Содержание
Основные плюсы и минусы современной науки
Плюсы и минусы > Наука > Основные плюсы и минусы современной науки
Наука оказывает огромное влияние на жизнь человека. Особенно это касается современных компьютерных технологий. Благодаря науке люди начали понимать природу сложных явлений, большинство из которых были необъяснимы раньше, а колесниц и лошадей заменили быстрые поезда.
С самого начала человечество использовало технологии для улучшения жизни. Но они также могут быть помехой в повседневной жизни людей. Современные разработки ученых вызывают привыкание. Так, средний владелец смартфона проверяет телефон почти 100 раз в течение дня. Человек начал полагаться на технологии больше, чем на собственную изобретательность.
Преимущества науки
В 21 веке человеку больше не нужно набирать шестизначный номер, чтобы позвонить кому-то. За один клик можно отослать письмо на другой континент, а раньше это могло занимать две недели. Теперь человек может быстро выключить свет, не вставая со стула. И это все стало возможным, благодаря науке. Основные ее преимущества следующие:
- Способствует развитию технологий и инноваций.
- Удовлетворяет человеческое любопытство. Благодаря науке люди узнали, откуда и почему произошли некоторые вещи.
- Наука смогла объяснить и решить некоторые социальные проблемы, которые на протяжении долгого времени мешали обществу.
- Помогает в работе политикам. С помощью науки собираются данные по той или иной теме. Затем эта информация может быть использована для разработки новых законов, которые будут положительно влиять на жизни людей.
- Решает бытовые проблемы и расширяет границы возможностей. С помощью научных разработок человек может путешествовать по всему миру на самолете. Это позволяет ему познакомиться с новыми культурами. В течение одного дня можно увидеть разные страны.
- Объясняет явления, которые ранее были неизвестны. С помощью науки человек узнал о том, как выглядит поверхность Луны, какие планеты входят в Солнечную систему, и почему наступают день и ночь.
- Способствует развитию творчества.
- Сделала жизнь комфортной. Мобильные телефоны, компьютеры, даже кофеварки теперь намного более эффективны, быстры и просты в использовании.
- Применение этой техники доставляет человеку немало удовольствия. Еще ученые создали роботов, которые пылесосят ковры и чистят полы. А один компьютерный чип может заменить нескольких работников на заводе.
- Развивает сельское хозяйство. Представьте, как выглядела современная ферма в начале 1800-х годов. Механизации не было. Все делалось лошадью или вручную. Это ограничивало урожайность, которую могла бы производить область. Каждый раз, когда происходит улучшение технологий, человек может сделать больше в любой отрасли, с меньшим количеством ресурсов.
- Медицинские разработки. Было время, когда человек с диагнозом ВИЧ изгонялся из общества. Люди думали, что они будут заражены, если прикоснуться к больному. Но благодаря достижениям в области медицины и здравоохранения, сейчас к пациентам с диагнозом ВИЧ относятся с любовью и заботой, они имеют надежду на выздоровление. Также каждый день проводятся новые исследования в области анатомии человека. Врачи работают над внедрением лекарств и методов лечения, которые могут спасти людей от смертоносных заболеваний.
- Экономия времени. Люди сберегают время с помощью технологий, улучшенной связи, производственных процессов и автоматизированных систем. В конце концов, компьютеры могут работать с большей эффективностью по сравнению с тем, как обычно трудится человек.
Также достижения науки добавили несколько лет к средней продолжительности жизни людей.
Недостатки науки
Современные изобретения и технологии не всегда имеют положительное влияние на жизнь человека. Прогресс увеличивает разрыв между различными классами общества. Это может вызвать беспорядки среди обездоленных или менее привилегированных слоев общества и привести к новым преступлениям и неравенству. Основные недостатки науки и современных разработок следующие:
- Научные исследования дорого стоят.
- Разрабатываются новые виды стрелкового оружия. Они использовались в многочисленных войнах и стали причиной гибели людей, в том числе и невинных.
- Появилось ядерное оружие. Яркий пример этому — события в Хиросиме. Они стали кульминацией высокогорных бомбардировок и убийств на дальних расстояниях, которые были характерными чертами Второй мировой войны. Трагедия в Хиросиме показала, что человечество может убить себя своими собственными изобретениями. Ученые открыли технологию, которая может уничтожить страны, положить конец цивилизации. Ядерное оружие не допускает дискриминации. Оно убивает невинных мужчин, женщин и детей.
- Способствует развитию новых схем мошенничества и киберпреступности. Люди теряют много денег из-за компьютерных преступлений. Это сказывается на социально-экономической структуре населения.
- Наука забрала аспект конфиденциальности из жизни людей. С помощью таких платформ, как социальные сети, люди теперь могут следить за чьей-то жизнью.
- Наука повлияла на нравственность людей. Так, в интернете есть контент, который не всегда может быть хорошим, особенно когда речь идет о детях.
- Меняет природу и способствует появлению катаклизм. Мощный Ураган Ирма образовался в Атлантическом океане. В Сиэтле были установлены рекорды по количеству сухих дней без осадков. А 2017 год стал вторым самым жарким годом в современной истории человечества.
- Приводит к проблемам со здоровьем. Многие технологии, от компьютеров до телевизоров и автомобилей, заставляют людей сидеть большую часть своего дня. Это может быть столь же опасным для здоровья человека, как и курение. Постоянное использование компьютерных технологий приводит к боли в руке, запястье и предплечье, способствует социальной изоляции и даже может стать фактором, формирующим депрессивные симптомы.
Сейчас, возможно, человечеству стоит замедлить процесс разработки новых технологий. Некоторые люди стали жертвами лени и потенциальной опасности из-за компьютеров и сотовых телефонов.
Плюсы и минусы научных открытий
Антон Бахарев
«Проблема мира не в том, что люди знают слишком мало, — писал Марк Твен, — а в том, что они знают слишком много ошибочного». Казалось бы, легко быть крепким задним умом и с современных позиций оценивать достижения и неудачи темного прошлого науки. Но что получится, если мы посредством опыта, извлеченного из ошибок и удач предыдущих поколений, оценим некоторые современные изобретения и открытия? Полистаем книгу «Ящик Пандоры».
Все дело в данных
Если разные ученые проводят исследования в несхожих условиях и отличающимися методами, но получают при этом одинаковые результаты, тогда эти итоги можно считать истинными. Если их игнорировать, последствия могут быть самыми ужасными. Казалось бы, все очень просто: посмотрите на данные и поступайте соответственно.
Ящик Пандоры
Но проблема в том, что данных слишком много. Ежедневно в медицинских и научных журналах публикуется около 4000 работ. Нетрудно предположить, что качество исследований очень разное, они описываются колоколообразной кривой распределения Гаусса: есть боковые «хвосты» — отличные работы, с одной стороны, и откровенно ужасные, с другой; но большинство материалов — более или менее подходящие — укладываются в середину распределения. Как же отделить верные сведения от негодных?
Прежде всего, можно обратить внимание на качество издания. Правда, и это не всегда адекватно работает. Например, именно в хороших рецензируемых научных журналах публиковали информацию о том, что чрезмерное употребление кофе вызывает рак поджелудочной железы; вакцина MMR (против кори, свинки и краснухи) провоцирует аутизм ; ядерный синтез (объединение двух ядер с высвобождением энергии) может произойти при комнатной температуре в стакане воды («холодный термоядерный синтез»).
Все эти наблюдения были позднее опровергнуты другими исследователями.
Так что, если нет оснований полностью доверять наблюдениям, опубликованным в первоклассных научных журналах, чему же верить? Ответ заключается в следующем: наука зиждется на двух столпах и один из них надежнее другого. Первый столп — экспертная оценка. Перед публикацией работы ее оценивают и рецензируют эксперты в этой области. К сожалению, и тут есть проблемы: не все эксперты одинаково квалифицированны, поэтому иногда в журналы проскальзывают неточные данные.
Второе, на что обязательно нужно обратить внимание, — воспроизводимость эксперимента. Если исследователи пишут что-то из области фантастики (например, вакцина MMR вызывает аутизм), последующие исследования либо подтверждают эти данные, либо нет. Например, практически сразу после публикации сведений о том, что вакцина MMR вызывает аутизм, сотни ученых в Европе, Канаде и США попытались повторить эксперименты, доказывающие это. Не получилось. После сотен исследований стоимостью десятки миллионов долларов и с привлечением сотен тысяч детей выяснилось, что у тех, кому делали прививку, аутизм развивался не чаще, чем у тех, кого не прививали. Настоящая наука победила.
У всего есть цена; вопрос только в том, насколько она велика
Дорого обходятся даже самые передовые и значимые научные и медицинские открытия, спасающие больше всего жизней и заслуживающие признание во всем мире (например, антибиотики или санитарно-профилактические мероприятия). Как оказалось, исключений нет.
Сульфаниламид — первый антибиотик — изобрели в середине 30-х годов XX века. Затем появился пенициллин, который начали массово производить во время Второй мировой войны. Антибиотики спасли нам жизнь. Если бы их не было, люди продолжали бы умирать естественным образом от пневмонии, менингита и прочих потенциально смертельных бактериальных инфекций. Отчасти благодаря этим препаратам средняя продолжительность жизни сейчас на 30 лет больше, чем сто лет назад.
Микробиом и гигиеническая гипотеза
Но, помимо проблемы появления устойчивых к антибиотикам бактерий, одно из последствий их применения было совершенно непредсказуемым. Последние десять лет или около того исследователи изучают так называемый микробиом — бактерии, покрывающие поверхность кожи, кишечника, носа и горла. Совсем недавно было обнаружено совершенно удивительное их свойство: по их количеству и типу можно определить, разовьется ли у человека диабет, астма, аллергия либо ожирение. Что еще интереснее, если антибиотиками воздействовать на бактерии ребенка, риск нарушений увеличивается. Здесь все ясно: при необходимости нужно использовать антибиотики, но если переборщить, то можно и навредить.
Антибиотики — не единственное научное открытие с неожиданным побочным эффектом. Незаметная угроза есть даже у санитарно-профилактических мероприятий, благодаря которым снизился риск заболеваний, передаваемых через пищу и воду (например, сальмонеллез, дизентерия, кишечная палочка и гепатит А). Несмотря на то что в развитых странах объем потенциально смертельных бактериальных и вирусных инфекций сократился, возросло число таких проблем, как астма и аллергия, и это нельзя объяснить исключительно индустриализацией.
Причину невидимой проблемы санитарной профилактики описали в заглавной статье New England Journal of Medicine под названием «Ешьте грязь». В развивающихся странах дети с рождения сталкиваются с огромным количеством разных микробов; как следствие, у них в кишечнике часто содержатся паразиты и бактерии, продуцирующие токсины, что в развитых странах происходит очень редко. И хотя эти инфекции могут вызывать нарушение пищеварения и даже смерть, они значительно снижают вероятность развития аллергии и астмы у этих детей. Исследователи называют это «гигиенической гипотезой».
Суть в том, что у всего есть своя цена. Задача — выяснить, стоит ли платить за ту или иную технологию такую цену.
И мы не должны слепо доверять определенным методам только потому, что они существуют уже несколько десятилетий или даже столетий. Любой способ нужно периодически пересматривать. Пожалуй, лучшим примером будет общий наркоз. Анестетики существуют уже более 150 лет, но только недавно стало ясно, что они могут вызывать проблемы с вниманием и памятью, которые тянутся годами.
Узнать больше: «Ящик Пандоры».
Картинки: pixabay
ПЛЮСЫ И МИНУСЫ ВЛИЯНИЯ ТЕХНОЛОГИЙ НА ОБРАЗОВАНИЕ Текст научной статьи по специальности «Науки об образовании»
SCIENCE TIME
■
ПЛЮСЫ И МИНУСЫ ВЛИЯНИЯ ТЕХНОЛОГИЙ НА ОБРАЗОВАНИЕ
Арсланбекова Светлана Анатольевна, Башкирский государственный аграрный университет, г. Уфа
E-mail: [email protected]
Аннотация. Данная статья посвящена вопросам влияния развития современных технологий на образовательный процесс, его плюсам и минусам.
Ключевые слова: образование, технологии, проблемы обучения.
С каждым годом темпы развития современных техники, науки и технологий растут, уходя вперед семимильными шагами, оставляя нам множество новинок, часть из которых поневоле приходится осваивать, часть -реально улучшает и облегчает жизнь, а часть — наоборот, создаёт дополнительные сложности [см. 1]. Та же самая картина наблюдается и в образовании, куда все эти технические новинки так или иначе проникают.
Так или иначе приходится осваивать различные программы, которые поступают на вооружение вузов и в которых впоследствии работает преподаватель или обучаются работать студенты. Благо, тут изменения постепенные, потому если иметь определённую базу знаний и понятий, то потом довольно легко освоить новую программу или адаптироваться к изменениям в старой. Правда, тут возникают сложности у работников старших поколений.
К плюсам технологий можно отнести описанное в работах [2, 3]. Автоматизация процесса подсчёта результатов, проверки, контроля и многих других формальных или околобюрократических, либо чисто технических и занимающих немало времени процессов — положительная черта 21 века, и возможностями, который он нам предоставляет, надо пользоваться.
Разумеется, есть и минусы. Один из главных бичей современной молодёжи (впрочем, и не только её) — пристрастие к использованию всевозможных смартфонов и планшетов почти без перерыва, что, разумеется, приводит к попыткам отвлечься на это и во время занятий, что приходится пресекать. Второе неудобство — многие задачи из математики, например, можно решить
I SCIENCE TIME Щ
онлайн, причём порой — даже с решением, так что приходится постоянно контролировать, сам ли обучающийся выполняет работы или же пользуется помощью интернета. В то же время, сейчас для того, чтобы списать, необязательно брать у кого-то лист или тетрадь с решениями — многие просто фотографируют текст. Это, разумеется, тоже приходится пресекать, дабы объективно оценить знания. Одним из выходов из данной ситуации является способ, описанный в работе [4]. Конкурентностный подход к оценке помогает избавиться от плагиата в работах, а с подсказками из сети приходится бороться больше дисциплинарно или кратковременным отъёмом средств связи до окончания выполнения работ/окончания занятия.
Современные технологии в виде социальных сетей также могут быть использованы не только как то, что отвлекает от учёбы, но и как средство коммуникации, позволяющее ускорить процесс донесения информации до обучаемых, получения необходимой информации в ответ и в целом некого упорядочивания и контроля за процессами обучения и воспитания, причём даже с учётом особенностей, описанных ранее [см 5, 6, 7].
Даже частичное решение проблем, описанных в работах [8, 9] — и то вполне реально при помощи некоторых усовершенствований в методах работы, которые стали возможны в XXI веке. Благодаря интернету можно подобрать информацию, которая поможет в воспитательной работе, пополнении багажа знаний обучаемых и восполнении пробелов [см. 10, 11].
Литература:
1. Костенко Н.А., Дик Е.Н. Традиции и инновации в преподавании математики. В сборнике: Инновационные методы преподавания в высшей школе Материалы Всероссийской научно-методической конференции с международным участием. Министерство сельского хозяйства Российской Федерации, Башкирский государственный аграрный университет. 2012. С. 71-73.
2. Атнагулов А.И. Особенности учебно-воспитательного процесса в группах с большим количеством иностранных студентов. В сборнике: Современные тенденции в науке, технике, образовании Сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции: в 3-х частях. 2016. С. 16-17.
3. Атнагулов А.И. Особенности учебной и воспитательной работы в группах с большим количеством иностранных учащихся // Новая наука: От идеи к результату. 2016. № 1-2 (60). С. 30-32.
4. Атнагулов А.И. Соревновательные формы контроля знаний. В сборнике: Наука и образование в XXI веке сборник научных трудов по материалам. Международной научно-практической конференции: в 17 частях. 2014. С. 13-14.
I
SCIENCE TIME
I
5. Атнагулов А. И. К вопросу адаптации и рационализации модульно-рейтинговой системы в рамках высшего учебного заведения // Наука и образование: новое время. 2014. №2 4. С. 36-39.
6. Дик Е.Н., Арсланбекова С.А. О прикладном значении математического образования. В сборнике: Реализация образовательных программ высшего образования в рамках ФГОС ВО. Материалы Всероссийской научно-методической конференции в рамках выездного совещания НМС по природообустройству и водопользованию Федерального УМО в системе ВО. 2016. С. 103-106.
7. Дик Е.Н. Анализ математических способностей с применением методов психофизиологии. В сборнике: Фундаментальные основы научно-технической и технологической модернизации АПК (ФОНТиТМ-АПК-13) материалы Всероссийской научно-практической конференции. редколлегия: И.Г. Асылбаев ответственный за выпуск, А.В. Неговора, Т.А. Седых, С.Г. Мударисов, Р. С. Аипов, Ю.А. Янбаев. 2013. С. 118-122.
8. Дик Е.Н., Арсланбекова С.А. Матричная модель развития математических способностей // Образование и наука в современных условиях. 2016. № 2-2 (7).
9. Атнагулов А.И., Павленко В.А., Маннанов М.М. О замещении некоторых функций преподавателя технологиями в системе современного образования. Символ науки. 2015. № 9-2. С. 144-146.
10. Атнагулов А.И., Павленко В.А. Модернизация модульно-рейтинговой системы.В сборнике: Современное вузовское образование: теория, методология, практика Материалы Международной учебно-методической конференции. Министерство сельского хозяйства РФ, Башкирский государственный аграрный университет. 2013. С. 112-114.
11. Арсланбекова С.А. Основные направления совершенствования обучения математике. В сборнике: Современное вузовское образование: теория, методология, практика Материалы Международной учебно-методической конференции. Министерство сельского хозяйства РФ, Башкирский государственный аграрный университет. 2013. С. 110-112.
С. 13-16.
Каковы плюсы и минусы профессии научного работника?
«Научный работник» – одна из наиболее емких по количеству своих вариаций профессия. Данная специальность может применяться в любой области знаний.
Для того чтобы посвятить свою жизнь науке, от человека требуется длительная подготовка и наличие аналитического склада ума. Перед тем как сделать выбор профессионального пути в этом направлении, следует предварительно изучить все достоинства и недостатки профессии для максимально осознанного принятия решения.
Научный работник – это лицо, имеющее необходимое образование и квалификацию для того, чтобы профессионально заниматься наукой. Должность предусмотрена в научно-исследовательских институтах, а также в прочих организациях, осуществляющих научные разработки. Нередко люди данной профессии осуществляют педагогическую деятельность в вузе. При этом их основная занятость – это исследовательская работа.
Требования к научному работнику
В квалификационном справочнике должностей сформулированы основные требования, которым должны соответствовать занимаемые их лица: наличие ученой степени и публикаций, стажа и опыта и т. п. [1].
Профессиональный стандарт научного работника
Профстандарт – это документ, содержащий сведения о том, что должен уметь работник и каким образом он должен достигать максимального результата в труде. Документ применяется при найме, аттестации работников и оценке эффективности их труда. В отличие от Единого квалификационного справочника, стандарт устанавливает требования к трудовым функциям, а не к занимаемой должности [2].
В любом случае в каком нормативном документе бы ни содержались требования к данным специалистам, они осуществляют научно-исследовательскую деятельность, которая направлена на получение и применение новых знаний.
Как правило, данные должности занимаются на конкурсной основе. Для того чтобы корректно оценить достижения соискателя, оформляется квалификационная характеристика. Документ содержит информацию о наличии ученой степени, стаже и опыте. Указываются основные достижения и выполняемые должностные обязанности. Немаловажным пунктом является наличие публикаций за последние пять лет.
Подготовка и проведение исследования требует грамотности, нацеленности на результат и высокого уровня ответственности. Если речь идет о людях, которые проводят исследования или же занимаются преподавательской деятельностью, то для них важны не только профессиональные качества, но и личные. В своей работе научный работник должен соблюдать этические принципы.
Разница между научными работниками и сотрудниками
Определения «сотрудник» и «работник» близки по своему значению, но не одинаковы.
Отличия:
- Правовая позиция. Термин «работник» относится к трудовому праву, обозначая субъект, с которым заключен трудовой договор. Понятие «сотрудник» относится к разговорному стилю, в правовых актах не закреплено;
- Объем. Понятие «сотрудник» включает в себя категорию «работник», т. о. оно более широкое по содержанию;
- Оплата. Труд работника всегда является оплачиваемым. При нарушении его прав на его работодателя может быть наложено дисциплинарное взыскание со стороны контролирующих органов. Результаты труда сотрудника могут быть как оплачиваемыми, так и осуществляться на безвозмездной основе.
Плюсы:
- самореализация, повышение интеллектуального уровня, личный вклад в развитие науки, публикация научных статей;
- возможность получения признания и высокого дохода, если удастся разработать нечто представляющее ценность для научного сообщества.
Минусы:
- в среднем, как правило, довольно низкий уровень заработной платы, что способствует снижению трудовой мотивации;
- большая конкуренция.
Когда празднуют День научного работника в России?
День научного работника отмечается 8 февраля.
История праздника началась еще при Петре Великом, когда в феврале 1724 года была создана Российская Академия наук. Официальный праздник был учрежден в 1999 году, в ознаменование 275-летия этого учреждения. Несмотря на официальный статус праздника, 8 февраля остается рабочим днем.
Традиционно в этот день организуются масштабные конференции и прочие мероприятия. По их окончании проводятся фуршеты, чтобы дать возможность обсудить профессиональные темы в неформальной обстановке. Нередко на эту дату стремятся назначить защиту диссертации, присвоение ученых званий и вручение наград за достижения.
Профессия научного работника является призванием, так же как врач или учитель. Начиная заниматься наукой, следует сразу определить для себя, готов ли человек посвятить всю свою жизнь этому делу. Это особенно важно, т. к., чтобы занимать многие должности, требуется потратить значительное время на получение ученых степеней и званий.
Если наука – это действительно призвание, то каждый день будет приносить удовольствие от любимой работы, будет сохраняться высокая мотивация на достижения и на личный вклад в науку. В противном же случае, если выбор в пользу данной профессии совершен ошибочно, вскоре неминуемо придет разочарование и быстрое профессиональное выгорание.
Чем занимается научный сотрудник?
Ссылки по теме:
- Единый квалификационный справочник
- Профстандарт «Научный работник (научная (научно-исследовательская) деятельность)» Версия от 31.08.2017
Страница не найдена
2022 №5, Статьи →
Лебедева Полина Александровна ФГАОУ ВО «Московский государственный институт международных отношений (университет) Министерства иностранных дел Российской Федерации», Москва, Россия Аспирантура E-mail: [email protected] Аннотация. Данная статья раскрывает проблемные вопросы, которые связаны с колебаниями деловой активности в условиях развития цифровизации. Автором проведен анализ …
28.09.2022
Читать далее…
2022 №4, Статьи →
Кобзев Егор Андреевич ФГБОУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия Факультет «Высшая школа управления» Магистрант E-mail: [email protected] Аннотация. В данной статье рассматриваются ключевые проблемы анализа структуры альтернативных инструментов финансирования бизнеса. Автором были изучены основные тенденции использования инструментов …
17.09.2022
Читать далее…
2022 №4, Статьи →
Недбаев Иван Сергеевич ФГБОУ ВО «Санкт-Петербургский государственный университет», Санкт-Петербург, Россия Инженер-исследователь, аспирант ФБУ «Санкт-Петербургский научно-исследовательский институт лесного хозяйства», Санкт-Петербург, Россия Младший научный сотрудник E-mail: [email protected]; [email protected] РИНЦ: https://elibrary.ru/author_profile. asp?id=995421 Researcher ID: https://www.researcherid.com/rid/AAD-7721-2020 SCOPUS: https://www.scopus.com/authid/detail.url?authorId=57207032777 Цывкунова Наталия Владимировна ФГБУН «Ботанический институт имени …
17.09.2022
Читать далее…
2022 №4, Статьи →
Арутунян Марианна Славиковна ФГБОУ ВО «Кубанский государственный технологический университет», Краснодар, Россия Институт строительства и транспортной инфраструктуры Старший преподаватель кафедры «Технологии, организации, экономики строительства и управления недвижимостью» E-mail: [email protected] РИНЦ: https://elibrary.ru/author_profile.asp?id=941962 Михеев Георгий Владиславович ФГБОУ ВО «Кубанский государственный технологический университет», Краснодар, …
17.09.2022
Читать далее…
2022 №3, Статьи →
Дорохов Дмитрий Сергеевич ФГБОУ ВО «Тюменский индустриальный университет», Тюмень, Россия Строительный институт Магистрант, базовая кафедра АО «Мостострой-11» E-mail: dima128dor@mail. ru Овчинников Илья Игоревич ФГБОУ ВО «Саратовский государственный технический университет имени Гагарина Ю.А.», Саратов, Россия ФГБОУ ВО «Тюменский индустриальный университет», Тюмень, Россия …
08.09.2022
Читать далее…
2022 №3, Статьи →
Брикетова Анастасия Александровна ФГБОУ ВО «Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I», Санкт-Петербург, Россия E-mail: [email protected] Третьякова Елена Германовна ФГБОУ ВО «Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I», Санкт-Петербург, Россия Доцент Кандидат архитектуры, доцент E-mail: [email protected] Аннотация. На …
08.09.2022
Читать далее…
2022 №4, Статьи →
Кулькова Инна Анатольевна ФГБУН «Институт экономики Уральского отделения Российской академии наук», Екатеринбург, Россия Ведущий научный сотрудник Доктор экономических наук, профессор E-mail: i. [email protected] ORCID: https://orcid.org/0000-0003-1975-0875 РИНЦ: https://elibrary.ru/author_profile.asp?id=148829 Researcher ID: https://www.researcherid.com/rid/H-5953-2015 SCOPUS: https://www.scopus.com/authid/detail.url?authorId=57208554159 Аннотация. Статья раскрывает результаты исследования автора о влиянии традиционных …
08.09.2022
Читать далее…
2022 №4, Статьи →
Бирюк Александр Николаевич ФГКВОУ «Военная академия материально-технического обеспечения имени генерала армии А.В. Хрулева» Министерства обороны Российской Федерации, Санкт-Петербург, Россия Военный институт (инженерно-технический) Соискатель 1 кафедры «Технологии, организации и экономики строительства» E-mail: [email protected] Бирюков Дмитрий Владимирович ФГКВОУ «Военная академия материально-технического обеспечения …
08.09.2022
Читать далее…
2022 №4, Статьи →
Щуцкий Виктор Лукьянович ФГБОУ ВО «Донской государственный технический университет», Ростов-на-Дону, Россия Профессор кафедры «Железобетонные и каменные конструкции» Кандидат технических наук, профессор E-mail: Vikluk75@mail. ru Блягоз Алик Моссович ФГБОУ ВО «Кубанский государственный аграрный университет имени И.Т. Трубилина», Краснодар, Россия Доцент кафедры «Архитектуры» …
08.09.2022
Читать далее…
2022 №4, Статьи →
Аркадьева Виктория Владимировна ФГБОУ ВО «Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет», Санкт-Петербург, Россия Магистрант, кафедра «Дизайн архитектурной среды» E-mail: [email protected] Школьникова Ирина Григорьевна ФГБОУ ВО «Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет», Санкт-Петербург, Россия Доцент, кафедра «Дизайн архитектурной среды» E-mail: [email protected] Аннотация. В статье рассматриваются …
07.09.2022
Читать далее…
Как оценивать деятельность ученых: плюсы и минусы количественной наукометрии
unsplash.com
Коммуникация в научном сообществе – вопрос чрезвычайно важный и сложный. Историк и теоретик науки Питер Галисон шутил, что даже физики в соседних лабораториях интерпретируют один и тот же термин по-разному. Но, несмотря на пессимистичные представления о фундаментальной невозможности взаимопонимания, необходимость в общении остается. Когда дело касается науки, на повестке оказывается не столько проблема языка, сколько проблема перевода – то есть создания способов признания научных достижений, понятных за пределами академической сферы.
Наука на языке администрации
В настоящее время оценка деятельности отдельного ученого, коллектива авторов, образовательной организации или другого академического института проводится преимущественно инструментами наукометрии – иначе, количественным анализом научных публикаций. Самый распространенный метод оценки заключается в подсчете соотношения между количеством опубликованных текстов и числом их цитирований. От показателей научной эффективности часто зависит благополучие исследователя или целой организации, поскольку главной формой конкурсов на финансирование является участие в рейтинге, составляемом на основе подсчитываемых данных.
По этой причине споры о пользе и вреде наукометрии всегда носили политический характер. Но наиболее ожесточенные дискуссии развернулись на фоне реформы государственных академий наук в России, инициированной бывшим министром образования и науки Дмитрием Ливановым в 2013 году (известна как «реформа РАН»). Завершение реформы было объявлено в 2018 году, что вызвало очередную волну обсуждения, а в 2020 году критике подверглась новая метрика – комплексный балл публикационной результативности (КБПР). Однако, несмотря на внесенные в проект поправки, ученые и политики так и не пришли к соглашению насчет критериев эффективности научной работы. В 2021 году совершенствование инструментов оценки научных достижений остается предметом конференций и круглых столов, в то время как исследования этой темы даже получают грантовую поддержку. Но если в 2013 году наукометрия еще была окружена романтическим ореолом в условиях жаркой полемики – методику либо истово ругали, либо превозносили как достижение века новых технологий – то сейчас всем оказывается очевидна необходимость ее чисто технической доработки.
Недобросовестное цитирование
Один из наиболее оживленных споров касается влияния наукометрии на принятие кадровых и финансовых решений, касающихся деятельности академических работников. Отмечается, что обязанность научных сотрудников выполнять план публикации статей, как и использование университетами системы эффективных контрактов с преподавателями, существенно снижает качество исследований. Не последним фактором, влияющим на несоответствие реального уровня публикации ее статистической оценке, является широко практикуемое взаимоцитирование. В 2019 г. президент РАН Александр Сергеев назвал Россию лидером «мусорных публикаций», при этом сомнение в научной значимости статей, написанных главами университетов, возникает с печальной регулярностью. Это, кстати, могло быть одной из причин отстранения от должности в августе 2021 года ректора РГСУ Натальи Починок.
На заседании Национального совета по наукометрии и научной периодике отмечалось, что главной проблемой российской наукометрии является отнюдь не существование рынка индексируемых публикаций и не технические недостатки баз данных, которые, напротив, даже имеют ряд преимуществ перед западными, а абсолютная монополия Российского индекса научного цитирования (РИНЦ) на оценку научных достижений. Понятно, что в российском поле часто практикуется цитирование людей, облеченных административным влиянием. Отсюда и обращенность к международным индексам, как более независимым от фактора административного давления. Среди других проблем российского индексирования эксперты называли формальное несоответствие российских индексируемых журналов требованиям международных наукометрических баз и слабую вовлеченность представителей академического сообщества в разработку критериев РИНЦ.
Должна ли наука быть эффективной?
Больше всего корреляцией между показателями эффективности и репутацией исследователя обеспокоены ученые гуманитарных специальностей. Критика не ограничивается подозрениями в недобросовестности авторов статей или сомнениями в технической исправности электронных баз данных, но касается также фундаментальной проблемы определения науки, ее методов, целей, результатов – и, наконец, применимости к ним количественной оценки как таковой. В особенности это касается наук, исследовательской стратегией которых является интерпретация – например, отдельных направлений философии, филологии или искусствознания. Ученые утверждают, что сама система оценки эффективности пришла из чуждой науке бизнес‑этики, тогда как современная гуманитарная сфера нацелена на описание и распространение различных неконвенциональных форм знания, часто невыразимых в числовых показателях. Впрочем, необходимость разработки специфических критериев оценки для ряда специальностей, а также невозможность исключительно количественного анализа качества научных достижений признается всеми участниками дискуссии.
— Очевидно, что надо вводить экспертную оценку результатов научных исследований. Однако я не призываю отказаться от наукометрии. Мне кажется, что идеальным способом оценки качества фундаментальных научных исследований на сегодня является комбинация наукометрического подхода, то есть количества и качества научных публикаций, и экспертного мнения о данных исследованиях, – комментирует ситуацию ректор МГУ Виктор Садовничий.
РИНЦ и международные индексы цитирования
Главным преимуществом статистического анализа научных достижений считается содействие глобализации – налаживанию связей между региональными институтами и приведению российской науки в соответствие с западными академическими стандартами. Унифицированная система оценки позволяет местным журналам и вузам попадать в международные рейтинги и упрощает мониторинг вклада российских ученых в мировую науку. Однако эксперты видят опасность в гонке за международными показателями, вызванной финансовым поощрением публикаций в англоязычных изданиях. Преимущество, закрепленное за индексируемыми западными базами статей, не только снижает престиж российских журналов, но также вытесняет из академического поля целые направления дискуссий, проходящие на русском языке.
– Да, академические надбавки связаны главным образом с англоязычными публикациями, поскольку английский – это язык мировой науки, и, если мы хотим быть заметными на международной арене, нам надо с этим считаться. Но это не значит, что нет достойных работ среди русскоязычных научных публикаций. Есть области знаний, для которых именно русскоязычные публикации – основной ресурс развития, – отмечает Даниел Карабекян, директор Наукометрического центра ВШЭ.
Еще один недостаток приоритета международных индексов цитирования специфичен для социогуманитарных областей знания и связан с относительной маргинальностью Russian studies в западной науке. Главными адресатами текстов об отечественной культуре и истории остаются российские ученые и их немногочисленные, часто знакомые друг с другом, иностранные коллеги. Небольшая численность аудитории напрямую влияет на уровень показателей цитирования, который остается низким в сравнении с публикациями на более популярные в западной науке темы. В связи с этим РИНЦ считается гораздо более точным инструментом оценки значимости исследований, касающихся российской проблематики.
Наукометрия в новой реальности
Решение многих из перечисленных проблем – например, связанных с проверкой достоверности цитирования – ожидают от новых технологий и исследований Big Data, которые действительно могут повлиять на судьбу наукометрии. Например, специалисты видят перспективу в появлении гибких метрик, учитывающих продолжительность академической карьеры при оценке качества статей и основанных на регулярно обновляющейся информации, собираемой при помощи специализированных социальных сетей. Если развитие новых способов сбора и анализа данных предвещает споры о безопасности персональной информации, то простые инструменты, помогающие отслеживать этические нарушения, – например, отсеивать статьи с подозрительным самоцитированием – используются в российской наукометрии уже сейчас.
Будущее справедливой оценки научной деятельности, тем не менее, преимущественно связывают с экспертизой – так, по мнению заведующего кафедрой экономики РАНХиГС Романа Кончакова, задача цифровизации заключается в обновлении практик отчета перед экспертным сообществом, которые станут более прозрачными, но никак не в автоматизации вычислений количественных показателей.
Плюсы и минусы науки
Плюсы и минусы науки
- Автор сообщения: admin
- Сообщение опубликовано: 26 февраля 2018 г.
- Категория сообщения: наука
Плюсы и минусы науки
Наука произвела революцию в том, как мы работаем, особенно с помощью технологий. Благодаря науке мы теперь можем понять некоторые из самых сложных явлений в мире, большинство из которых были необъяснимы до появления науки и техники. Ниже приведены некоторые преимущества и недостатки науки.
Плюсы:
1 . Разрабатывает технологию : Наука — это платформа, на которой строится технология. Наука позволила человеку создать технологию, которая изменила способ ведения бизнеса людьми во всем мире.
2 . Поощряет инновации : Наука — это платформа, на которой строятся инновации. Наука помогает объяснить различные явления, что затем приводит к пониманию структур, ведущих к инновациям.
3 . Удовлетворяет любопытство : Благодаря множеству причин и объяснений, предоставленных наукой, мы теперь можем удовлетворить наше любопытство относительно того, как и почему определенные вещи являются такими, какие они есть. Нам больше не нужно задаваться вопросом, почему мир такой, какой он есть.
4 . Решает социальные проблемы : Наука смогла объяснить и решить некоторые проблемы, которые мучили общество в течение очень долгого времени.
5 . Информирует политику : С помощью науки можно собирать данные по заданной теме, а затем эту информацию можно использовать для информирования при разработке политики, которая повлияет на людей.
6 . Решает повседневные проблемы : Наука — это решение повседневных проблем, с которыми сталкивается человек. Например, благодаря науке человек смог путешествовать по земному шару с помощью самолета, разработанного с помощью науки.
7 . Объясняет явления : Наука смогла объяснить некоторые явления, которые ранее были неизвестны, такие как поверхность Луны и явления дня и ночи.
8. Поощряет творчество: Наука играет важную роль в поощрении творчества. Объясняя определенные явления, люди могут обходить структуры и придумывать новые и инновационные структуры.
9 . Поиск решений : Наука важна, потому что она позволяет людям находить решения проблем, влияющих на человечество.
10 . Разгадывает тайны : Наука смогла разгадать вековые загадки, о которых люди не знали, например, о составе Солнечной системы.
Минусы:
1 . Наука дорогая : Наука дорогая и затратная. Много денег и ресурсов было потрачено на исследования и поиск научных объяснений явлениям, существующим на Земле.
2 . Приводит к разработке оружия : Наука требует разработки оружия массового уничтожения, которое использовалось в войнах и уничтожении имущества в массовом масштабе.
3 . Вызывает гибель людей : Наука сыграла важную роль в разработке оружия, которое затем используется для убийства людей, иногда невинных жизней.
4. Информационная перегрузка : Благодаря науке по любому предмету доступно много информации, которой иногда может быть слишком много для объяснения простого явления.
5 . Научное мошенничество : Благодаря науке участились случаи научного мошенничества, включая киберпреступления, когда люди теряют большие деньги в результате компьютерных преступлений. Это влияет на социально-экономическую структуру людей.
6 . Уменьшение конфиденциальности : Наука убрала аспект конфиденциальности из жизни людей, когда люди больше не могут делать что-то самостоятельно. Благодаря таким платформам, как социальные сети, мы теперь можем следить за чьей-то жизнью на протяжении всей ее жизни.
7 . Снижение морали : Наука также повлияла на мораль людей из-за наличия контента, который не всегда может быть хорошим, особенно когда речь идет о детях.
8 . Ведет к хаосу : Наука иногда создает ощущение хаоса вместо порядка. Неограниченная информация, предоставляемая научными платформами, в некоторых случаях делает ее более запутанной, чем информативной.
9 . Многое связано с политикой. : Наука также напрямую повлияла на политические аспекты нашего общества. Уже нелегко добиваться результатов по всему миру без участия политической руки, что может нанести ущерб всем вовлеченным сторонам.
10 . Требуется лоббирование : Научная программа не всегда проходит гладко. Они требуют интенсивного лоббирования, чтобы эти программы были выдвинуты и приняты руководителями стран из-за огромных денежных сумм.
Метки: минусы науки, Плюсы науки
10 основных преимуществ и недостатков науки и техники — мудрый, здоровый и богатый
Я надеюсь, что этот пост с подробным описанием преимуществ и недостатков науки и техники поможет вам
Что бы мы были без науки?
Наши решения, добродетели, убеждения и понимание мира были бы неузнаваемы.
Сдвиг парадигмы, который привел нас к этому моменту, начался несколько сотен лет назад в эпоху Просвещения.
Люди начали задаваться вопросом, что «было», и искали доказательства, подтверждающие статус-кво.
Огромные мыслители начали оспаривать так называемую «истину» и вместо этого обратились к объективности. Вскоре одной веры стало недостаточно.
Вещи должны были быть фальсифицируемыми; должны быть проверены и проверены, прежде чем они будут приняты.
Перенесемся на несколько сотен лет вперед и увидим, что человеческий прогресс благодаря науке был поразительным. Сейчас сложно представить жизнь без него.
Тем не менее, есть несомненные преимущества И недостатки науки, которые следует учитывать. Да, без него жизнь была бы совсем другой, но не все эти различия были бы прискорбными.
Вас интересуют плюсы и минусы науки? Продолжай читать!
Преимущества науки и техники
Начнем с преимуществ науки и техники. Вот 5 основных способов, которые, по моему мнению, делают мир лучше.
1. Наука ведет к знаниям и открытиям
Наука расширяет наше понимание жизни.
Без него мы бы не знали столько, сколько знаем о мире. Каждый божий день есть ученые во всех дисциплинах под солнцем, которые смотрят на
. Он смотрит на тайны существования и спрашивает «почему?», «что?» и «как?». Наука ищет понимания и объективности. Он берет то, что, как мы думаем, мы знаем, и пытается это доказать.
Суть науки в том, чтобы приблизить нас к истине. Научные усилия помогают нам найти ответы на самые глубокие проблемы и ведут нас дальше по дороге к открытиям.
2. Наука способствует прогрессу и развитию
Расширение знаний равносильно прогрессу.
Для меня это и есть наука.
Подумайте, как далеко мы продвинулись как вид. 10 000 лет назад мы бродили как охотники-собиратели! Сейчас нас почти 8 миллиардов, и мы запускаем дроны и производим беспилотные автомобили.
Рост только за последнее столетие ошеломляет. Сейчас сложно представить жизнь без интернета. А ведь 100 лет назад не было даже телевизоров!
И все благодаря науке.
Он раздвигает наши границы, проверяет наши утверждения и ведет к новым открытиям, которые революционизируют саму жизнь. Мы не знаем, что будет в будущем, но мы можем быть уверены, что его движущей силой будет научный прогресс.
Еще одним преимуществом науки и техники является их способность бросить вызов ложным идеям. Только тогда вы сможете двигаться вперед.
3. Наука бросает вызов ложным убеждениям
Предположения и упрямство принесли миру неисчислимые разрушения.
Они стали причиной смерти, голода, войны и бесчисленных злодеяний.
Например, до недавнего времени вся наша медицинская модель была построена на (ложных) идеях, сформированных древними греками! Болезни были вызваны балансом 4 элементов/юморов в нашей системе.
Эти идеи сохранялись на протяжении тысячелетий. Кто знает, сколько людей погибло в результате?
Только благодаря настойчивости, гениальности и научным подходам нескольких невероятных умов мы перешли к современной медицинской практике, которая ежегодно спасает бесчисленное количество жизней.
Наука занимается фальсификацией. Он смотрит на идеи и говорит «докажи это»! Если не сможете, то мы вам не поверим. Таким образом, наука выводит нас из невежества на путь реализации.
4. Наука решает проблемы
Мир полон проблем.
И наука активно подходит к их решению.
Еще раз взгляните на прогресс, которого мы достигли как цивилизация. Почти каждая разработка, маленькая или монументальная, которую мы сделали, является результатом научного решения проблем.
Подумайте о судьбоносных изобретениях мира — прививках, смартфонах, лампочке, самолетах…
Ни одно из них не было бы возможным без испытаний, экспериментов, любопытства и сложных предположений. Наука – поборник прогресса. И вы не увидите прогресса без решения проблем.
5. Наука помогает принимать решения
Если вам повезет, вы живете в обществе, где основные решения принимаются на основе надежных научных данных.
Вы определили проблему. Вы развиваете теорию. Вы культивируете гипотезу. Вы составляете структурированный набор тестов, чтобы проверить, верна эта гипотеза или нет. Вы получаете фальсифицируемые результаты, которые могут быть оспорены другими.
В процессе вы уходите с ответами и указаниями. Теперь вы знаете, могут ли ваши идеи сработать или нет. Наука устраняет догадки и восстанавливает порядок. Без него мы бы стреляли с бедра и в темноте в погоне за точным принятием решений.
У науки тоже много недостатков. Вот 5 из тех, что приходят мне в голову…
Недостатки науки и техники
И к плохому! Вот 5 недостатков науки, как я их вижу.
Обратите внимание, вам также может понравиться этот пост о недостатках технологии!
1. Наука сталкивается с духовностью
Вопросы веры естественным образом вступают в противоречие с научными усилиями.
Они существуют в разных мирах. Наука — это мир объективности; духовность, одна из субъективности.
Допустим, я верю в определенного Бога. Эта вера приносит мне надежду, удовлетворение и смысл. Я лучше для этой веры в бога, о котором идет речь.
Приходит человек науки и говорит: «Вы знаете, что ваши боги — докажите, что они есть». А я говорю в ответ: «Я не могу — я просто верю».
Человек науки говорит мне, что я обманываю себя, что я заблуждаюсь и глуп. Мой Бог не существует без доказательств.
Тяжело слышать. Это унизительно, покровительственно, оскорбительно и несправедливо.
Однако не менее важно то, что это мешает этому человеку науки достичь огромной позитивности, которую могут дать вера и религия.
2. Наука холодна, рациональна и разрушительна
В науке есть что-то холодное и беспристрастное.
Это выбеленная, стерильная среда лаборатории в сравнении с трансцендентной, теплой, разноцветной вибрацией Систенской капеллы.
Это отказ признать, что в жизни может быть нечто большее, чем кажется на первый взгляд.
В той мере, в какой наука катапультировала человеческий прогресс, она может поставить в тупик ваше личное восприятие мира. Все должно быть доказано, чтобы поверить; он удаляет тайну из мира, который может быть жизненно важным источником надежды.
Еще одним недостатком науки является то, что она холодная, клиническая и основанная на фактах. Это мешает увидеть тайну в жизни.
3. Наука ставит огромные моральные дилеммы
Научный прогресс сногсшибателен.
И страшно.
Например, мы достигаем таких уровней технологического развития, которые создают серьезные моральные дилеммы. Подумайте об управлении ДНК, изменении физических характеристик нерожденных детей или создании роботов/компьютеров, которые однажды смогут думать сами за себя.
Что-то в нем выходит из-под контроля.
Как будто мы на пороге чего-то; как ящик Пандоры с плохими новостями. Тревожно думать, что мы можем зайти слишком далеко и пойти по пути к собственной гибели.
Все лишнее для нас плохо. Может быть, наука такая же.
4. Наука угрожает нашему благополучию и миру природы
Похоже, наука ставит открытия превыше всего.
Это темная сторона дисциплины. Кажется, что это вопрос «прогресса и открытий любой ценой», независимо от последствий.
Мы совершаем бесчеловечные и невыразимые вещи во имя науки, например, экспериментируем на животных, уничтожаем природу и создаем ядерное оружие.
Подумайте об исследованиях психологии середины 20-го века. По сегодняшним стандартам они были в лучшем случае неэтичными, а в худшем — чудовищными нарушениями прав человека.
И все же мы оправдываем и объясняем такие вещи как необходимые для научного прогресса.
5. Наука делает будущее неопределенным
В науке есть что-то такое, что делает будущее неопределенным.
Я думаю, это связано с масштабом и скоростью изменений. Иногда бывает трудно не отставать, верно? Как будто снежки набирают скорость и неуклонно становятся больше. Рано или поздно нас захлестнет лавина технологического развития.
Часть меня хочет отступить и нажать на паузу. Мы действительно знаем, во что ввязываемся?!
Преимущества и недостатки науки
Вот они: преимущества и недостатки науки, как я их вижу!
Это далеко не полный список. Тем не менее, я надеюсь, что это пролило свет на хорошие и плохие стороны науки. Наука оказала и продолжает оказывать глубокое положительное влияние на жизнь. Тем не менее, это не обходится без проблем.
Только время покажет, что ждет нас в будущем и куда приведут нас научные открытия (и какой ценой).
Читайте больше подобных сообщений ниже:
85 удивительных цитат прогулку в одиночестве
30 Единодушных преимуществ униформы для школ, предприятий и команд
Что вы знаете? Плюсы и минусы научного подхода
В части 1 этой серии я обсуждал иллюзию знания в контексте COVID-19 и объяснял, насколько многое из того, что мы думаем, что знаем, на самом деле является верой, принимаемой за истину, потому что оно пришло из источника, в который мы верим.
—
Еще во времена Платона философы определяли знание как «обоснованное истинное убеждение (JTB)». Однако скептики и пирронисты веками оспаривали это представление, аргументируя это тем, что одни и те же доказательства, которые один человек считает действительными для обоснования убеждения как «истинного», другой может считать предвзятыми или неполными (Дэвид МакКлин, личное общение, 2020 г. ).
Предвзятое свидетельство
Источник: Freepik / адаптировано Лизой А. Коттон, Quixotic Publishing
На этом фоне мыслители эпохи Просвещения, включая Рене Декарта и Чарльза Сандерса Пирса, продвигали научный метод как лучшее средство для получения обоснованные доказательства для установления убеждений как истинных знаний. В своем влиятельном эссе 1877 года, The Fixation of Belief , Пирс усовершенствовал подход Аристотеля и превознес достоинства научного метода по сравнению с другими средствами познания, включая слепое принятие фактов от авторитетных фигур и опору на чистое рассуждение для установления знаний без проверки. выводы в реальном мире.
Действительно, научный метод с его упором на прямое наблюдение и объективную проверку гипотез стал большим достижением нашей цивилизации, позволив нам преодолеть суеверия и другие системы верований, которые либо неверны, либо ненадежны. Кроме того, это по-прежнему лучшая система, помогающая нашему виду постепенно продвигаться к истине. Однако научный метод, если не весь научный процесс, не лишен ограничений в своей способности давать результаты.0189 оправданное доказательство для установления знания.
За последнее десятилетие мы узнали, что многие научные выводы, которые мы принимали за факт, были опровергнуты либо из-за ошибки, либо из-за мошенничества (Brainard & You, 2018). В частности, в области психологии с 2011 года мы примирились с собственным расчетом, известным как «кризис репликации» (Pashler & Wagenmakers, 2012). Кризис репликации в области нейрорадиологии, хотя и немного менее известный, может иметь более серьезные последствия. В 2016 году исследователи из Швеции (Ecklund et al., 2016) обнаружили статистическую аномалию, которая, вероятно, сделала недействительными 40 000 фМРТ-исследований неврологии за 15-летний период.
МРТ головного мозга. наша научная вера в машины и чужой труд. Как отмечает Бек Крю (2016) в кратком изложении выводов Эклунда и др., «когда ученые интерпретируют данные с аппарата фМРТ, они не смотрят на настоящий мозг… они смотрят на изображение. мозга, разделенного на крошечные «воксели», которые затем интерпретируются компьютерной программой».
В самом деле, даже математика, самая чистая из областей STEM, кажется, страдает от кризиса доверия, так как достоверность бесчисленных доказательств, которые составляют основу современной математики, недавно была поставлена под сомнение. Математик Кевин Баззард сказал участникам конференции 2019 года, что «величайшие доказательства стали настолько сложными, что практически ни один человек на земле не может понять все их детали, не говоря уже о том, чтобы проверить их», , и он опасается, что многие доказательства, которые многие считают верными ошибаются (Мордехай Рорвиг, 2019 г.). Перефразируя Баззарда, журналист Мордехай Рорвиг объясняет, что «новые доказательства профессиональных математиков, как правило, опираются на целый ряд предыдущих результатов, которые уже были опубликованы и поняты… но есть много случаев, когда предыдущие доказательства использовались для построения новых доказательств. явно не поняты». 90–190 В философии это называется проблемой бесконечного регресса: когда каждая текущая статья знания зависит от какой-то предыдущей статьи знания, которая слепо принимается за истину или не может быть доказана как истинная, до бесконечности.
Возвращаясь к науке, предположим, что медицинский исследователь, доктор Филбеттер, хочет провести эксперимент, чтобы определить, будет ли более низкая доза антибиотика азитромицина столь же эффективной, как и стандартная доза 500 мг для лечения острого синусита (т. инфекции), но с меньшим количеством побочных эффектов. Поэтому она разрабатывает рандомизированное двойное слепое исследование, сравнивающее дозу 250 мг с дозой 500 мг, а также с плацебо-контролем.
В каждом эксперименте главный исследователь контролирует все параметры исследования и вынужден принимать субъективные решения по каждому аспекту расследования. В этом конкретном эксперименте доктору Фелбеттеру предстоит принять бесконечный список решений, в том числе:
а) Кто будет участниками исследования? (Взрослые? Дети? Мужчины? Женщины? Члены определенной этнической группы, подверженные инфекциям носовых пазух? и т. д.)
b) Как будет определяться, измеряться и диагностироваться «острый синусит»?
c) Как будет вводиться препарат азитромицин? (Таблетки? Жидкая суспензия? В/в?)
г) Как будет оцениваться эффективность препарата? (Рентгеновские снимки носа? Осмотр врача? Самоотчет пациента?)
e) Какие статистические процедуры будут использоваться для анализа данных и какие переменные из бесконечного множества будут статистически контролироваться при анализе?
Это лишь небольшая часть типов решений, которые исследователи должны принимать в научных экспериментах, и реальность такова, что каждое из этих решений связано с огромной субъективностью. Как мы узнаем, принимал ли доктор Филбеттер или кто-либо из ученых, которым мы доверяем проведение исследований, от которых зависит наша жизнь, правильные решения в каждой из этих областей или сопротивлялись искушению заниматься мошенническими методами?
Одним из преимуществ получения степени доктора философии. в психологии нас готовят не только как клиницистов, но и как ученых; и как ученые, мы обязаны регулярно представлять наши исследования коллегам в научном сообществе на научных конференциях и еженедельных собраниях коричневых сумок. Представление своего исследования в таких местах может быть ужасающим опытом, потому что другие ученые обычно разрывают ваше исследование на части, когда они не согласны с вашей методологией или вашей статистикой. Так всегда было в науке, и эта реальность привела Макса Планка, пионера квантовой физики, к известному высказыванию:
Разногласия на научных конференциях
Источник: VGStockStudio / Freepik
«Новая научная истина побеждает не потому, что убеждает своих противников и заставляет их увидеть свет, а скорее потому, что ее противники в конце концов умирают, а новое поколение вырастает, что знаком с ним».
Вопреки тому, что многие думают, большинство вопросов в науке не решены – на это указывает физик Нью-Йоркского университета Стивен Кунин в своей книге Unsettled . Я говорю это не потому, что стремлюсь напасть на науку, а потому, что для того, чтобы защитить ее от лженауки и теорий заговора, сначала необходимо создать контекст реалистичных ожиданий научного исследования. Я лично доверяю большинству ученых и большинству результатов исследований, опубликованных в рецензируемых журналах, потому что в моей собственной работе эта практика сослужила мне хорошую службу. Но я должен признать, что, хотя я и верю в результаты большинства рецензируемых исследований, я не знаю о них точно так же, как я знаю о влиянии гравитации на мое тело, когда я подпрыгиваю в воздухе и падаю обратно на Землю (этот момент был немного комично выражен бездельниками на ). Всегда солнечно в Филадельфии ).
Кроме того, я также должен признаться, что мой опыт в науке заставил меня осознать пределы нашей способности познавать вещи, даже при использовании научного метода, и этот опыт укрепил мою веру во многие другие вещи, которые не могут быть доказаны с помощью научных методов. наука. В конце концов, я считаю, что мы не можем надеяться достичь знания, мы можем только приблизиться к нему, и наши лучшие усилия в познании поддерживаются нашим непосредственным опытом (то есть тем, что Уильям Джеймс назвал «радикальным эмпиризмом»), подтвержденным опытом другие, с исследованиями с разных точек зрения.
——
Я приглашаю вас прочитать часть 3 моего What Do You Know? Серия , в которой основное внимание уделяется тому, как постмодернистское мышление подорвало нашу уверенность в том, что мы знаем, и этим воспользовались люди с самыми разными намерениями.
Что такое командная наука? Плюсы и минусы лабораторных исследований
За последние двадцать лет или около того наблюдается рост интереса и инвестиций в междисциплинарные программы «Командная наука». Исследовательские группы, объединяющие ученых и экспертов из различных дисциплин, добиваются успехов, которые в противном случае были бы невозможны для одной лаборатории, работающей изолированно. Здесь мы рассмотрим некоторые плюсы и минусы групповой науки, отметив, что, хотя этот подход может быть чрезвычайно полезным для научных усилий, исследователи не всегда могут получить пользу по отдельности.
- Что такое командная наука?
- Финансирование Team Science
- Рост Team Science
- Почему работает командный подход?
- Плюсы командной науки
- Минусы командной науки
Что такое командная наука?
Фраза «командная наука» возникла в США, а в Великобритании ее иногда называют междисциплинарным или мультидисциплинарным исследованием. Исторически сложилось так, что научные исследования часто финансировались одним частным инвестором и проводились группой, работающей изолированно. Как правило, команда будет состоять из ученых, имеющих образование и опыт работы в одной и той же дисциплине.
Однако в последние годы возросла популярность подхода «Командная наука». Team Science — это сотрудничество между группой ученых для решения конкретной научной задачи. Команда может быть выбрана из широкого круга дисциплин, объединяя их индивидуальные навыки и знания для решения конкретной проблемы. Этот подход может быть особенно полезен, когда задача связана со сложными социальными проблемами, имеющими множество причин.
Командные научные проекты варьируются от масштабных задач, таких как секвенирование генома человека, до небольших групп, в которых ученые стремятся сотрудничать с экспертами в дополнительных областях, таких как статистика или визуализация.
Финансирование командной науки
Благодаря Team Science Projects, вместо того, чтобы работать исключительно с одним (часто частным) инвестором, команды могут финансироваться из ряда альтернативных источников:
- Британское финансирование для Team Science. Это включает в себя партнерство по трансляционным исследованиям (TRP) NIHR, где существует партнерство между университетами и больницами (Министерство здравоохранения Великобритании выделило 2,6 миллиона фунтов стерлингов на поддержку развития этого сотрудничества)
- Семь исследовательских советов Великобритании (координируемых Исследовательскими советами Великобритании), целью которых является использование Team Science в шести приоритетных областях
- Совместные награды Wellcome Trust в области науки, которые были учреждены в 2014 году и обеспечивают финансирование до 4 миллионов фунтов стерлингов «отличным группам независимых исследователей с выдающимся послужным списком»
- Награда за многодисциплинарный проект Великобритании по исследованию рака (совместно финансируется Исследовательским советом по инженерным и физическим наукам (EPSRC)). Это обеспечивает финансирование сотрудничества между исследователями рака и учеными из инженерных и физических наук. Проекты с минимум двумя основными инвесторами имеют право на получение вознаграждения в размере до 500 000 фунтов стерлингов в течение четырехлетнего периода.
- Несколько исследовательских центров, финансируемых благотворительными организациями, также поддерживают командную науку
Широкий спектр источников финансирования означает, что сотрудники Team Science могут сотрудничать с более широким кругом заинтересованных сторон, включая других ученых, членов сообщества и политиков.
Рост Team Science
Простым показателем роста проектов Team Science является увеличение среднего числа авторов научных статей с течением времени, наряду с растущим числом статей, в которых участвуют авторы из разных дисциплин (см. например, графики в Team Science Report, стр. 13-14).
Одна из причин такого роста заключается в том, что за последние двадцать лет ученые стали все чаще заниматься решением таких проблем, как изменение климата, воздействие социального расслоения на здоровье и рост хронических заболеваний. Это проблемы, которые возникают из-за сочетания многих различных факторов, и для эффективной работы команды требуется междисциплинарный подход. Следовательно, мы видим, что количество проектов Team Science увеличилось из-за ряда факторов, в том числе повышенного интереса, роста доступного финансирования и необходимости.
Технологическое развитие является еще одним фактором, который привел к росту этого стиля исследований, и теперь стало возможным сотрудничество между различными учреждениями на национальном и международном уровнях.
Росту также способствовало желание самих ученых участвовать в более интересных проектах, что дает им возможность оказывать большее влияние и приобретать новые навыки в процессе.
Почему работает командный подход?
Многопрофильные групповые подходы успешно использовались в различных контекстах. В здравоохранении многие заболевания требуют сотрудничества специалистов с разным опытом и на разных уровнях «лечебной пирамиды» — например, анестезиологи, хирурги, лечащие врачи, медсестры и помощники медсестер. Исследования показали, что существует положительная связь между работой в команде и клиническими результатами, а также повышением удовлетворенности работой отдельных членов команды.
Еще один пример эффективной командной работы можно найти в проектах исследований и разработок в частном секторе. В их число, как правило, входят представители самых разных областей — от клинических разработок, регуляторных вопросов и безопасности лекарств до маркетинга и статистики. Каждый человек привносит свой взгляд на проблему.
В академических кругах предпочтение отдается командным подходам, поскольку академические институты Великобритании создают междисциплинарные исследовательские центры, используя для этого значительные средства. Например, в Эдинбурге был создан Центр когнитивного старения и когнитивной эпидемиологии для изучения влияния старения на когнитивные функции и того, как умственные способности в молодости влияют на здоровье и продолжительность жизни. Центр финансируется Эдинбургским университетом, Исследовательским советом по биотехнологии и биологическим наукам (BBSRC) и Советом по медицинским исследованиям (MRC).
Плюсы командной науки
Командная наука имеет ряд очевидных и менее очевидных преимуществ. Наиболее очевидным преимуществом является то, что он побуждает ученых и экспертов в широком диапазоне дисциплин применять свои индивидуальные знания для решения проблемы. Каждый участник подойдет к проблеме по-своему, предлагая свою точку зрения, основанную на собственном опыте.
С точки зрения участников, Team Science предлагает способ участия в проекте, который потенциально имеет большее значение по сравнению с тем, с чем они могут столкнуться изо дня в день. Это также прекрасная возможность пообщаться и приобрести новые навыки, которые могут привести к карьерному росту.
Минусы групповой науки
Несмотря на рост Team Science и ее выдающиеся достижения на сегодняшний день, этот метод исследования сталкивается с рядом проблем.
Во-первых, сроки проведения исследований в рамках программы Team Science обычно больше, чем для обычной однопрофильной группы. Вовлекается больше людей, изучается больше подходов, и требуется больше времени, чтобы собрать воедино выводы каждого участника и сопоставить информацию.
Следовательно, могут возникнуть трудности с обеспечением финансирования, которое является гибким и достаточно щедрым для покрытия всего проекта. Исследователям может быть трудно получить контракт на срок, достаточный для завершения работы, а бюджеты могут не покрывать все потребности группы, которые могут включать предоставление административного и вспомогательного персонала, расходы на объединение всех сотрудников для регулярных встреч и потребности в обучении отдельных членов.
Еще одна проблема заключается в том, что сотрудникам может не хватать лидерских и управленческих навыков. Без этих навыков могут возникнуть проблемы с организацией проекта, разрешением конфликтов и управлением предвзятостью.
Отдельные исследователи также могут обнаружить, что, когда они вносят свой вклад в работу группы помимо своей основной работы, их работодатели и спонсоры не поддерживают их усилия.
Кроме того, может отсутствовать общее признание работы, выполненной отдельными исследователями, работающими в среде Team Science. Недостаток признания упоминается как одна из самых больших проблем для подхода Team Science, и эта тема широко обсуждалась в недавнем отчете Академии наук, подготовленном после консультации по этому вопросу.
Проблема часто возникает, когда люди позже пытаются использовать знания и опыт, полученные в среде Team Science, либо для продвижения по карьерной лестнице, либо для «карьерного скачка» в другой области. Может иметь место отказ старших коллег признать их опыт и достижения, особенно в тех случаях, когда карьерный рост происходит в разрозненной профессиональной организации. Эти проблемы карьерного роста наблюдаются на всех уровнях, но в особенности они затрагивают тех, кто находится на этапе исследований ранней карьеры (ECR) и может отбить у исследователей с отличным потенциалом желание участвовать в этих проектах в будущем.
В отчете Академии «Повышение признания научного вклада команды в биомедицинские исследования» (март 2016 г. ) признается необходимость предоставления дополнительной информации о вкладе отдельных членов команды, чтобы отдельные члены получали должное признание и ответственность. за их роли и деятельность по отношению к конкретному проекту. Если эта проблема может быть решена, мало что может отговорить исследователей от желания участвовать в междисциплинарной команде.
плюсов и минусов науки о данных в 2021 году | by Bharath K
Мнение
5 плюсов и 5 минусов, чтобы определить, является ли Data Science идеальным вариантом карьеры для вас в 2021 году или у вас есть варианты получше
Фото Бенджамина Дэвиса на Unsplash
Все в мире природы имеет свои достоинства и недостатки. Наука о данных не является исключением из этого золотого правила.
Современное поколение создает умопомрачительное количество шумихи вокруг будущего науки о данных. Существует множество предположений о том, как наука о данных изменит будущее мира и что данные — самая важная тема для разговора в наше время.
Значение данных высоко ценится большинством технологических гигантов, больших и малых компаний, как главный аспект, который революционизирует положение дел в современном мире. Facebook, Google, Amazon, Microsoft, IBM и т. д. — лишь некоторые из многих других компаний, которые наращивают шумиху вокруг данных.
Хотя данные сейчас популярны как никогда, а получение статуса ученого по данным считается вершиной славы, каковы преимущества и трудности, связанные с получением этой должности?
В этой статье мы постараемся ответить на этот вопрос, который возникает у большинства энтузиастов и претендентов на науку о данных. Мы проанализируем краткий список соответствующих достоинств и недостатков, которые представлены и связаны с наукой о данных.
Во-первых, мы перечислим пять плюсов, чтобы четко понять некоторые из лучших преимуществ и достоинств науки о данных. Мы сосредоточимся на том, почему они так полезны и популярны в современную эпоху.
Затем мы обсудим минусы или недостатки науки о данных, которые иногда могут быть препятствием, заставляющим претендентов и энтузиастов сомневаться в своем выборе, прежде чем заняться предметом.
Мы проанализируем оба этих аспекта достоинств и недостатков настолько нейтрально, насколько это возможно. Пункты, упомянутые в статье, основаны на мнении, она должна дать зрителям твердую точку зрения.
В конечном счете, это ваш личный выбор – взвесить все возможные варианты и выбрать наилучшее решение для достижения успеха. Итак, без лишних слов, давайте приступим!
Фото Остина Дистела на Unsplash
Это достоинство никого не должно удивлять, поскольку наука о данных считается самой сексуальной профессией 21 века. Поле предоставляет множество вариантов, как со студенческой, так и с профессиональной точки зрения.
В то время как студенты могут выбирать из широкого спектра вариантов, таких как наука о данных, искусственный интеллект, робототехника, компьютерное зрение, обработка естественного языка и многое другое, возможности профессиональной карьеры также широки.
Эти возможности карьеры в области науки о данных варьируются от ученого по данным, инженера по машинному обучению или ученого по машинному обучению, архитектора приложений или предприятия, архитектора данных или инфраструктуры, инженера по данным, статистика, разработчика бизнес-аналитики и аналитика данных, среди многих других.
Многочисленные карьерные возможности в области науки о данных и возможное процветание, которого вы можете достичь как успешный специалист по данным, безграничны. И это оказывается одним из интригующих преимуществ этого предмета.
Я настоятельно рекомендую ознакомиться с одной из моих предыдущих статей о пяти лучших способах получения дохода от науки о данных по следующей ссылке, представленной ниже. Это должно стать хорошей отправной точкой для анализа вашего выбора карьеры.
5 лучших способов заработать на науке о данных!
Изучаем пять лучших способов получения дохода в качестве энтузиаста или специалиста по данным!
в направлении datascience.com
Наука о данных — новая тема, и в этой области предстоит совершить массу новых открытий.
Самое приятное в изучении Data Science — это то, что он также автоматизирует ваш уровень навыков для большинства важных тем реалистичного будущего.
Большинство компонентов науки о данных, таких как данные, хранение объектов, программирование, искусственный интеллект, компьютерное зрение, обработка естественного языка и т. д., являются одними из аспектов науки о данных, которые останутся востребованными в ближайшие десятилетия.
Основные качества, которые вы разовьете в науке о данных, будут полезными и вечными. Они помогут вам для любых будущих задач или заданий, которые вы решите убедить.
Темп революционных технологий не замедлится в ближайшее время. И наука о данных предлагает лучшие инструменты для освоения в славные будущие годы, чтобы благословить человечество в ближайшие несколько лет.
Photo by Michel Catalisano on Unsplash
Наука о данных — это один из предметов, который позволяет вам использовать возможности вашего мозга в полной мере.
Это не офисная работа и не работа по копированию и вставке, а должность, в которой вы должны постоянно думать, чтобы добиться наилучших и наиболее эффективных возможных результатов.
Самое лучшее в науке о данных то, что по мере того, как вы продолжаете узнавать больше, вы продолжаете развивать новые способности.
Если вы работаете над комплексным проектом Data Science, который включает в себя развертывание, вы приобретете некоторые из наиболее важных необходимых навыков.
Эти навыки варьируются от технических аспектов, таких как очистка данных, анализ данных, построение моделей машинного обучения и глубокого обучения с использованием облачных технологий.
К практическим аспектам относятся коммуникативные навыки, исследовательская работа, эффективное взаимодействие, уверенность в себе и другие социальные навыки, которые вам необходимо развивать, чтобы преуспеть в науке о данных.
Наука о данных — не сухое поле!
Это постоянно и постоянно развивающаяся тема. Каждый день разрабатываются различные новые показатели производительности и функции.
Эти достижения можно заметить по исследовательским статьям, которые постоянно публикуются в течение года.
Науке о данных можно многому научиться и извлечь пользу. Некоторые концепции машинного обучения, глубокого обучения и нейронных сетей чрезвычайно интригуют и увлекают.
Поскольку наука о данных постоянно развивается, вам есть чему учиться каждый день. Тема обширна и предлагает энтузиастам так много для изучения и рассмотрения.
Чтобы упомянуть несколько полезных ресурсов, мои основные рекомендации: Stack Overflow, каналы разногласий, видео на YouTube, бесплатные онлайн-лагеря кода, GitHub, для науки о данных и т. д. — все это полезные ресурсы, которые доступны для всех нас, чтобы использовать и совершенствовать. наши навыки.
Итак, продолжайте учиться и получать удовольствие от Data Science. Этот пункт является одним из лучших достоинств непрерывно продвигающейся темы. Вы можете использовать множество ресурсов и многому научиться.
Photo by Aaron Burden on Unsplash
Обладая безграничными и огромными знаниями, полученными в области науки о данных, вы можете расширить эти технические возможности для разработки уникальных и инновационных проектов, чтобы изменить ландшафт будущего.
Лучшая часть науки о данных — это выдающиеся проекты, которые вы можете создавать с помощью данных, визуализации и аналитических методов, построения моделей, обучения этих моделей и их запуска и, наконец, развертывания их для охвата широкого круга аудиторий.
Разрабатывая комплексный проект Data Science с моделями машинного обучения или глубокого обучения, вы получаете много знаний. Это дает вам отличное понимание и обзор красоты, окружающей поле.
Большинство проектов, которые вы создаете, могут оказать положительное влияние на будущее науки о данных и всего мира. Разработка проектов и работа над ними — лучшая часть науки о данных.
Отказ от ответственности: Некоторые из этих минусов можно рассматривать как плюсы в зависимости от точки зрения каждого человека на предмет науки о данных. Заявленные термины тяготеют к более широкой аудитории, их подходам и взглядам.
Прежде чем перейти к рассмотрению пяти недостатков, упомянутых в этой статье, я настоятельно рекомендую вам, ребята, ознакомиться с одной из моих предыдущих статей о десяти неверных причинах заниматься наукой о данных. Эти минусы относятся к энтузиастам, которые интересуются этой областью, но не разделяют ни одного из десяти пунктов, упомянутых в следующей статье.
10 неправильных причин стать специалистом по данным
Анализ 10 неправильных причин заниматься наукой о данных, чтобы стать специалистом по данным
в направлении datascience.com
Фото Марии Шкляевой на Unsplash
Наука о данных — огромная область.
Он включает в себя обширные подполя, включая темы больших данных, интеллектуального анализа данных, машинного обучения и многого другого. Он использует научные методы, процессы, алгоритмы и системы для извлечения знаний и идей из многих структурных и неструктурированных данных.
Иногда эти массивные объекты и поля чрезвычайно напряжены. Если у вас есть ограничение по времени для освещения этих концепций в определенный период короткого времени, это может показаться обременительным из-за большого объема требуемой технической и теоретической подготовки.
Если вы застряли и запутались, и у вас нет плана, чтобы начать подготовку, я бы порекомендовал прочитать следующую статью. Это руководство из 12 шагов, чтобы освоить науку о данных за 12 месяцев.
12 шагов от новичка до профессионала в науке о данных за 12 месяцев!
Выполняйте один шаг каждый месяц, чтобы освоить науку о данных к концу следующего года!
в направлении datascience.com
Мы уже поняли, что наука о данных — это особенно обширная область с обширной информацией по многочисленным аспектам и подобластям науки о данных.
Некоторые концепции Data Science требуют больше времени и усилий, чем другие. Понимание сложных деталей, математики и программирования, стоящих за каждой отдельной темой, в некоторых случаях отнимает много времени и изнурительно, особенно если у вас плотный график.
Отдельные аспекты науки о данных имеют крутую кривую обучения. Они требуют самоотверженности и практики, чтобы овладеть ими в течение определенного периода времени. Как и в случае с программированием, наука о данных — это то, что вам нужно поддерживать с течением времени и постоянно освежать свои знания.
С таким количеством контента и учебных материалов для науки о данных новичкам может быть трудно интерпретировать бесконечные возможности, что всегда вызывает сомнения, если уже слишком поздно начинать.
Хорошие новости никогда не поздно начать, и вы всегда можете понять эти концепции и узнать больше. Вы определенно можете учиться и изучать науку о данных, чтобы достичь желаемых результатов с идеальным планом.
Фото JESHOOTS.COM на Unsplash
Наука о данных — это не всегда развлечение и игра.
Приятно говорить, что процесс обучения веселый, занимательный и тому подобное. Но важно отметить, что наука о данных имеет свои качества, которые иногда могут быть потенциально стрессовыми и трудными.
Работая над определенным проектом в свободное время, вы, вероятно, осознаете всю глубину основных концепций, которые вам необходимо изучить, чтобы полностью овладеть предметом.
Даже если вы работаете на производстве, вы должны выполнить порученную вам работу в течение определенного периода времени. Шаги, связанные со всем процессом, не следует воспринимать легкомысленно.
Шаги включают сбор данных, визуализацию данных, анализ данных, очистку данных, что иногда может быть очень раздражающим и трудно объявить лучший шаг для улучшения производительности модели.
После этих шагов вы сразу же начинаете работать с данными и начинаете строить свою модель. Вам нужно убедиться, что ваша модель идеальна, и вам нужно попробовать множество моделей и процессов подготовки.
После того, как вы создали свою модель, она проходит множество процессов тестирования и проверки, чтобы убедиться, что модель подходит для развертывания. Наконец, после того, как желаемые ожидания и результаты получены, ваша модель развертывается.
Рабочий процесс и стресс, связанные с этим циклом, могут не подходить для всех, кто планирует в будущем заниматься наукой о данных. Однако некоторым энтузиастам понравится весь этот рабочий процесс.
Итак, в конечном счете, это вопрос выбора и того, что вы делаете с удовольствием!
Потратив несколько дней на понимание конкретной концепции решения сложной задачи, вы сможете успешно ее выполнить.
Затем вы начинаете работать над проектом со своими новыми знаниями, а в середине проекта делаете перерыв и читаете новую исследовательскую работу.
Прочитав эту новую исследовательскую работу, вы обнаружите, что концепция, на изучение которой вы потратили часы, уже недостаточно актуальна, и появилась новая тема, имеющая большее значение.
Хотя виртуальная история может быть немного преувеличена, большинство энтузиастов разделяет похожее чувство, когда им постоянно приходится идти в ногу с различными эволюциями, происходящими в области науки о данных.
Процесс обучения в Data Science никогда не стоит на месте. Вы должны постоянно обновлять себя с последними и новыми тенденциями. Однако этот процесс может быть не для всех чашкой чая.
Фото Эрика Уорда на Unsplash
Представьте, что вы работаете над сложным проектом по науке о данных. Поначалу вы очень воодушевлены различными вещами, которые вы можете изучать и объективно создавать.
Когда вы начинаете работать над проектом, вы понимаете, что это не так просто, как вы думали. Вы в конечном итоге застреваете на ошибке, и вы полностью потеряны. Вы гуглите и делаете все, что можете, но решения не возникает.
Сначала это приводит к разочарованию, а затем вызывает чувство демотивации. Вы начинаете сомневаться в себе и делаете вывод, что Data Science вам не подходит.
Но не волнуйтесь! Вы не одиноки, и множество энтузиастов, стремящихся к науке о данных, а теперь и экспертов столкнулись с этими проблемами. Лучшее решение — преодолеть их и сделать все возможное.
Наука о данных имеет огромное замечательное сообщество с множеством хорошо сформулированных и описательных ресурсов. Убедитесь, что вы используете следующие ресурсы в полной мере, чтобы извлечь из них пользу.
Photo by Pablo Heimplatz on Unsplash
При столкновении с двумя вариантами действий я записываю на листе бумаги все аргументы в пользу каждого из них, а на противоположной стороне пишу аргументы против каждого из них. Затем, взвесив аргументы «за» и «против» и сопоставив их друг с другом, я выбираю курс, указанный тем, что осталось.
— Бенджамин Франклин
В этой статье мы рассмотрели пять плюсов и пять минусов, чтобы определить, является ли наука о данных идеальным вариантом карьеры для вас в 2021 году. Я почти уверен, что эти пункты останутся в силе на долгие годы.
Чтобы закончить статью на более позитивной ноте, у науки о данных большое будущее. Если вы начинающий энтузиаст Data Science, я настоятельно рекомендую вам изучить многочисленные плюсы и минусы этой впечатляющей области исследования.
После анализа всех «за» и «против» вам, в конечном счете, решать, является ли наука о данных лучшим вариантом для вас. И вы хотите продолжить свое выдающееся путешествие в науку о данных?
В любом случае, жизнь — это долгое путешествие с разными путями и приключениями. Убедитесь, что ваши решения соответствуют вашим личным интересам. В конце концов, быть довольным собой и тем, что вы делаете, — это самое главное в жизни!
В Data Science есть ценные элементы и тонны ресурсов, чтобы стать растущим специалистом по данным. Тема иногда может быть сложной, но нельзя отрицать, что вы можете выполнить так много красивых задач и создать множество интересных проектов в этой области.
Если у вас есть какие-либо вопросы, связанные с различными пунктами, изложенными в этой статье, дайте мне знать в комментариях ниже. Я постараюсь вернуться к вам с ответом как можно скорее.
Ознакомьтесь с другими моими статьями, которые могут вам понравиться!
11 важных ошибок, которых следует избегать специалисту по данным!
Какие одиннадцать критических ошибок совершают начинающие энтузиасты Data Science?
в направлении datascience.com
8 Революционные технологии искусственного интеллекта современной эпохи!
Изучение и анализ 8 технологий искусственного интеллекта, которые коренным образом повлияют или уже оказали влияние на мир!
в направлении datascience.com
Мастеринг словарей и наборов в Python!
Понимание концепций словарей и наборов в Python с кодами и примерами
в направлении datascience.com
10 лучших инструментов и технологий для обработки данных!
10 лучших инструментов и технологий, которые каждый специалист по данным должен изучить для лучшего представления и повышения…
в направлении datascience. com
15 потрясающих проектов Python и Data Science на 2021 год и далее!
15 крутых проектов по Python и науке о данных с полезными ссылками и ресурсами для создания вашего портфолио на 2021 год и…
Являются ли деньги обязательным требованием для изучения науки о данных? Анализ лучших бесплатных ресурсов и полезных ссылок для получения…
в направлении datascience.com
Спасибо всем, что дочитали до конца. Надеюсь, вам понравилось читать эту статью. Желаю вам всем прекрасного дня впереди!
Является ли информатика хорошей специальностью? Плюсы и минусы
довольно широк, поэтому студенты, изучающие информатику, изучают так много вещей во время учебы. Если вы выберете эту специальность, вы будете изучать аппаратное обеспечение компьютера и различные программные системы, узнавать о потенциальных проблемах, пытаться их предотвратить и, в конечном итоге, решить.
Степень в этой области позволяет вам присоединиться к процветающей отрасли и получать прибыль от многочисленных карьерных возможностей и очень высоких зарплат. Зная о преимуществах и потенциальных недостатках обучения в этой области, вам будет легче ответить на вопрос: «Является ли информатика хорошей специализацией?». Мы поможем вам в этом, так что продолжайте читать.
Является ли информатика хорошей специальностью?
Как уже указывалось, информатика — увлекательная область, позволяющая исследовать и решать сложные проблемы аппаратных и программных систем, искусственного интеллекта, кибербезопасности, создания видеоигр и тому подобного. Одним словом, это область, в которой вы постоянно учитесь, сталкиваясь с частыми и быстрыми технологическими разработками.
Профессионалы в области компьютерных наук
Вероятно, вы все еще задаетесь вопросом: «Хорошая ли специальность — компьютерные науки?» этот раздел познакомит вас с некоторыми из наиболее значительных преимуществ в этой области, в том числе
- Перспективные перспективы работы. В настоящее время компьютеры необходимы практически на всех рабочих местах, поэтому невозможно представить, как работать без профессионалов с опытом работы в области компьютерных наук. Кроме того, эта область постоянно развивается, поэтому спрос на специалистов с опытом работы в области компьютерных наук постоянно растет. Таким образом, у этих профессионалов есть бесчисленные возможности заниматься разработкой приложений, кибербезопасностью, разработкой программного обеспечения, анализом данных, ИТ-консалтингом и многими другими.
- Вознаграждение заработных плат — с увеличением спроса на специалистов по информатике вполне естественно, что их заработная плата также значительно увеличилась. Например, в Швейцарии системный архитектор ИТ зарабатывает в среднем 121 000 швейцарских франков. Стоит отметить, что это одна из самых высоких зарплат в Швейцарии.
- Возможность развивать несколько навыков — как профессионал в области компьютерных наук у вас будет возможность развивать основные навыки, включая эффективное общение, решение проблем, критическое мышление и другие сопутствующие навыки.
Недостатки компьютерных наук
Как и в любой другой области, информатика также может иметь некоторые недостатки:
- CS является сложной областью, а это означает, что возникают сложные вопросы, и вы должны быть очень дисциплинированными в обучении и учебе. поскольку каждая ранее изученная концепция будет иметь решающее значение для следующих шагов. Кроме того, это включает в себя много математики, но хорошая новость заключается в том, что вы все еще можете быть инженером, не будучи математическим гением. Кроме того, вам нужна мощная и здоровая память, так как поле довольно подробное, и вы должны помнить много вещей, чтобы собрать работу.
- Отнимает много времени. Информатика требует много времени. Чтобы понять и освоить эту сложную область, вам необходимо регулярно посещать занятия, выполнять практику и домашние задания и участвовать в как можно большем количестве внеклассных курсов.
Для получения более подробной информации об этой части мы приглашаем вас прочитать нашу статью «Сложна ли компьютерная наука? Вот Истина».
Кому подходит степень в области компьютерных наук?
К настоящему моменту вы, вероятно, уже знаете о сложном характере компьютерных наук, и, к сожалению, не каждый подходит для этой карьеры. Но для кого?
Информатика лучше всего подходит для тех, кто разделяет большой интерес к технологиям в целом, особенно к программированию, разработке программного обеспечения, искусственному интеллекту и подобным технологиям.
Кроме того, как уже было сказано, математика является неотъемлемой частью компьютерных наук, поэтому необходимо иметь хотя бы некоторые хорошие навыки решения математических задач, если они хотят сделать карьеру в области компьютерных наук. Вам потребуется хотя бы базовое понимание алгебры, исчисления и статистики, что поможет вам лучше понять структуру языка программирования и многое другое.
Кроме того, эта область обучения лучше всего подходит тем, кто настойчив и дисциплинирован, поскольку требуется значительное количество времени и усилий, чтобы отслеживать и правильно понимать сложные концепции области. Как уже упоминалось, также требуется много самостоятельной практики, поскольку информатика довольно подробна, и вам нужно практиковаться и запоминать так много аспектов, поскольку небольшая ошибка может привести к сбою системы.
Наконец, компьютерные науки — это то, что нужно самым амбициозным из тех, кто ищет высокооплачиваемую профессию. Это обеспечивает вам отличную работу и зарплату.
Что вы можете сделать со специализацией в области компьютерных наук?
Получение степени в этой области будет сопровождаться бесчисленными возможностями трудоустройства.
Во-первых и самое главное, со специализацией в области компьютерных наук вы можете работать в правительстве в качестве специалиста по информатике. Вы будете нести ответственность за обеспечение надлежащего функционирования компьютерного оборудования и программного обеспечения правительства. Учитывая, что в этом учреждении хранится много секретных материалов, вам также необходимо защитить эти материалы от потенциальных кибератак.
В качестве другого варианта вы можете работать в сфере здравоохранения и помогать в регистрации пациентов, хранении данных, обеспечении связи и т.п. Это позволит значительно облегчить жизнь как пациентов, так и медицинских работников.
Кроме того, как и большинство выпускников компьютерных наук, вы можете присоединиться к частному сектору, где, помимо прочего, вы будете разрабатывать и поддерживать корпоративные веб-сайты, обновлять систему, изменять эстетический вид веб-сайтов в зависимости от предпочтений пользователя и так далее.
Сколько вы можете заработать на зарплате в области информатики в Швейцарии?
Стоит повторить, что информатика — одна из самых высокооплачиваемых профессий в Швейцарии. Более конкретно:
- Инженер-программист в среднем получает 94 294 швейцарских франка. Стоит отметить, что это входит в топ-14 самых высокооплачиваемых профессий.
- Разработчик приложений зарабатывает примерно 82 237 швейцарских франков в год.
- Аналитик данных в среднем зарабатывает 87 525 швейцарских франков в год.
- ИТ-консультант зарабатывает около 9 швейцарских франков6 152 в год.
Итог: стоит ли специализироваться на компьютерных науках?
Получив специальность в области компьютерных наук, вы сможете внести значительный вклад в развитие общества.