Chevron Left
返回到 Методология научных исследований и котики

学生对 国立托木斯克大学(National Research Tomsk State University) 提供的 Методология научных исследований и котики 的评价和反馈

4.7
24 个评分
7 条评论

课程概述

Курс “Методология научных исследований и котики” знакомит с основами исследовательской деятельности. В нем описан полный цикл проведения научных исследований - от постановки научной проблемы до публикации статьи. Вы узнаете, чем отличаются научные исследования от ненаучных и познакомитесь с базовыми типами исследований и основами статистической обработки данных. Курс позволит вам научиться: a. Ставить научную проблему и гипотезу, б. Искать и анализировать статьи в научных базах данных, в. Проектировать дизайн исследования, г. Обрабатывать и грамотно интерпретировать полученные данные, д. Описывать результаты исследования в статьях и научных докладах. Помимо этого, в курсе показаны некоторые тонкости и практические приемы, значительно облегчающие работу исследователю. Каждая глава курса подкрепляется забавными и полезными практическими заданиями, а итоговым заданием курса будет написание почти настоящей научной статьи. Главная фишка курса - все основные идеи объясняются на котиках. Поэтому курс получился доступным для понимания максимально широкой аудитории. Курс будет полезен студентам естественно-научных и социо-гуманитарных специальностей (биологам, социологам, психологам, медикам), начинающим исследователям и аналитикам ....

热门审阅

YD

Aug 17, 2019

Отличный курс, лектор все понятно излагает, узнал много интересного

NS

Oct 23, 2019

отличный курс для новичков в мире статистик! спасибо!

筛选依据:

1 - Методология научных исследований и котики 的 7 个评论(共 7 个)

创建者 Бауман А Н

Jul 25, 2019

Данный курс и вправду полезен тем, кто хочет попробовать себя в научной деятельности. Владимир( преподаватель курса) помимо основ даёт ещё и продвинутую литературу, что зажигает интерес.В школе занимался научной деятельностью, выступал на конференциях, но тем не менее на курсе отрыл для себя много нового в структуре научных работ Мысли автор излагает ясно и понятно, котики в этом помогают. Прошёл курс экстерном за 2 недели, уставал, но не успевал заскучать, что я считаю можно отнести к самому большому плюсу. Благодаря курсу, я познакомился с такими программами как MSE и Telegram( раньше знал о них,но не было надобности пользоваться)., первую программу решил освоить(оценил её надобность), поэтому теперь мне нужны другие курсы( маркетинговый ход Coursera). Что касается минусов, они есть, но незначительные. Во-первых, это убеждённость автора в том, что все знакомы с программой MSE и все умеют в ней работать. Мне лично пришлось потратить часа 2-3 чтобы разобраться в интерфейсе программы( раньше никогда с ней не работал). Во- вторых это частые проблемы с вводом ответов в тестах( хотя, не уверен точно, что дело в курсе, а не в самом сайте). Я вводил несколько раз правильный ответ, он его не засчитывал, на следующий день вводил тот же ответ и он его принимал. Проверял несколько раз, ответы были одинаковы, их просто не читала программа. В целом, я не жалею, что прошёл данный курс, я получил знания, некоторые умения и новые вершины, которые хочу покорить. Спасибо всей команде "Методология научных исследований и котики", ваш курс наполнен добром, хорошим настроением, а главное качественным знаниями и умениями, которые получают обучающиеся. Всего вам наилучшего!)

创建者 Nefedyeva E

Sep 19, 2019

Спасибо за курс! Для гуманитарный специальностей крайне полезны 1-2 разделы и последний. Отдельное спасибо за правила работы с литературой и составлением карточек. Теперь все заметки делаю в evernote и не представляю, как можно писать научную работу без них.

创建者 Бурнашова Е П

May 16, 2020

Замечательный курс! Прекрасный преподаватель, доступное изложение материала, интересный итоговый проект. Спасибо!

创建者 Yerlan D

Aug 17, 2019

Отличный курс, лектор все понятно излагает, узнал много интересного

创建者 Natallia S

Oct 23, 2019

отличный курс для новичков в мире статистик! спасибо!

创建者 Valerii B

Dec 24, 2019

Очень доступное изложение материала. На этом курсе возможно самому провести корреляционноое исследование. Много классных ссылок на сторонние ресурсы для дальнейшего чтения. Жаль, что для вычисления корреляционных коэффициентов используется Microsoft Excel, а не Python или R.

创建者 Valeria E

Apr 30, 2020

Курс совершенно не подходит для людей с техническим образованием. Любой человек, который когда-либо проводил исследования, все это знает. Отвратительно и бесполезно, я считаю, что такого не должно быть на платформе.