188.411 Digital Preservation
Diese Lehrveranstaltung ist in allen zugeordneten Curricula Teil der STEOP.
Diese Lehrveranstaltung ist in mindestens einem zugeordneten Curriculum Teil der STEOP.

2018S, VO, 2.0h, 3.0EC
TUWEL

Merkmale

  • Semesterwochenstunden: 2.0
  • ECTS: 3.0
  • Typ: VO Vorlesung

Ziele der Lehrveranstaltung

Die Teilnehmer sollen detaillierte Kenntnisse in den Problemstellungen der digitalen Langzeitbewahrung und Management (Data Stewardship) im Zusammenhang mit Informationssystemen, Geschäftsprozessen, Scientific Data Management, Security und Software Development erhalten. Dazu werden insbesondere Fragen der Modellierung, des Systemdesigns sowie technische wie auch organisationale Aspekte der Langzeitarchivierung behandelt. Die Teilnehmer sollen ein grundlegendes Verständnis von Konzepten wie Ingest, Selection und Appraisal, Logical & Semantic Preservation, Workflow Modelling  und  Metadata Definition erhalten. In der Lehrveranstaltung werden auch Aspekte des Qualtiätsmangements und Audit & Zertifizierung von Archiven behandelt. Die Nachhaltigkeit von System und Prozessen und die damit verbunden Auswirkungen auf System Designs, Software Development und Data Management werden erörtert. Außerdem werden Security Themen im Zusammenhang mit der Langzeitarchivierung vorgestellt.

Inhalt der Lehrveranstaltung

TUWEL Kurs: https://tuwel.tuwien.ac.at/course/view.php?id=14041

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LVA-Termine 2018: jeweils Do., 15:00-17:00, EI1

  • 1.3.2018, EI1: Vorbesprechung, Grundlagen von DP, Problemstellung, Preservation Actions
  • ISO OAIS Standard
  • File Formats, Significant Properties, Characterization, FITS, C3PO
  • Preservation Planning
  • Scalable Preservation Planning, Monitoring, Preservation Ecosystems
  • Authenticity, Metadata Standards
  • Preservation Systems (DSpace, Fedora, iRods, Rosetta, Archivematica, Preservica, ...)
  • Reproducible Research
  • Data Management Plans, Data Citation

ECTS/Aufwand:

Vorlesung: 10 Einheiten a 2h: 20h

Literatur: wiss. Papers, Standards, etc.: 24h

Vorbereitung Prüfung: 30h

Prüfung: 1h

SUMME: 75h

 

Vortragende Personen

Institut

LVA Termine

TagZeitDatumOrtBeschreibung
Do.15:00 - 17:0001.03.2018 - 14.06.2018EI 1 Petritsch HS Vorlesung
Digital Preservation - Einzeltermine
TagDatumZeitOrtBeschreibung
Do.01.03.201815:00 - 17:00EI 1 Petritsch HS Vorlesung
Do.08.03.201815:00 - 17:00EI 1 Petritsch HS Vorlesung
Do.15.03.201815:00 - 17:00EI 1 Petritsch HS Vorlesung
Do.22.03.201815:00 - 17:00EI 1 Petritsch HS Vorlesung
Do.12.04.201815:00 - 17:00EI 1 Petritsch HS Vorlesung
Do.19.04.201815:00 - 17:00EI 1 Petritsch HS Vorlesung
Do.26.04.201815:00 - 17:00EI 1 Petritsch HS Vorlesung
Do.03.05.201815:00 - 17:00EI 1 Petritsch HS Vorlesung
Do.17.05.201815:00 - 17:00EI 1 Petritsch HS Vorlesung
Do.07.06.201815:00 - 17:00EI 1 Petritsch HS Vorlesung
Do.14.06.201815:00 - 17:00EI 1 Petritsch HS Vorlesung

LVA-Anmeldung

Von Bis Abmeldung bis
05.03.2018 00:00 02.05.2018 23:59 27.06.2018 23:59

Curricula

StudienkennzahlVerbindlichkeitSemesterAnm.Bed.Info
066 926 Business Informatics Gebundenes Wahlfach
066 933 Information & Knowledge Management Gebundenes Wahlfach
066 936 Medizinische Informatik Gebundenes Wahlfach
066 937 Software Engineering & Internet Computing Gebundenes Wahlfach

Literatur

nestor-Handbuch: Eine kleine Enzyklopädie der digitalen Langzeitarchivierung: http://nestor.sub.uni-goettingen.de/handbuch/

UNESCO Guidelines for Preservation of Digital Heritage: http://unesdoc.unesco.org/images/0013/001300/130071e.pdf

OAIS Reference Model: http://public.ccsds.org/sites/cwe/rids/Lists/CCSDS%206500P11/Attachments/650x0p11.pdf

PADI Beginner's Trail (Link): http://www.nla.gov.au/padi/trails/beginners.html

Data's shameful neglect, Nature 461, 145 (10 September 2009), doi:10.1038/461145ahttp://www.nature.com/nature/journal/v461/n7261/full/461145a.html

 Economist, Trouble in the Lab (October 19 2013), http://www.economist.com/news/briefing/21588057-scientists-think-science-self-correcting-alarming-degree-it-not-trouble

Reproducible Machine Learning: http://machinelearningmastery.com/reproducible-machine-learning-results-by-default/

 MANAGING AND SHARING DATA by UK Data Archive: http://www.data-archive.ac.uk/media/2894/managingsharing.pdf

Sprache

bei Bedarf in Englisch