend mit einer offenen Diskussionsrunde. (11:00 - 15:00 Uhr) | | |\n| Raum 495 | **Kollaboratives Arbeiten und Versionskontrolle mit Git (durchgef\u00FChrt von ScaDS.AI**)  In dieser Hands-on Session werden wir gemeinsam online an einem Projekt auf github.com arbeiten. Wir zeigen, wie man Daten, insbesondere Quellcode, mit anderen teilen und kollaborativ bearbeiten kann. Ziel der \u00DCbung ist es, den Teilnehmenden ein Gef\u00FChl daf\u00FCr zu vermitteln, wie sie Werkzeuge wie git, git pull-requests und git issues nutzen k\u00F6nnen, um kleine und gro\u00DFe Softwareprojekte online zu verwalten. (11:00 - 15:00 Uhr) | **OpenScience, Lizensierung, Copyright  (durchgef\u00FChrt von ScaDS.AI** Wir tauchen ein in die Welt der Open Science und definieren Begriffe wie Open Source, Open Access und die FAIR-Prinzipien (Findable, Accessible, Interoperable and Reuasable). Wir diskutieren, wie diese Methoden der [wissenschaftlichen] Kommunikation und des Datenmanagements die Welt ver\u00E4ndern und wie wir sie praktisch in unsere Arbeit integrieren k\u00F6nnen. Dabei spielen Aspekte wie Copyright und Lizenzierung eine wichtige Rolle. (11:00 - 15:00 Uhr) | |  **Datenmanagement (durchge\u00FChrt von ScaDS.AI)** In der Data Management Session wird der Lebenszyklus von Daten n\u00E4her beleuchtet. Wie entstehen Daten, was passiert mit ihnen, wenn sie verarbeitet werden? Wem geh\u00F6ren die Daten und wer ist daf\u00FCr verantwortlich, sie zu ver\u00F6ffentlichen, zu archivieren und gegebenenfalls wiederzuverwenden? Wir werden ChatGPT benutzen, um einen Datenmanagementplan zu entwerfen. Nach einer Einf\u00FChrung in das Thema werden wir in Gruppen arbeiten. (10:30 - 14:00 Uhr|\n|Ratsplenarsaal| | | | | **Aufbau von Wissensgraphen mit eccenca Corporate Memory (durchgef\u00FChrt von der eccenca GmbH)** In diesem 1,5-st\u00FCndigen Tutorium bieten wir eine kurze Einf\u00FChrung in die Enterprise Knowledge Graph Plattform eccenca Corporate Memory. Innerhalb der Session werden alle Teilnehmer den brandneuen eccenca.my Service nutzen, um ihre eigene eccenca Corporate Memory Instanz zu erstellen, lernen, wie man Wissensgraphen aufbaut und visualisiert und erhalten weiteres Trainingsmaterial zum Selbstlernen zum Thema. Dieses Tutorial ist besonders f\u00FCr Teilnehmer des Leipziger Semantic Web Day interessant, aber nicht nur f\u00FCr diese. Teilnehmer ohne Vorkenntnisse auf dem Gebiet der Wissensgraphen und des Semantic Web k\u00F6nnen diese Veranstaltung als Demonstrationssitzung nutzen, w\u00E4hrend Experten auf dem Gebiet mit praktischem Material versorgt werden. Dieses Tutorial ist auf 20 Pl\u00E4tze begrenzt. (9:00 -10:30 Uhr)|\n"@de .
 <https://2024.dataweek.de/trainings/> <http://schema.org/abstract> "Im Rahmen der Data Week Leipzig finden mehrere Trainings und Tutorials statt und geben Einblick in verschiedene Use Cases und Datens\u00E4tze."@de .
 <https://2024.dataweek.de/trainings/> <http://schema.org/abstract> "Several trainings and tutorials will take place during Data Week Leipzig and provide insight into different use cases and data sets."@en .
 <https://2024.dataweek.de/trainings/> <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#type> <http://schema.org/Event> .

graph.nt.source

@@ -1,2 +1,2 @@
 [email protected]:AKSW/leipzig.dataweek.de-model.git
-1b9982c3c62547b933ac02b2f0652d12d1f0a10f
+f232aebc9273b2846c1a6ff8c611b2a7041209ee