UpgradeR&D: открытые онлайн-курсы и R&D на заказ
контрактный исследовательский центр по спектроскопии и медицинской биофизике
Дорогие друзья!
В настоящее время наша команда работает над всероссийским проектом городских аудиогидов Россия - Страна Ученых.
УЗНАТЬ ПОДРОБНЕЕ
Научная литература (online-курс)
Поиск и анализ научной литературы, особенности работы с различными типами научных публикаций, инструменты для патентного поиска, основы научной коммуникации.
УЧИТЬСЯ БЕСПЛАТНО ОНЛАЙН
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
    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
    3
    Патентный поиск
    ⦁ Какие бывают виды интеллектуальной собственности?
    ⦁ РОСПАТЕНТ
    ⦁ Espacenet
    ⦁ WIPO
    ⦁ Google Патенты
    ⦁ Patentleft
    ⦁ Патентная семья
    Регистрация на курс
    курс будет проходить online, участие бесплатное
    ПОСМОТРИТЕ, КАК МОЖНО НАС ПОДДЕРЖАТЬ НА СТРАНИЦЕ СО СПОСОБАМИ ПОДДЕРЖКИ
    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)

    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
    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
    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
    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.
    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!