What three skills would you like to acquire or improve to help your work as a Research Software Developer? These skills can be technical and non-technical.

Question details

Question code: skill2

Detected type: Short free text

Answer order: not applicable

Number of answers: 325

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Free-text answers

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  • nan, nan, nan × 198
  • -
  • 3rd party funding, unit testing, algorithmus entwicklung
  • Agiles Projekt Management
  • Anforderungserfassung/-analyse, Projektmanagement
  • Automated Software Testing, Machine Learning, Projektmanagement
  • Automatic deployment, HPC cluster setup (docker & kybernetics), Database migration
  • Bessere C++-Kenntnisse, Bessere Linux-Kenntnisse, Bessere R-Kenntnisse
  • Bessere Konzentrationsfähigkeit, testgetriebene Entwicklung von Software, mehr Erfahrung in der Architektur komplexer Projekte
  • Best-Practices (besseres Testing & Code Styles), Container-Architektur
  • Big data
  • C++, Machine Learning, AI
  • C, C++
  • Code Review, Testing,
  • Code Review, git, Testing
  • Cross-Platform-Development, Mediation
  • Das kann ich nicht festlegen, es gibt immer was zu lernen!
  • Debugging distributed software, Leadership skills, Python programming
  • Debugging; project management
  • Die Fähigkeit NEIN zu sagen, Software Architecture, Software Management
  • Docker, weitere Programmiersprachen lernen
  • Entwurfsmethodik für wissenschaftliche Software-Grossprojekte
  • Erweiterung der Software Engineering Skills, Software Carpentry Instructor, Rhetorik
  • Flussdiagramme erstellen(Form), automatische Fehlersuche, Publizieren
  • Gelassenheit
  • Gestaltung eines nachhaltig selbsttragenden Softwareprojekts in der Wissenschaft (Community building, Finanzierung, Förderung, etc.); Organisation und Koordination von Softwareprojekten über einzelne Organisationen/Universitäten hinaus (zur Vermeidung von doppelter Arbeit/NIH Syndrom); Kommunikation des Wertes (Semi-)Professioneller Softwareentwicklung in der Wissenschaft (und des Wertes von spezialisierten RSEs im Vergleich zu externen, fachfremden Dienstleistern)
  • Grant proposal writing, better skills at assembly, HPC economics.
  • How to efficiently profile code that uses both SWIG-wrapped C and python. Cython. Advanced plotting techniques.
  • Improve programming skills, especially test-driven development.
  • Java, Docker, Flink
  • JavaScript, statistics, maschine learning
  • Kommunikation der eigenen Arbeit
  • Leadership, Designing problems, Rust
  • Machine Learning - GPU computing - IT support
  • Management, Controlling, Personalführung
  • Management, Kommunikation, HPC
  • Microcontroller ohne arduino libs programmieren, Dokumentieren, versionieren
  • Mitarbeiterführung, Bildverarbeitung, Windows Treiber Programmierung
  • Moderation von Treffen, Konfliktlösung, Storie-Telling
  • Moderne C++ Entwicklung, Testing, Git
  • More programming experiences. And more stats in R
  • Networking, Studien/Umfragen gezielt entwerfen, IT Security
  • Objektorientierte Modellierung, Numerik
  • Objektorientiertes Programmieren, Software Design Patterns
  • Organisationsvermögen, Coderobustheit, effiziente Quellcodes entwickeln
  • Parallel Computing
  • Parallel Debugging
  • Parallel code debugging, team working
  • Parallelisierung, jupyter notebooks, interactive plots for websites
  • Parsing, complied programming languages
  • Planung eines Softwareprojektes, Design Pattern, Tests
  • Programmieren, Arbeitsorganisation, Kommunikation
  • Projektmanagement (z.B. agile Methoden), Mitarbeiterführung, Dokumentation
  • Projektmanagement speziel für kleine Teams oder Einzelentwickler, CI/CD Werkzeuge
  • Projektmanagement, Fund-Raising, Machine-Learning ANwendung
  • Projektmanagement, Machine Learning, Software Distribution
  • Projektmanagement, Versionierung von Experimenten
  • Projektmanagement/Qualitätsstandards bei agiler Softwareentwicklung im wissenschaftlichen Umfeld
  • Projektplanung, Konfliktmanagement
  • Python
  • Python & C++, Compute Vision, bessere Konzentrationsfähigkeit
  • Python, Workflow Management, Machine Learning
  • Quellcodemanagement, Softwarearchitektur, Changemanagement
  • R, git
  • Requirements Engineering, Rapid Application Development
  • Reverse engineering
  • Schaltkreisentwicklung, Elektronik, C++-Programmierung
  • Security-by-design
  • Software Tests / Test driven development, Improved acadmic writing, team working /social-interaction soft skills
  • Software-Engineering, Unit Tests, Machine Learning
  • Software-Tests (TDD), CI/CD, DevOps
  • Softwarearchitektur, Datenbanksysteme, Methoden für schnelles Einarbeiten in fremden Code
  • Softwarequalitaet, Continuous Integration, Anerkennung als Publikation
  • Standardisierung, nachhaltige Quellcodekommentierung
  • Statistik, Matlab, Programmiersprachen
  • Strukturiertes Testen, Programmieren in Julia, Webentwicklung
  • Strukturiertes programmiern, Scrum, Veröffentlichen von Quellcode
  • Team working, information sharing, transparant (easy to understand) tranferable programming
  • Test driven development, Metaprogramming, Machine Learning
  • Testen, Zeitmanagement
  • Testentwicklung, grundlegende Algorithmen
  • Testing, Requirements Engineering, Transformation of Research Results
  • Tiefere Programmierkenntnisse, Software-Entwicklung im Team, Professionelle Integrationstests
  • Time management
  • UX/UI Design, Time Mgmt.
  • Umfragedesign, Analyse von Veränderungen im SE Prozess
  • Unit Testing, Cleaner coding, Ständige Weiterlernen auf DataCamp (R,Python)
  • Unit testing, Professionelle Softwareentwicklung, objektorientierte Programmierung in R
  • Verbesserungen in Software-Versionierung, IDEs und Dokumentation
  • Web-Entwicklung, XSLT, XQuery
  • automatische Tests, Machine Learning, Neuronale Netzwerke
  • bessere struktur, leichtere Datenverarbeitung, Big Data
  • c optimierung
  • code optimierung
  • coding, testing, project management
  • continuous integration, Entwicklungsmanagement, objektorientierte Programmierung
  • continuous integration, machine learning, data analysis
  • dev ops, kubernetes
  • funktionales Softwaredesign, Tests, Dokumentation
  • general computer science, machine learning
  • hardware-Programmierung
  • knowing better the available software like Eclipse, Git and so; knowing more about programming paradigmas
  • legacy support, code simplification, code reuse (non-OOD), testing, documentation
  • mehr IT Kenntnisse, effizientere Codes
  • more Github fluency, Maven, Gradle
  • more creative
  • more on hardware, more on testing, more CS basics
  • package integration, testing methodologie, driver development
  • professionelles Programmlayout, Big Data, maschinelles Lernen
  • project management, mobile development, getting to know more tools and frameworks
  • projekte + management (erfahrungen anderer teams in hinsicht tools, teamgröße vs. gestellter aufgaben, vergleich mit freier wirtschaft)
  • projektmanagement, software design, kommunikation
  • quality of service, well-structured software, testing strategies
  • social skills
  • software project management
  • software testing
  • sprachartikulation, docker containerization, java 9
  • standard/general software developing patterns/strategies, testing patterns/strategies, communication skills
  • stilsicherer Programmentwurf und Testentwurf
  • strukturiertes Arbeiten, Darstellung der eigenen Arbeit
  • strukturiertes Programmieren, erweiterte Linux-Kenntnisse, C-Programmierung
  • test-driven development
  • theoretische Grundlagen
  • thorough testing, efficient mile stone planning, versioning practises
  • understanding the incentives behind building research software and hiring RSEs
  • unit tests
  • vertieftes technisches know-how
  • web security