UpgradeR&D: открытые онлайн-курсы и R&D на заказ
контрактный исследовательский центр по спектроскопии и медицинской биофизике
Структура курса
лекции и практические занятия, посвященные следующим темам
1
Типы научных публикаций
⦁ Исследовательская статья
⦁ Материалы конференций
⦁ Обзор (review)
⦁ Глава в книге
⦁ Монография
⦁ Технический отчет
⦁ Датасеты
⦁ Краткие изложения личного опыта или мнения ученого
⦁ Инструменты для научной коммуникации
⦁ Материалы конференций
⦁ Обзор (review)
⦁ Глава в книге
⦁ Монография
⦁ Технический отчет
⦁ Датасеты
⦁ Краткие изложения личного опыта или мнения ученого
⦁ Инструменты для научной коммуникации
2
Поиск научных публикаций
⦁ Публикации в открытом доступе
⦁ Бизнес-модели научных журналов
⦁ Хищнические издания
⦁ Реферативные базы данных
⦁ Онлайн-библиотеки
⦁ Основы наукометрии: какие бывают критерии оценки качества публикаций
⦁ Бизнес-модели научных журналов
⦁ Хищнические издания
⦁ Реферативные базы данных
⦁ Онлайн-библиотеки
⦁ Основы наукометрии: какие бывают критерии оценки качества публикаций
3
Патентный поиск
⦁ Какие бывают виды интеллектуальной собственности?
⦁ РОСПАТЕНТ
⦁ Espacenet
⦁ WIPO
⦁ Google Патенты
⦁ Patentleft
⦁ Патентная семья
⦁ РОСПАТЕНТ
⦁ Espacenet
⦁ WIPO
⦁ Google Патенты
⦁ Patentleft
⦁ Патентная семья
Научная литература
Посмотрите наши материалы-бекстейджа с процесса создания этого курса на VC.ru
Регистрация на курс
курс будет проходить online, участие бесплатное
Планирование и организация эксперимента
1
Теория фальсификации
2
Методология научно-исслдовательских программ (НИП)
3
Отличие гипотезы от теории
4
HADI-циклы как метод проверки гипотез
5
Формулировка гипотезы по SMART
6
Alige - откуда возникла эта методология
7
Что такое Фреймворк
8
Scrum - определение
9
Kanban - определение
10
Таблица сравнения Scrum и Kanban
11
Метод "дорожных карт"
12
Pipline
13
ЛИМС
14
Выбор схемы эксперимента, процессов контроля и репрезентативная
15
Обработка и анализ результатов
Построение таблиц, графиков зависимостей, аппроксимация данных, Выбор типа зависимостей, Примеры экспериментальных данных и типов зависимостей
16
Формирование выводов и представление результатов
Data Engineering для школьников
Название курса: Основы Data Engineering, Длительность курса: 12 занятий по 40-60 минут, Для кого предназначен: школьники 12-14 лет, Формат: лекции и практические задания, Доступ к курсу: постоянный
1
Введение. Понятие о данных
Понятие анализа данных. Какие данные существуют. Примеры. Для чего необходим анализ данных. Кто такие аналитики и какова их роль в производстве и разработке.
Домашнее задание №1: Попробовать найти где в нашей повседневной жизни мы сталкиваемся с анализом данных. Попробовать эти данные собрать каким-либо образом на ваше усмотрение, и проанализировать. Формат любой какой вздумается
(Потом мы это первое задание будем сравнивать с самым последним заданием таким же анализом, но после прохождения курса и будем смотреть чему мы научились)
Домашнее задание №1: Попробовать найти где в нашей повседневной жизни мы сталкиваемся с анализом данных. Попробовать эти данные собрать каким-либо образом на ваше усмотрение, и проанализировать. Формат любой какой вздумается
(Потом мы это первое задание будем сравнивать с самым последним заданием таким же анализом, но после прохождения курса и будем смотреть чему мы научились)
2
Базы данных. Работа с данными.
Узнает о методах взаимодействия и обработки данных. Сбор, базы данных. Хранение. Операции над данными и некоторые инструменты для этого. Инструменты для работы с данными. ПО. Классификация ПО. Создание первой базы данных в AIRTABLE или дибивер
Домашнее задание № 2: Занести данные с прошлого творческого задания в AIRTABLE
Домашнее задание № 2: Занести данные с прошлого творческого задания в AIRTABLE
3
Статистика для проведения исследований.
Освоение основных формул и понятий теории вероятности применяемой при анализе данных. Начала теории вероятности для анализа данных. Мода, медиана, среднее значение,выброс, дисперсия. Выборки. Совокупность. Подсчеты в Excel по формулам. Яндекс Таблицы.
Домашнее задание № 3: Дана совокупность некоторых данных, полученных в ходе эксперимента, необходимо занести данные в таблицу, а также вычислить численные характеристики
Домашнее задание № 3: Дана совокупность некоторых данных, полученных в ходе эксперимента, необходимо занести данные в таблицу, а также вычислить численные характеристики
4
Начала математической статистики. Визуализация данных.
Вариационные ряды и их графические изображения. Полигон. Гистограмма. Диаграммы. Визуализация статистики в Excel. Построение графиков и диаграмм. MATLAB. Statistics Toolbox. Визуализация данных.
Домашнее задание № 4: Самостоятельно визуализировать данные свой базы данных (см 1 практическое занятие) в Excel и по желанию в MATLAB
Домашнее задание № 4: Самостоятельно визуализировать данные свой базы данных (см 1 практическое занятие) в Excel и по желанию в MATLAB
5
Статистика для научных вычислений
Получат необходимые навыки для расчета меры различия. Получат практический навык обсчета научных вычислений. Выборки. Меры различий для несвязанных выборок. Практика.
Домашнее задание № 5: Даны данные, полученные в ходе некого эксперимента. Необходимо: подсчитать по ним меры различий. А также визуализировать данные в Sofa Statistic.
Домашнее задание № 5: Даны данные, полученные в ходе некого эксперимента. Необходимо: подсчитать по ним меры различий. А также визуализировать данные в Sofa Statistic.
6
Статистика Social life
Получит знания об анализе социологических данных, а также навыки работы в ПО PSPP. Обработка данных социальных наук. Практика: Подсчет данных в PSPP. Домашнее задание № 6
7
Оформление отчетов
Правила составления отчетов по проведенной аналитике. Практика Написание отчета. Оформление отчета по собственным данным.
Научная информация
1
Научный метод
Возникновение научного метода. Элементы научного метода. Этапы научного поиска, проблемы научного поиска. Логический позитивизм и постпозитивизм. Рецензирование научных работ.
2
Литературный поиск
Требования к результату поиска научной литературы. Этапы и алгоритмы литературного поиска. Как читать научную литературу? Реферативные базы данных. Полнотекстовые базы данных.
3
Какие бывают научные публикации?
Классификация научной литературы. Исследовательские статьи (Research paper, Article). Материалы конференций (PROCEEDINGS PAPER). Обзоры (REVIEW). BOOK CHAPTER. EDITORIAL MATERIAL и NEWS. MEETING ABSTRACT. NOTE. LETTER. EARLY ACCESS. BOOK. NEWS ITEM. REPRINT. CORRECTION и CORRECTION ADDITION. DATA PAPER. Ведущие издательства.
4
Агрегаторы научной литературы
Google Scholar и Google Academy. Scopus. Web of Science (WoS). PubMed. Microsoft Academic. Science Direct. Semantic Scholar. Science Citation Index. eLibrary.Ru. MEDLINE®
5
Критерии оценки научной информации
ORCID. ResearcherID. DOI. h-индекс, или индекс Хирша, g-индекс и i-индекс. K-Index. Российский индекс научного цитирования (РИНЦ). Импакт-фактор и CiteScore. Квартиль научного журнала. Открытый доступ и плата за публикацию. Хищнические журналы. Научное пиратство. Антиплагиат и ретракция.
6
Научная коммуникация
Researchgate. Academia. Mendeley. Американское химическое общество (American Chemical Society)
Узнайте наших новостях первыми!
Один раз в месяц мы будем присылать вам информацию о наших новых открытых экскурсиях, методических материалах и успехах проекта. Обещаем быть полезными!