برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید

09117307688
09117179751

در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید

دسترسی نامحدود

برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند

ضمانت بازگشت وجه

درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب

پشتیبانی

از ساعت 7 صبح تا 10 شب

دانلود کتاب Million Dollar Data: Building Confidence - Vol. 1

دانلود کتاب داده های میلیون دلاری: ایجاد اعتماد - جلد. 1

مشخصات کتاب

Million Dollar Data: Building Confidence - Vol. 1

دسته بندی: آموزشی
ویرایش:  
نویسندگان: Stephen DeMeo  
سری:  
ISBN (شابک) : 9780983712060 
ناشر:  
سال نشر: 2020 
تعداد صفحات: 334 
زبان: English 
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 7 مگابایت

قیمت کتاب (تومان) : 48,000

میانگین امتیاز به این کتاب :
تعداد امتیاز دهندگان : 3

در صورت تبدیل فایل کتاب Million Dollar Data: Building Confidence - Vol. 1 به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.

توجه داشته باشید کتاب داده های میلیون دلاری: ایجاد اعتماد - جلد. 1 نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.

توضیحاتی در مورد کتاب داده های میلیون دلاری: ایجاد اعتماد - جلد. 1

گرمایش جهانی، بزرگترین چالش کنونی ما، بی سابقه است. در میان بسیاری از پیامدهایی که بر جامعه ما تأثیر می گذارد، یک نگرانی پیش بینی نشده مربوط به حقیقت علمی است. وقتی رئیس‌جمهور ایالات متحده و سایرین در دولت او اعلام می‌کنند که گرمایش جهانی یک علم ساختگی است، این موضوع زیر سوال می‌رود که علم واقعی چیست و علم واقعی مدرسه چگونه باید باشد. من استدلال خواهم کرد که علم واقعی، علم با کیفیت است، علمی که مبتنی بر مجموعه‌ای دقیق از داده‌های قابل اعتماد و معتبر است. برای جمع‌آوری داده‌های باکیفیت، نیاز به خم شدن به عقب برای درست کردن همه چیز است، و این دقیقاً همان چیزی است که علم را بسیار خاص می‌کند. حقیقت زمانی به دست می‌آید که دانشمندان به این حیطه اضافی بروند و آزمایش‌های کنترل‌شده را ابداع کنند، مجموعه‌های بزرگ داده را جمع‌آوری کنند، داده‌ها را تأیید کنند و نتایج آنها را به‌طور منطقی تحلیل کنند. ساختن حقیقت علمی در آزمایشگاه علمی دشوار به نظر می رسد، اما در واقعیت، راه های ساده بسیاری وجود دارد که می توان حقیقت را ساخت. در جلد اول از دو جلد، دوازده راه را مورد بحث قرار می‌دهم - من آنها را شاخص‌های اعتماد می‌نامم - که به دانش‌آموزان اجازه می‌دهد تا به داده‌های خود و نتایج بعدی خود قویاً باور داشته باشند. بسیاری از این روش‌ها شهودی هستند و می‌توانند توسط دانش‌آموزان جوان در اواخر مقطع ابتدایی تا کسانی که دوره‌های علوم مقدماتی کالج را می‌گذرانند، استفاده کنند. همانطور که در زندگی، علم بدون شک نیست. در جلد دوم مفهوم عدم قطعیت علمی و شاخص های مورد استفاده برای محاسبه بزرگی آن را معرفی می کنم. من نشان خواهم داد که علم در مورد ارتباط اعتماد با عدم قطعیت به شیوه ای خاص است، چیزی که من از آن به عنوان عبارت Confidence-Uncertainty Continuum یاد می کنم. این رابطه مهم مظهر فعالیت علمی به عنوان جستجویی برای حقیقت احتمالی و نه مطلق است. این مجموعه دو جلدی شامل روش‌های مختلفی است که کیفیت داده‌ها را می‌توان در برنامه درسی علوم قرار داد. برای حمایت از استفاده از آن، بسیاری از نمونه‌هایی که ارائه خواهم کرد شامل معلمان علوم و همچنین کار دانش‌آموزان و بازخورد از سطوح مختلف پایه و در رشته‌های علمی مختلف است. فصول خاصی به بررسی ادبیات آکادمیک در مورد کیفیت داده ها و همچنین شرح تحقیقات شخصی من در مورد این موضوع مهم اما اغلب نادیده گرفته شده اختصاص خواهد یافت.

توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی

Global warming, our current and greatest challenge, is without precedent. Among the many consequences that are impacting our society, one unanticipated concern involves scientific truth. When the President of the United States, and others in his administration, declare that global warming is fake science, it calls into question what real science is and what real school science should be. I will argue that real science is quality science, one that is based on the rigorous collection of reliable and valid data. To collect quality data requires bending over backwards to get things right, and this is exactly what makes science so special. Truth is made when scientists go this extra yard and devise controlled experiments, collect large data sets, confirm the data, and rationally analyze their results. Making scientific truth sounds difficult to do in the science laboratory, but in reality, there are many straightforward ways that truth can be constructed. In the first of two volumes, I discuss twelve such ways – I call them Confidence Indicators – that can allow students to strongly believe in their data and their subsequent results. Many of these methods are intuitive and can be used by young students on the late elementary level all the way up to those taking introductory college science courses. As in life, science is not without doubt. In the second volume I introduce the concept of scientific uncertainty and the indicators used to calculate its magnitude. I will show that science is about connecting confidence with uncertainty in a specific manner, what I refer to as the Confidence-Uncertainty Continuum expression. This important relationship epitomizes the scientific enterprise as a search for probabilistic rather than absolute truth. This two-volume set will contain a variety of ways that data quality can be instituted into a science curriculum. To support its use, many of the examples that I will present involve science teachers as well as student work and feedback from different grade levels and in different scientific disciplines. Specific chapters will be devoted to reviewing the academic literature on data quality as well as describing my own personal research on this important but often neglected topic.