How to be a modern scientist (Edição em Português)
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How to be a modern scientist (Edição em Português)

Sobre o Livro

O rosto da academia está a mudar. Já não é suficiente apenas publicar ou perecer. Estamos agora numa era onde o Twitter, Github, Figshare, e Alt Metrics são partes regulares do fluxo de trabalho científico. Aqui dou conselhos de alto nível sobre quais ferramentas usar, como usá-las, e o que ter em atenção. Este livro é apropriado para cientistas de todos os níveis que querem manter-se a par dos desenvolvimentos tecnológicos atuais que afetam as carreiras científicas modernas. O livro é baseado em parte nos guias populares do autor, incluindo guias para

O livro é provavelmente mais adequado para estudantes de doutoramento e pós-doutoramentos nas ciências, mas pode ser de interesse para outros que queiram adaptar o seu processo científico para usar ferramentas modernas.

Sobre o autor: Jeff Leek é Professor Associado de Bioestatística na Escola de Saúde Pública Bloomberg da Johns Hopkins. É co-fundador e co-diretor da Especialização em Ciência de Dados da Johns Hopkins no Coursera, que já inscreveu mais de 3 milhões de aspirantes a cientistas de dados. A sua pesquisa contribuiu para a nossa compreensão da base genómica do desenvolvimento cerebral, trauma contuso e cancro. Ele escreve no blog Simply Statistics e pode ser encontrado no twitter em @jtleek e @simplystats

Este livro foi traduzido para Português (European) de How to be a modern scientist no qual foi escrito originalmente em Inglês.

Sobre os Autores

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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Sumário

    • Introdução
    • Escrita de artigos
      • Escrever - o que devo fazer e porquê?
      • Escrita - que ferramentas devo usar?
      • Escrita - mais dicas e questões
    • Publicação
      • Publicação - o que devo fazer e porquê?
      • Publicação - que ferramentas devo usar?
      • Publicação - mais dicas e questões
    • Revisão por pares
      • Revisão por pares - o que devo fazer e porquê?
      • Revisão por pares - que ferramentas devo usar?
      • Revisão por pares - dicas adicionais e questões
    • Partilha de dados
      • Partilha de dados - o que devo fazer e porquê?
      • Partilha de dados - que ferramentas devo usar?
      • Partilha de dados - mais dicas e questões
    • Blogging científico
      • Blogar - o que devo fazer e porquê?
      • Blogar - que ferramentas devo usar?
      • Blogar - dicas adicionais e questões
    • Código científico
      • Código científico - o que devo fazer e porquê?
      • Código científico - que ferramentas devo usar?
      • Código científico - mais dicas e questões
    • Redes sociais na ciência
      • Redes sociais - o que devo fazer e porquê?
      • Redes Sociais - que ferramentas devo usar?
      • Redes Sociais - dicas adicionais e questões
    • Ensino na ciência
      • Ensino - o que devo fazer e porquê?
      • Ensino - que ferramentas devo usar?
      • Ensino - mais dicas e questões
    • Livros
      • Livros - o que devo fazer e porquê?
      • Livros - que ferramentas devo usar?
      • Livros - dicas adicionais e problemas
    • Comunicação científica interna
      • Comunicação interna - o que devo fazer e porquê?
      • Comunicação interna - que ferramentas devo usar?
      • Comunicação interna - dicas e questões adicionais
    • Apresentações Científicas
      • Apresentações científicas - o que devo fazer e porquê?
      • Palestras científicas - que ferramentas devo usar?
      • Palestras científicas - dicas e questões adicionais
    • Ler artigos científicos
      • Ler artigos científicos - o que devo fazer e porquê?
      • Ler artigos científicos - quais ferramentas devo usar?
      • Ler artigos científicos - mais dicas e truques
    • Crédito
      • Crédito - o que devo fazer e porquê?
      • Crédito - que ferramentas devo usar?
      • Crédito - dicas adicionais e questões
    • Planeamento de carreira
      • Planeamento de carreira - o que devo fazer e porquê?
      • Planeamento de carreira - que ferramentas devo usar?
    • A sua identidade online
      • A sua identidade online - o que devo fazer e porquê?
      • A sua identidade online - que ferramentas deve utilizar?
      • A vossa identidade online - mais dicas e truques
    • Sobre o autor
      • Deverá seguir o meu exemplo?

Causas Apoiadas

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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