In How Science Turns Data Into Knowledge lernen Sie, wissenschaftliche Behauptungen kritisch zu bewerten, experimentelle Einschränkungen zu berücksichtigen und die Rolle von Vertrauen und Verantwortung in der Forschung zu erkennen. Während des Kurses werden Sie die Nuancen von Signifikanztests, wissenschaftlichen Forschungsmethoden und Wissenschaftskommunikation erkunden und die Bedeutung einer sorgfältigen Interpretation statistischer Ergebnisse hervorheben. Nachdem Sie den wissenschaftlichen Prozess kennengelernt haben, erfahren Sie, wie die Wissenschaft in die Nachrichten einfließen kann - und wie kritische Zusammenhänge im Lärm untergehen können. Am Ende des Kurses werden Sie in der Lage sein, die Medien, die Sie konsumieren, kritischer zu betrachten, und wissen, wie Sie wissenschaftliche Nachrichten und Informationen mit einer differenzierteren Perspektive betrachten können.

Wie die Wissenschaft Daten in Wissen verwandelt

Wie die Wissenschaft Daten in Wissen verwandelt
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Daten verstehen: Navigieren durch Statistik, Wissenschaft und KI“

Dozent: Elle O'Brien
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Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Lernen Sie die Grundlagen und Grenzen von Signifikanztests in der wissenschaftlichen Forschung kennen, einschließlich der Formulierung von Hypothesen und der Interpretation von p-Werten
Erfahren Sie, wie wissenschaftliche Experimente vorgeschlagen, konzipiert, begutachtet und veröffentlicht werden
Erkennen Sie häufige Verzerrungen und Übersetzungsfehler in der Berichterstattung über wissenschaftliche Forschung sowie die Herausforderungen bei der effektiven Vermittlung wissenschaftlicher Forschungsergebnisse an die Öffentlichkeit.
Die Glaubwürdigkeit von Aussagen über Forschungsergebnisse beurteilen und die Bedeutung von Reproduzierbarkeit und Verallgemeinerbarkeit für den wissenschaftlichen Fortschritt erkennen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
- Kategorie: Wissenschaft und Forschung
- Kategorie: Statistische Inferenz
- Kategorie: Peer Review
- Kategorie: Wissenschaftliche Methoden
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Medien und Kommunikation
- Kategorie: Statistische Methoden
- Kategorie: Allgemeine Wissenschaft und Forschung
- Kategorie: Experimentieren
- Kategorie: Forschungsmethodologien
- Kategorie: Analytische Fähigkeiten
- Kategorie: Journalismus
- Kategorie: Statistische Berichterstattung
- Kategorie: Datenkompetenz
- Kategorie: Forschungsdesign
- Kategorie: Statistische Hypothesenprüfung
- Kategorie: Forschung
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5 Aufgaben
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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 4 Module
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Geprüft am 31. Okt. 2024
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