又双叒上新啦！数据分析进阶课程︱自然大师课堂
数据是任何科研项目的关键组成部分，但只有数据就够了吗？
数据就像食物原材料，只有经过处理、切配、调味等数道工序之后，才能烹调为诱人可口的美食。科研数据亦然，简单地堆砌和罗列非但不能有效地传达出其核心思想和重要发现，反而会让人一头雾水，再好的实验数据也难以体现其价值。但倘若能借助适合的工具和巧妙的分析方法，便有可能将数据这筐“原材料”烹饪成色香味俱全的“科学佳肴”，呈现在读者面前。
在我们于2020年进行的一项关于研究人员培训需求的国际调查中，92%的研究人员（总数为344人）赞同，数据分析是一名优秀科研人员的必备技能。然而，78%研究人员也坦言，他们并不擅长分析科研数据，其所在单位也未提供系统的课程或培训帮助他们克服困难。
我们深知数据对广大科研工作者的重要性，所以早在2019年和2021年便先后推出了“研究数据管理”和“数据分析：筹备”在线课程。但上述调查发现让我们意识到，为更好地帮助繁忙的研究人员和科研单位，我们需要继续深耕相关领域，提供内容更为丰富的课程。
本门新课程“数据分析：实施”面向希望学习数据分析技能，或希望给予他人数据分析指导的自然科学领域的研究人员。涵盖了数据分析的基础知识、如何获得反馈、发现并解决问题，以及如何呈现当前数据分析中的不足之处。学员可根据自身的学习程度和对该方面知识的了解程度，有针对性地选择适合自己的课程小节，强化技能、学习进阶。
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Nature Masterclasses
No.1
“数据分析：实施”在线课程概览
特色讲师 | 共10位数据分析领域的专家授课，包括 |
课程内容 | 3大模块，16个课时，英文课程视频（提供英文字幕和文本） |
学习证书 | 1份（《自然》总编辑Magdalena Skipper签发） |
学习成果 | ①了解实施有效数据分析的重要性； ② 识别探索不同数据集的最佳工具； ④ 学习获取反馈、解决问题和表达分析局限性的策略。 |
机构获益 | ① 使贵机构科研人员的数据分析更加高效，实现科研产出最大化； |
No.2
课程讲师
“数据分析：实施”集结了《自然》系列期刊编辑、数据分析培训师等10位专家授课。在3大课程模块中，学员将学习实用的技能，高效地规划和准备数据分析。
Mark Gardener
生态学家、讲师、数据顾问和数据分析专业作者
Mark拥有开放大学的生态学博士学位，是一位生态学家、讲师、数据顾问，擅长研究数据分析，尤其是R语言。他创立了DataAnalytics.org.uk，为研究人员提供数据分析和统计学的课程。在此之前，Mark博士曾在野外研究委员会担任副导师，并在开放大学担任副讲师，教授生态学和环境科学。
João Monteiro
《自然-医学》主编
João博士于2017年12月加入《自然-医学》担任主编，曾加入美国国家卫生研究院罗恩·杰曼的实验室，研究T细胞抗原识别和免疫反应的体内动态。Joao于巴西里约热内卢联邦大学获得博士学位，研究Treg功能和自身免疫性疾病中对自我抗原的耐受性丧失的机制。
Bhramar Mukherjee
美国密歇根大学生物统计学教授和主席
Bhramar教授是密歇根数据科学研究所的研究教授和核心成员、美国国家科学基金会和美国国立卫生研究院资助的首席研究员，也是美国统计学会和美国科学促进会的研究员。Bhramar教授在密歇根大学的罗杰尔癌症中心担任定量数据科学副主任，领导了癌症、心血管疾病、生殖健康、暴露科学和环境流行病学等领域的众多合作，在统计学、生物统计学、医学和公共卫生方面发表了300多篇论文，在学术、服务和教学方面获誉无数。
Xavier Vilasis-Cardona
西班牙拉曼鲁尔大学工程系教授
Xavier拥有巴塞罗那大学的物理学学位和物理学博士学位，是拉蒙鲁尔大学拉萨尔工程系的博士研究主任和全职教授，专攻粒子物理、高能物理、数据科学、数据分析、神经网络、机器学习和人工智能。Xavier教授是DS4DS（数字社会的数据科学）的负责人，该研究小组专注于开发和应用数据科学技术，并研究其在数字社会中的影响。Xavier教授也是大型强子对撞机美容合作（CERN）的成员，以及IEEE-蜂窝非线性网络和阵列计算技术委员会的成员。
Bronwyn Wake
《自然-气候变化》主编
Bronwyn博士于2012年加入《自然-气候变化》，负责物理气候科学、海洋和水生环境、以及在气候和全球环境变化背景下整合自然和社会科学学科的跨学科稿件。她在澳大利亚塔斯马尼亚大学攻读学位，获得了微量元素生物地球化学的博士学位和南极研究的一等荣誉。Bronwyn博士在英国南安普敦大学和法国欧洲海洋研究所的博士后工作主要是研究微量金属在海水中的循环以及它们作为浮游植物的微量营养素的作用。
No.3
课程内容
“数据分析：实施”课程包含16个课时，内容包括英文视频、涵盖关键要点的简短文本展示、交互式活动、案例分析等，丰富的内容和多样的形式让学员能够沉浸其中并学有所得。
学习要点：
✓ 实施初步分析的好处以及相关最佳实践数据分析中的关键术语和概念
✓ 数据分析的常见难题以及克服困难实施有效分析的好处
✓ 可用的分析方法以及如何确定最适合您数据的方法
✓ 如何汇编、比较并确定您的分析
✓ 获取反馈、解决问题和表达分析局限性的策略
课程分为3大模块，每个课程模块由以下几个元素组成：
模块介绍：本模块课程的学习目标和内容简介
视频课程：讲师分享自己的经验见解、最佳做法，并总结学员易犯的常见错误
练习&活动：穿插练习以鼓励学员辩证性思考并学会运用所学知识
常见问题：讲师对于一些常见问题的解答
模块总结和课后任务：总结前面所学，并发布锻炼学员技能的课后任务
实用资源拓展：提供实用的拓展性资源链接和参考文献
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No.4
学习证书
学员完成每项课程后，即可下载学习证书，作为接受过相关培训的证明，证书由《自然》总编辑Magdalena Skipper签发。
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