How to be a modern scientist (हिंदी संस्करण)
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How to be a modern scientist (हिंदी संस्करण)

About the Book

अकादमिक जगत का चेहरा बदल रहा है। अब केवल प्रकाशित करना या विलुप्त हो जाना पर्याप्त नहीं है। हम अब उस युग में हैं जहां ट्विटर, गिटहब, फिगशेयर, और ऑल्ट मेट्रिक्स वैज्ञानिक कार्यप्रणाली के नियमित हिस्से हैं। यहाँ मैं उच्च स्तरीय सलाह देता हूँ कि किन उपकरणों का उपयोग करें, कैसे उनका उपयोग करें, और किन बातों का ध्यान रखें। यह पुस्तक उन सभी वैज्ञानिकों के लिए उपयुक्त है जो आधुनिक वैज्ञानिक करियरों को प्रभावित करने वाले वर्तमान तकनीकी विकासों के शीर्ष पर बने रहना चाहते हैं। यह पुस्तक आंशिक रूप से लेखक के लोकप्रिय मार्गदर्शिकाओं पर आधारित है जिसमें शामिल हैं

यह पुस्तक संभवतः विज्ञान के ग्रेजुएट छात्रों और पोस्टडॉक्स के लिए सबसे उपयुक्त है, लेकिन आधुनिक उपकरणों का उपयोग करने के लिए अपनी वैज्ञानिक प्रक्रिया को अनुकूलित करना चाहने वाले अन्य लोगों के लिए भी रुचिकर हो सकती है। 

लेखक के बारे में: Jeff Leek जॉन्स हॉपकिन्स ब्लूमबर्ग स्कूल ऑफ पब्लिक हेल्थ में बायोस्टैटिस्टिक्स के एसोसिएट प्रोफेसर हैं। वह जॉन्स हॉपकिन्स डेटा साइंस स्पेशलाइजेशन के सह-संस्थापक और सह-निदेशक हैं जिसमें 3 मिलियन से अधिक आकांक्षी डेटा वैज्ञानिकों ने नामांकन किया है। उनके शोध ने मस्तिष्क विकास, ब्लंट फोर्स ट्रॉमा, और कैंसर के जेनोमिक आधार की हमारी समझ में योगदान दिया है। वह सिंपली स्टैटिस्टिक्स पर ब्लॉग करते हैं और ट्विटर पर @jtleek और @simplystats पर पाए जा सकते हैं।

This book is a translation into हिंदी of How to be a modern scientist which was originally written in अंग्रेज़ी.

About the Authors

Jeffrey Leek
Jeffrey Leek

Jeff is Chief Data Officer, Vice President, and J Orin Edson Foundation Chair of Biostatistics at the Fred Hutchinson Cancer Center. Previously, he was a professor of Biostatistics and Oncology at the Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health and co-director of the Johns Hopkins Data Science Lab. His group develops statistical methods, software, data resources, and data analyses that help people make sense of massive-scale genomic and biomedical data. As the co-director of the Johns Hopkins Data Science Lab he helped to develop massive online open programs that have enrolled more than 8 million individuals and partnered with community-based non-profits to use data science education for economic and public health development. He is a Fellow of the American Statistical Association and a recipient of the Mortimer Spiegelman Award and Committee of Presidents of Statistical Societies Presidential Award.

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Table of Contents

    • परिचय
    • पेपर लेखन
      • लेखन - मुझे क्या करना चाहिए और क्यों?
      • लेखन - मुझे कौन से उपकरण उपयोग करने चाहिए?
      • लेखन - अतिरिक्त सुझाव और मुद्दे
    • प्रकाशन
      • प्रकाशन - मुझे क्या करना चाहिए और क्यों?
      • प्रकाशन - मुझे कौन से उपकरणों का उपयोग करना चाहिए?
      • प्रकाशन - आगे की युक्तियाँ और मुद्दे
    • साथी समीक्षा
      • साथी समीक्षा - मुझे क्या करना चाहिए और क्यों?
      • समकक्ष समीक्षा - मुझे कौन से उपकरण उपयोग करने चाहिए?
      • सहकर्मी समीक्षा - और सुझाव व मुद्दे
    • डेटा साझाकरण
      • डेटा साझाकरण - आप क्या करें और क्यों?
      • डेटा साझाकरण - मुझे कौन से उपकरण उपयोग करने चाहिए?
      • डेटा साझाकरण - और सुझाव एवं मुद्दे
    • वैज्ञानिक ब्लॉगिंग
      • ब्लॉगिंग - मुझे क्या करना चाहिए और क्यों?
      • ब्लॉगिंग - मुझे कौन से उपकरण का उपयोग करना चाहिए?
      • ब्लॉगिंग - और सुझाव और मुद्दे
    • वैज्ञानिक कोड
      • वैज्ञानिक कोड - मुझे क्या करना चाहिए और क्यों?
      • वैज्ञानिक कोड - मुझे कौन से उपकरणों का उपयोग करना चाहिए?
      • वैज्ञानिक कोड - आगे की युक्तियाँ और मुद्दे
    • विज्ञान में सोशल मीडिया
      • सोशल मीडिया - मुझे क्या करना चाहिए और क्यों?
      • सोशल मीडिया - मुझे कौन से उपकरण इस्तेमाल करने चाहिए?
      • सोशल मीडिया - आगे की सुझाव और मुद्दे
    • विज्ञान में शिक्षण
      • शिक्षण - मुझे क्या करना चाहिए और क्यों?
      • शिक्षण - मुझे कौन से उपकरणों का उपयोग करना चाहिए?
      • शिक्षण - अतिरिक्त सुझाव और मुद्दे
    • पुस्तकें
      • पुस्तकें - मुझे क्या करना चाहिए और क्यों?
      • पुस्तकें - मुझे कौन से उपकरणों का उपयोग करना चाहिए?
      • पुस्तकें - अतिरिक्त युक्तियाँ और मुद्दे
    • आंतरिक वैज्ञानिक संचार
      • आंतरिक संचार - मुझे क्या करना चाहिए और क्यों?
      • आंतरिक संचार - मुझे कौन से उपकरणों का उपयोग करना चाहिए?
      • आंतरिक संचार - आगे की युक्तियाँ और मुद्दे
    • वैज्ञानिक वार्तालाप
      • वैज्ञानिक वार्तालाप - मुझे क्या करना चाहिए और क्यों?
      • वैज्ञानिक वार्ता - मुझे किन उपकरणों का उपयोग करना चाहिए?
      • वैज्ञानिक वार्ता - अतिरिक्त सुझाव और मुद्दे
    • वैज्ञानिक पत्रों को पढ़ना
      • वैज्ञानिक पत्रों को पढ़ना - मुझे क्या करना चाहिए और क्यों?
      • वैज्ञानिक पत्र पढ़ना - मुझे किन उपकरणों का उपयोग करना चाहिए?
      • वैज्ञानिक पेपर पढ़ने के लिए - और टिप्स और ट्रिक्स
    • Credit
      • Credit - मुझे क्या करना चाहिए और क्यों?
      • Credit - मुझे कौन से उपकरण का उपयोग करना चाहिए?
      • श्रेय - आगे की सलाह और मुद्दे
    • करियर योजना
      • करियर योजना - मुझे क्या करना चाहिए और क्यों?
      • करियर योजना - मुझे कौन से उपकरण का उपयोग करना चाहिए?
    • आपकी ऑनलाइन पहचान
      • आपकी ऑनलाइन पहचान - मुझे क्या करना चाहिए और क्यों?
      • आपकी ऑनलाइन पहचान - आपको कौन से उपकरण उपयोग करने चाहिए?
      • आपकी ऑनलाइन पहचान - और सुझाव और तरकीबें
    • लेखक के बारे में
      • क्या आपको मेरे नक्शेकदम पर चलना चाहिए?

Causes Supported

Data Carpentry

http://www.datacarpentry.org

Data Carpentry develops and teaches workshops on the fundamental data skills needed to conduct research. Our goal is to provide researchers high-quality, domain-specific training covering the full lifecycle of data-driven research.

From astronomy to molecular biology and digital text, our increasing capacity to collect data is changing research. It allows us to ask questions that previously could not have been answered, and it changes the impact that research has on society. Although petabytes of data are now available, most disciplines are struggling to translate this sea of data into knowledge. The missing step between data collection and research progress is a lack of training for scientists in crucial skills for effectively managing and analyzing large amounts of data. Data Carpentry addresses this gap by teaching researchers the fundamental data skills they need to conduct their research. Our goal is to provide researchers high-quality, domain-specific training covering the full lifecycle of data-driven research. We teach hands-on workshops in data organization, management, and analysis to increase data literacy and improve research efficiency and reproducibility.

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