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2016-01-07

大数据时代下的学术研究你准备好了吗?


       当今世界,搜索引擎带来了海量计算,互联网商业蓬勃兴起。对于学术研究者来说,上千种数据库、几十万种期刊、上亿篇文献,各种意义丰富的信息充斥着科研工作。海量视频、音频、报告、政策文本、吐槽与弹幕,甚至图片和处方,等等,知识更新迭代周期不断缩短。然而,海量、多元的数据来源并不等于精准的数据准备。


Ø  如何全面、深入地挖掘文献资料?

Ø  如何从繁杂的信息中辨别、甄选出有价值的内容?

Ø  如何从数据资源库中发现学术研究的规律并得出结论?

Ø  如何运用国际通用软件对视频、音频、文本、图片、web数据进行科学分析?

Ø  如何运用前沿研究方法实现学术创新?


这些都成为大数据时代学术研究者共同面临的严峻挑战。


       为全面提升学术研究者在大数据时代下的数据处理能力,提高信息素养,深度掌握国际最新研究方法,高等教育出版社在大数据时代下深度策划的“大数据时代下学术研究与信息素养系列研修”即将在2016年元月开启,诚邀您关注、参与我们的系列课程。


研修(一):信息检索与知识管理必备高级素养

时间:2016119-20每天8:30-12:00, 14:30-18:00

地点:中国北京高等教育出版社富盛大厦124层会议室

教师:北京师范大学周颖副教授

授课内容

1. 如何快速精准获取重要学术资源,掌握研究前沿、热点与脉络;理清经典文献;获取权威报告等

*网络高级检索强大的学术应用

*CNKIWOSSCImagoAmazon在线书店,手机知网等关键资源库的高端使用方法

*知网节、H指数、ReleatedWorks、指数检索等高级功能,使文献越查越新、越查越广、越查越深

2. 如何获取课题申报重要信息、明智选择投稿期刊

3. 如何快速寻找、轻松管理、深度挖掘海量文献

*运用文献管理软件EndNoteNoteExpress自动连接海量数据库,轻松下载海量文献

*套用EndNoteNoteExpress软件自带期刊格式和模板进 行流水线写作

4. 如何成倍提高阅读和梳理文献效率*思维导图MindManager在文献阅读中的三大功能

5. 如何撰写符合高质量期刊要求的文献综述

*高质量文献综述的经典类型、撰写原则、案例解析


研修(二):海量定性数据分析国际通用必备利器NVivo11

时间:2016121-22每天8:30-12:00, 14:30-18:00

地点:中国北京中国北京高等教育出版社富盛大厦124层会议室

教师:Nvivo软件中文版审校人、北京大学张冉副教授

应用范围

NVivo可应用于所有学科定性数据的结构化整理和文本化分析,在经管类定性数据研究中的应用涉及:

*海量社交网络信息的全面精准搜索,高度识别所有有效信息

*市场调研访谈调查数据的深层意义挖掘

*用户评论语料分析,包括发出近似评论的用户所属地域、性别等不同属性上的差异与规律

*用简介图像展现用户常用词词频在时间维度上的变化

授课内容

1. 哪些数据经常使用NVivo分析

*质的研究与NVivo(访谈、临床案例、调查等)*政策研究与NVivo(政府报告、统计年鉴等)

*视频研究与NVivo(录课视频、电视节目等)

*网络数据研究与NVivo(移动媒体、论坛微博等)

2. 运用NVivo对数据进行高效分析与挖掘

*结构化整理数据,削繁去冗,加速分析

*撰写备忘录跟踪分析,提高研究发现的透明度与可靠性

*量化定性数据,揭示不同属性数据背后所隐藏的规律

*可视化数据模型,清晰呈现数据规律,预测趋势

*自动共享团队数据分析过程,及时互通更改

*报告团队成员编码一致性水平,帮助改进编码策略

3. NVivo如何联手EndNote高效进行文献综述

*对接文献管理软件,导入海量文献

*利用编码快速提取文献重要信息,重新归纳组织

*矩阵搜索迅速获取已有研究概况,发现研究空白


报名网站:www.hep.com.cn


课程将最大化满足学术研究者的需求,根据不同学习背景分级安排预习内容,在培训后有专家持续指导,还有学习社区推动共同研究,研修现场更有机会获得多款正版软件(NVivo、NoteExpress、MindManager)。更多大数据研修活动将陆续推出,敬请期待。


联系我们

手机/微信:010-58556286 18811471911

QQ571845703

Emailjie.frontiers@hep.com.cn

李雅悠

手机/微信:010-58551583 13261788105

QQ275909918


地址:

北京市朝阳区惠新东街4号富盛大厦115

高等教育出版社人文社科学术出版事业部(朝阳区惠新东街4号,北四环惠新东桥南200米路东,米色高楼)

,米色高楼)


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2016-1-7 16:11:04
大数据下的学术研究,对这个课程很好奇
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2016-1-7 16:16:01
大数据时代,海量的知识,值得参与
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2016-1-7 16:19:43
大数据时代学术研究者可以共同研修,不错的课程
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2016-1-7 16:23:13
好课程,支持
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2016-1-7 16:24:07
好课程!突然有不少兴趣了~
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