Цей розділ зосереджується на етиці даних поза звичними дискусіями про упередження й справедливість. Ви краще зрозумієте упередження, пов'язані з даними, та способи їхнього подолання. Ви також дізнаєтеся про принципи FAIR — Findable, Accessible, Interoperable, Reusable (знаходжувані, доступні, інтероперабельні та придатні до повторного використання) — для відкритого обміну даними. Крім того, ви зрозумієте переваги відкритих даних для науки й суспільства. Нарешті, ви дослідите змінну підзвітність і вплив операцій з даними, наголошуючи на моральній відповідальності керівників компаній і дата-сайєнтистів та готуючись до майбутнього етики даних.
Exercise 1: Що робити з упередженнями в даних?Exercise 2: Не все справедливо в данихExercise 3: Чи можна виправити все?Exercise 4: Справедливі дані чи дані за принципами FAIR?Exercise 5: Повторне використання данихExercise 6: Що таке FAIR ще раз?Exercise 7: Відкриті дані для науки й суспільстваExercise 8: Навіщо ділитися?Exercise 9: Ділитися — це піклуватисяExercise 10: Еволюція відповідальності та впливуExercise 11: Змістовна підзвітністьExercise 12: Крізь призму етикиExercise 13: Вітаємо!