Forschungssoftware entwickeln

Wissenschaftliche Software ist zunehmend die Grundlage oder das Ergebnis der Forschungsarbeit. Neben proprietärer Software und gemeinschaftlich entwickelten Open-Source-Projekten zählt dazu auch der von Forscherinnen und Forschern selber entwickelter Code, sei es zum Ansteuern anderer Software-Pakete oder auch zum Erzeugen oder Analysieren von Daten. Nur die wenigsten Forscher sind allerdings formal dazu ausgebildet, Software zu entwickeln. Wissen und Vorgehensweisen werden von Kollegen weitergegeben oder im Selbststudium erlernt (Hannay et. al 2009).

 Wilson et al. (2017) geben grundlegende Richtlinien zum Datenmanagement und der Softwareentwicklung. 

Das Software Sustainability Institute vernetzt wissenschaftliche Software-Entwickler und bietet Guides und Trainings an. Auf nationaler Ebene möchte de-RSE.org den deuschsprachigen wissenschaftlichen Software-Entwicklern eine Stimme geben.

Software Carpentry-Workshops vermitteln Basiswissen in zweitägigen Workshops.



Literatur

Hannay, J. E., Langtangen, H. P., MacLeod, C., Pfahl, D., Singer, J. & Wilson, G. (2009). How do scientists develop and use scientific software?. , , 1-8. doi: 10.1109/SECSE.2009.5069155

Wilson, G., Bryan, J., Cranston, K., Kitzes, J., Nederbragt, L. & Teal, T. K. (2017). Good enough practices in scientific computing. PLOS Computational Biology, 13, 1-20. doi: 10.1371/journal.pcbi.1005510

Sandve, G. K., Nekrutenko, A., Taylor, J. & Hovig, E. (2013). Ten Simple Rules for Reproducible Computational Research. PLOS Computational Biology, 9, 1-4. doi: 10.1371/journal.pcbi.1003285