Видеолекции вшэ: Видеолекции по финансовой грамотности — Центр «Федеральный методический центр по финансовой грамотности системы общего и среднего профессионального образования» — Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Содержание

Лекции переносят в онлайн-аудиторию – Газета Коммерсантъ № 179 (6417) от 02.10.2018

Высшая школа экономики полностью отказывается от чтения лекций — вместо них профессора «Вышки» будут записывать собственные онлайн-курсы. Это решение ректор ВШЭ Ярослав Кузьминов объяснил “Ъ” тем, что традиционные лекции превратились в «профанацию»: их посещаемость во всех вузах оставляет желать лучшего, а у преподавателей не остается времени на исследовательскую работу из-за аудиторной нагрузки. Переход на цифровой формат должен повысить вовлеченность студентов, разгрузить профессоров и в целом поднять качество университетского образования. При этом Ярослав Кузьминов дал понять, что внедрение онлайн-курсов в российскую образовательную систему может быть «не только добровольным». Однако коллеги ректора пока не видят необходимости в отказе от формата лекций.

Ректор ВШЭ Ярослав Кузьминов рассказал о планах «Вышки» радикально сменить формат обучения в ходе международной образовательной конференции EdCrunch 2018. «Мы отменим лекционные занятия в классической форме,— сказал он в беседе с корреспондентом “Ъ”.— Думаю, что через пять лет мы точно заменим абсолютно все лекции онлайн-курсами. То есть каждый профессор "Вышки" запишет и будет поддерживать онлайн-курс по своему предмету». Ректор признал, что эта идея вызвала «очень большое сопротивление» у преподавателей на некоторых факультетах, причем больше всего недовольных было среди экономистов. «Но мы должны через это пройти»,— сказал господин Кузьминов. По его словам, посещаемость лекций студентами в российских вузах составляет в среднем всего 15–17%. «А вовлеченность студентов в этот процесс, боюсь, еще ниже,— сказал он.— Коэффициент полезного действия у таких лекций даже в "Вышке" низкий. Это никому не нужно, это профанация».

Ректор подчеркнул — идея заключается не в том, что студенты смогут дома слушать запись лекций: «Современный онлайн-курс подразумевает большой объем обратной связи с преподавателем. Невозможно пройти его, не будучи вовлеченным в предмет». Студенты все же смогут встретиться с лектором в большой аудитории — если сами почувствуют такую необходимость: «Это будет расширенный семинар, более продуктивное общение, чем обычная лекция».

При этом господин Кузьминов считает, что «ускоренное внедрение системы онлайн-курсов» сможет повысить качество российского высшего образования. «В подавляющем большинстве обычных вузов преподаватель читает два-три курса одновременно. Очевидно, что он не успевает даже изучить современную научную литературу по ним, не говоря уже о том, чтобы вести исследования»,— сказал ректор ВШЭ. Если часть таких лекций будет замещена онлайн-курсами других вузов, то нагрузка преподавателей уменьшится и они смогут вести оставшиеся занятия на более высоком уровне, считает господин Кузьминов. При этом он подчеркнул, что сами вузы будут «довольно долго» внедрять у себя подобные новшества, поэтому переход на использование онлайн-образования уже в ближайшем будущем может стать «не только добровольным».

В Министерстве науки и высшего образования заявили “Ъ”, что ВШЭ, как и любой вуз, имеет право полностью перейти на онлайн-курсы: «Законодательство по общему правилу позволяет не предусматривать в образовательных программах занятия лекционного типа, проводимые путем непосредственного взаимодействия студента и преподавателя, находящихся в одной аудитории».

Вместе с тем в ведомстве подчеркнули, что подобные изменения возможны, только если они не нарушают трудовое законодательство, а также показатели по зарплатам преподавателей вузов, установленные майскими указами президента 2012 года. В пресс-службе Рособрнадзора вчера ответили “Ъ”, что ведомство «поддерживает внедрение и развитие цифровых технологий в сфере образования, однако их использование не должно понижать качество образования». «Данное предложение требует тщательного и всестороннего обсуждения»,— подчеркнули в Рособрнадзоре.

Ректор НИТУ МИСиС Алевтина Черникова рассказала “Ъ”, что в ее университете около 70% образовательных курсов реализуются с применением онлайн-технологий. Она подчеркнула, что МИСиС уже несколько лет целенаправленно занимается «формированием цифровой образовательной университетской среды». «Мы рассматриваем развитие онлайн-технологий и внедрение их в образовательный процесс в первую очередь как важную часть смешанного обучения, направленного на повышение качества и доступности образования, а также возможность учиться у лучших»,— подчеркнула она.

Ректор Казанского федерального университета Ильшат Гафуров также сказал “Ъ”, что полностью отказываться от очных лекций в вузе не собираются: «Каждый университет должен выбрать сам, как взаимодействовать со студентами, но для классических университетов наиболее удобно сочетание обоих форматов. Мы используем и очные лекции, и видеоплатформы, полностью отказываться от одного из двух мы не будем»,— заявил он.

Ректор Европейского университета в Санкт-Петербурге Вадим Волков назвал инициативу ВШЭ «очень современной»: «"Вышка" — это большой вуз с огромным потоком студентов, возможно, для них этот формат будет полезен». По мнению господина Волкова, для любого вуза внедрение видеолекций — это хороший способ расширить ряд лекторов, так как при использовании такого формата не имеет значения, в какой точке мира преподаватель находится. Однако господин Волков отмечает, что «пока точно неизвестно, насколько результативен полный отказ от очных лекций»: «Одно дело быть на концерте The Rolling Stones лично и совсем другое — смотреть дома на компьютере, имея возможность поставить на паузу».

Александр Черных, Ксения Миронова


Видеолекции - Институт проблем правоприменения

Директор по исследованиям ИПП Кирилл Титаев выступил с авторской лекцией для "Кафедры практической юриспруденции" образовательного центра юридического факультета СПбГЭУ в которой рассказал, как устроены эмпирические правовые исследования в России и в мире, как эмпирические методы могут быть использованы практикующими юристами, а также о новых сферах праврпименения эмпирики в юридическом процессе.

Видеозапись лекции доступна по ссылке.

Количественные исследования права

Младший научный сотрудник ИПП Анна Булина в марте 2020 представила на Дне открытых данных доклад об опыте работы с финансовой отчетностью государственных учреждений.

Основной источник такой информации — портал bus.gov.ru. На нем, как заявлено, размещают официальные данные о деятельности государственных (муниципальных) учреждений. Однако на практике агрегировать статистику по муниципалитету, региону или стране оказалось очень непросто. Как не потеряться в ОКОПФ, ОКВЭД, разных формах и форматах отчетности — в полной видеозаписи выступления.

Сегодня на радио «‎Эхо Москвы в Санкт-Петербурге» слушайте в прямом эфире выпуск программы «Чаадаев» «В какой реформе нуждается Конституционный суд?». В студии – научная сотрудница ИПП Арина Дмитриева и доцент департамента политологии ВШЭ в Санкт-Петербурге Иван Григорьев. Начало в 13:00. Трансляция и запись доступны по ссылке. 

Почему суды присяжных в России – это шанс сломать обвинительный уклон и вызов для всех профессиональных участников расследования? Смотрите видеозапись дискуссии с социологом Екатериной Ходжаевой в «Другом разговоре»; Екатеринбург, 16 декабря 2019

Организаторы ОГФ делятся записью дискуссии о реформе судебной и правоохранительной системы в России; Москва, 30 ноября 2019.

Таймкоды и спикеры:

06:51 Вадим Волков, ректор Европейского университета в Санкт-Петербурге выступил с докладом «Что менять в судебной системе в первую очередь».
25:36 Вадим Клювгант, вице-президент Адвокатской палаты города Москвы рассказал о роли адвокатуры в изменении качества судебной системы.
41:32 Мария Шклярук, генеральный директор Центр Перспективных Управленческих Решений, ответственный секретарь Оргкомитета ОГФ представила сторону полиции, следствия, прокуратуры и рассказала, какие изменения необходимы сотрудникам внутри этих систем.

51:32 Кирилл Титаев, профессор социологии права им. С. А. Муромцева рассказал о предложениях по реформе полиции, главное из которых — создание муниципальной полиции в России.
1:01:19 Мария Эйсмонт, адвокат МКА «Правовой эксперт» поделилась опытом защиты граждан, которых преследуют по политическим делам.

Модератор: Екатерина Шульман.

Алексей Кнорре, Вадим Волков, Владимир Кудрявцев, Дарья Кузнецова, Денис Савельев, Дмитрий Скугаревский, Кирилл Титаев, Руслан Кучаков

Полицейская и правоохранительная деятельность

Институт проблем правоприменения выпустил ролик, показывающий первые результаты работы по применению методов машинного обучения для анализа больших массивов правоохранительных данных в текстовой форме.

В рамках гранта РНФ «Исследование социального контроля и мобилизации права с использованием больших данных», № 17-18-01618 проведена подготовка массива 4,5 миллиона сообщений граждан в полицию и их классификация с использованием самообучаемой нейросети.

Кирилл Титаев

Полицейская и правоохранительная деятельность

В рамках лектория по политическим и общественным наукам Европейского университета в Санкт-Петербурге ведущий научный сотрудник ИПП Кирилл Титаев выступил с лекцией «Жертвы преступлений в России: кто они и о чем это говорит»

Ежегодно в России около 1,5 миллионов человек становятся жертвами преступлений, которые официально регистрирует полиция. Еще несколько миллионов не сообщают в полицию или же их сообщения полицией не регистрируются должным образом.

Но даже изучение структуры жертв официально зарегистрированных преступлений позволяет нам многое понять про невидимую сторону российской жизни. Где, когда и как наибольшая вероятность стать жертвой преступления, которое будет официально признано? Как характеристики жертвы соотносятся с вероятностью выявления преступника и передачи дела в суд? Какие преступления являются относительно массовыми, а какие, несмотря на громкий шум вокруг них — относительно редкими? Доклад опирается на уникальные микроданные — более 3 миллионов статистических карточек на преступления, собираемые полицией.

Кирилл Титаев

Полицейская и правоохранительная деятельность

В рамках универсального лектория «Александрийская библиотека» ведущий научный сотрудник ИПП Кирилл Титаев выступил с лекцией «Правда и мифы о полиции и преступности в России»

Думаете, что опаснее всего находиться ночью на улице? Статистика говорит обратное: 80% насильственных преступлений совершаются в квартирах и домах.

Какие еще мифы о преступности сидят в вашей голове и могут привести к непоправимым последствиям? Какие мифы этой сферы самые устойчивые в России и мире? Как они возникают и чем опасны для каждого из нас? Как всё обстоит в полиции на самом деле? Как строится представление и знание о преступности и полиции у нас, простых людей? Почему ситуация устроена так, что получаем мы именно такую информацию из СМИ? Как на это влияют медиа, политики, полиция и т.д.?

Юридическая профессия

Новые стандарты: искать и развиваться | СГУ

– Всем нам пришлось очень быстро адаптироваться в новых условиях. Изменился формат взаимодействия участников образовательного процесса: исчезли привычные лекции, семинары. Как бы разнообразны они ни были по форме, по тематике, это был стандартный, годами отработанный вариант.

Надо отдать должное тому, что многие образовательные площадки и вузы на период самоизоляции сделали доступными существующие у них учебные курсы. Конечно, появилась проблема, связанная с тем, что какие-то дисциплины дублировались / были идентичными, в то время как другие создавались под специфику направления подготовки, и перевести их на формат модульной подготовки в онлайн-режиме другого вуза было практически невозможно.

Во время дистанционного обучения нам стали доступны различные библиотечные системы, студентам нужно было только пройти процедуру регистрации, и практически любая книга была в открытом доступе. Лично мне больше понравилась электронная библиотечная система ЭБС IPR BOOKS (но, возможно, это вопрос привычки). Я советовала студентам: пользуйтесь случаем почерпнуть на будущее эти знания для себя.

Благодаря видеохостингу YouTube применяла видеолекции по дисциплине «Социальная психология» (МГУ, ВШЭ) и видеолекции российского социолога В. Вахштайна (МВШСЭН), посвящённые проблемам современного образования в рамках реализуемого курса «социология образования». Студентам особенно понравились видеолекции Высшей школы экономики, где в очень сжатой форме (буквально за 15–20 минут) с помощью визуализированных схем и таблиц передавалось сущностное содержание тех тем, которые можно было раскрывать полтора часа. Ребята просили подготовить для них дополнительную подборку лекций этих авторов, с учётом специфики их направления («социальная работа», «социология», «государственное и муниципальное образование», «организация работы с молодёжью»). Видимо, новое поколение действительно лучше воспринимает информацию визуально. А вот развёрнутый цикл лекций, подготовленный МГУ, им труднее дался, так как формат лекций оказался более «тяжеловесным», академическим, поскольку их читает мэтр и классик отечественной социальной психологии Г.М. Андреева (без предварительной подготовки и знаний из смежных дисциплин усваивать эти лекции тяжело).

В рамках курса «социология образования» также предлагала ребятам анализировать подборки научных публикаций, посвящённых проблемам дистанционного обучения (они сейчас стремительно появляются в электронной печати). В частности, по таким темам, как роль учащегося, учителя, преподавателя в новых условиях; соотношение дистанционного обучения и самообразования.

У платформы «Открытое образование», на которой ранее в целях самообразования и получения опыта цифрового образования прошла обучение по нескольким дисциплинам, переняла вариативный формат оценочных средств для реализации индивидуального обучения. Для того чтобы осуществить срез знаний, понять, насколько студенты восприняли, переработали, пропустили через себя и адаптировали информацию, я применяю самые различные формы, но преимущественно синтезирую метод кейсов с эссе. Я также веду ещё две дисциплины, касающиеся социальной сферы, – «социальные технологии работы с молодёжью» и «профилактика девиантного поведения молодёжи». В ходе изучения тем данных курсов ребята в своих эссе прорабатывали конкретные проблемные ситуации, моделировали варианты своего поведения, предполагая будущую профессиональную деятельность.

Судя по содержанию эссе по социологии образования (задание: анализ состояния дистанционного обучения), сами студенты хотели бы поскорей вернуться в формат аудиторной работы. У них очень много заданий от разных преподавателей, обычно так напряженно и плодотворно они работали только в период сессии. А сейчас нужно выполнять задание за заданием – в еженедельном режиме. «Мы уже хотим выдохнуть!» – жалуются они. Признаются, что было особенно сложно первые две – три недели, когда нужно было элементарно менять собственный распорядок дня и режим работы или делить ПК/ноутбук с кем-то из членов семьи, опять же устанавливая «графики работы».

Для связи мы пробовали разные инструменты – в процессе ушли от Skype на Zoom, так как в последнем больше технических возможностей (демонстрация экрана позволяет работать с презентациями, доску можно использовать для приёма зачётов и экзаменов). Я преподаю преимущественно на 3 и 4 курсах. Общаемся со студентами группами по 10 человек. На видеоконференции присутствуют практически все (исключение 1–2 человека по причине сложных жизненных или семейных обстоятельств или проблем с Интернетом), и ребята счастливы видеть друг друга и общаться таким образом. Хочу заметить: что в формате аудиторной работы, что в формате интерактивной – видно сразу, кто и что из себя представляет как участник образовательного процесса.

Для сдачи экзаменов и защиты курсовых работ мной запланировано использование платформ IpsilonUni, Zoom и сервиса «Юрайт. Экзамены». Для собственной адаптации осваивала образовательные курсы и вебинары образовательной платформы Юрайт (например, возможности использования Zoom для реализации образовательного процесса и проведения сессии).

Сегодня у нас на платформе Zoom успешно прошли первые защиты курсовых работ в группе из 12 человек на 3 курсе по направлению «Организация работы с молодёжью». Активная дискуссия продолжалась четыре часа. Мы также обсудили, как будет проходить экзамен: часть в формате тестов и часть с выбором билета (на доске Zoom студенты будут набирать свой ответ на вопрос, я в режиме галереи увижу, кто какой текст, какого качества и как быстро набирает).

Дистанционное обучение я рассматриваю как вынужденную необходимость. Вместе с тем понимаю, что оно подталкивает нас к движению вперёд, развитию и совершенствованию. Любая адаптация всегда болезненная, тем более с учётом того, что неожиданно сложившаяся ситуация заставила нас стремительно корректировать собственные планы, да и всю свою деятельность. Всем сегодня недостаёт общения. Обратная связь для многих ребят проблематична, так как не все готовы работать и раскрываться в этом формате. Кому-то проще воспринимать информацию на слух, а кому-то визуально. Один плохо работает с тестами и кейсами, а другой – с эссе. Кому-то лучше всего удаётся презентация «Печа-Куча». Пытаться всех усреднить или сделать универсальным – не лучший вариант. Можно упустить ребят, которые могут реализовать себя в каких-то неожиданных и специфических видах деятельности. Надо чередовать формы среза знаний, постоянно трансформировать и синтезировать их. Для себя я решила, что буду пересматривать фонд оценочных средств, менять их в сторону максимально большей вариативности.

Однозначно для себя буду продолжать учиться на всевозможных площадках. В планах на лето – летняя школа преподавателя 2020 на платформе Юрайт; в планах на будущее – разработка реализуемых электронных курсов в системе Moodle (для собственного резерва), которые дают больше пространства и преподавателю, и студенту.

Обучение — Сайт «Одаренные дети: экономика»

Обучение — Сайт «Одаренные дети: экономика»

Видеолекции:

    • https://youtu.be/zwS235Ifyok%20 Особенности подготовки и участия в конкурсе исследовательских и проектных работ "Высший пилотаж"
    • https://youtu.be/ZEq8ORg6kUE Обухов А.С., кандидат психологических наук, ведущий научный сотрудник Центра исследования современного детства Института образования НИУ ВШЭ
    • https://www.hse.ru/video/167978624.html Алексей Красинец, преподаватель математики Лицея НИУ ВШЭ. Проект и исследование: терминология и особенности
    • https://www.hse.ru/video/167978633.html Светлана Шаповал, кандидат психологических наук, методист Лицея НИУ ВШЭ. Структура исследовательской работы
    • https://www.hse.ru/video/167978642.html Анастасия Копылова, магистр философии, преподаватель теории познания Лицея НИУ ВШЭ. Особенности работы над проектом
    • https://www.hse.ru/video/167978653.html Александр Гиринский и Юлия Апанасенко, магистры философии, преподаватели теории познания Лицея НИУ ВШЭ. Что считается плагиатом в исследовательских работах
    • https://www.hse.ru/video/167978662.html Мария Полякова, ученица 11 класса гимназии №1541, победитель Московского городского конкурса научно-исследовательских и проектных работ школьников 2013 г. Индивидуальное исследование с нуля
    • https://youtu.be/TESHYRvFhEw  Шаповал С.А., кандидат психологических наук, методист Лицея НИУ ВШЭ. Общие принципы академического письма
    • https://youtu. be/vDrMKZNSKYo Натан Кернасовский, Кристина Дегтярева. Как спланировать проект и не потерять команду? (онлайн-урок состоит из двух частей).
    • https://youtu.be/Gl_qyfpUraM Волков Михаил, Новикова Александра. The Power of Power Point и не только (учимся делать классную презентацию).
    • https://youtu.be/CcWTLyTz1T0 Рудакова Александра. Что такое дизайн-мышление и как применять его в своей работе.

Презентации:

Онлайн-интервью с преподавателями московских вузов ГУУ, НИУ ВШЭ и МГЮА | КонсультантПлюс

Онлайн-интервью с преподавателями московских вузов ГУУ, НИУ ВШЭ и МГЮА

 

О вынужденной самоизоляции, процессе обучения в дистанционном режиме и своем досуге в период карантина рассказали преподаватели московских вузов.

 

КонсультантПлюс: Расскажите, как вы отнеслись к тому, что весь процесс обучения теперь проходит в удаленном режиме. Какие видите плюсы и минусы.

Елена Леонидовна Гулькова, доцент кафедры бухгалтерского учета, аудита и налогообложения ГУУ: Особенность такого вида обучения в том, что студенты должны самостоятельно распределять рабочее время и заниматься самообразованием. Освоение материала может проходить в разные сроки, при этом рациональное использование времени зависит от личных способностей и подготовки студента. Дистанционное обучение позволяет учиться во время болезни или невозможности посещать образовательное учреждение по другим веским причинам. Помимо этого отмечу доступность учебных материалов.

Однако не весь процесс преподавания можно реализовать в удаленном режиме. Например, не все студенты могут сконцентрироваться на обучении, не все настроены на самообразование.

Предполагаю, что в будущем станет возможно совмещение различных видов обучения. Например, основной вид обучения в аудитории 70 % времени, дистанционный – 30%, в виде практических заданий, онлайн-семинаров и т. п.

Наталия Юрьевна Ерпылева, доктор юридических наук, профессор, руководитель департамента общих и межотраслевых юридических дисциплин факультета права НИУ ВШЭ: Даже в экстраординарной ситуации, в которой оказались все мы, процесс обучения не должен быть остановлен ни на день, поэтому использование цифровых технологий и различных платформ для удаленного обучения я рассматриваю как несомненное благо.

Однако к широкому применению технологии удаленного обучения в обычной обстановке я бы отнеслась с осторожностью. Никакие сверхсовременные технологические средства не заменят магии общения преподавателя и студентов в аудитории.

Сергей Анатольевич Пашин, профессор департамента дисциплин публичного права (кафедра судебной власти) НИУ ВШЭ, федеральный судья в отставке, заслуженный юрист РФ: Учебный процесс деформирован, обезличен, и я отношусь к этому плохо. Полагаю, преподаватель должен не вещать в пространство, не различая глаз своих учеников, а вести занятия для конкретной аудитории, получая от нее живую обратную связь.

Положительных черт в этом режиме практически не вижу.  Можно, конечно, работать, не тратя времени на поездки по городу. К занятиям способны подключиться все, у кого есть идентификатор и пароль, то есть неограниченный круг людей, включая праздных и надзирающих.

Минусов гораздо больше. Затрудняется продуктивное общение со слушателями, многое приходится делать письменно. Снижается, нивелируется качество образования, ставится под угрозу авторское право лектора, дом превращается в филиал вуза.

Козьма Прутков советовал все неприятности и издержки принимать не на свой, а на казенный счет. Ныне все неприятности и трудности распределены между преподавателями и студентами. Достается и ближайшим к ним менеджерам, сопровождающим учебный процесс. Конечно, высокое руководство находится в состоянии «крайней необходимости», чем себя извиняет.

Наталия Витальевна Пальянова, к.т.н., доцент кафедры информационного права и цифровых технологий Московского государственного юридического университета им. О.Е. Кутафина (МГЮА): Поскольку я преподаю очно и вижу большие преимущества такой формы обучения, то отнеслась к вынужденному переходу на удаленный режим работы без особой радости. Но что делать, я понимаю трудности этого сложного для страны периода и готова совместно с коллегами и студентами перейти на новый уровень обучения и преподавания.

Дистанционная форма обучения, в принципе, имеет место быть. Но к ней надо специально готовиться: рабочие программы, методические указания, записанные видеолекции, разработанные специальным образом практические задания, тесты текущие и рубежные, а также специально подобранное и налаженное техническое и программное обеспечение. На всех кафедрах университета удаленную форму обучения осваивают уже не первый год. В университете давно используют прикладное цифровое обеспечение, охватывающее единые электронные ресурсы университета: электронную библиотеку, электронные ведомости, разнообразные тесты. Есть единая корпоративная почта и возможность наладить удаленное общение преподавателей и студентов в форме видео-вебинаров. Очень важно, что у студентов есть возможность работать в удаленной форме с пакетами обработки данных Microsoft Office и Mathcad.

Большое спасибо КонсультантПлюс за предоставленный нашим студентам удаленный доступ к справочной правовой системе. Это повысило качество образования в юридическом университете. Компания «КонсультантПлюс» подготовила специальные учебно-методические пособия для самостоятельного освоения системы, там есть интересные задания, обучающие видео и разнообразные тесты для контроля полученных знаний, что очень помогло и студентам, и преподавателям при переходе на дистанционное обучение. Преподаватели университета сумели довольно быстро перестроиться и наладить удаленную форму образования.

Хотелось бы как можно быстрее вернуться к очной форме обучения. Но не исключаю, что все наработанное за период дистанционной работы пригодится в учебном процессе.

 

КонсультантПлюс: Опишите ваш типичный день в самоизоляции.

Е. Л. Гулькова (ГУУ): Работа с 9.00 до 15.00 с материалами для дистанционного обучения студентов, проведение онлайн-лекций, проверка домашних работ студентов, полученных по электронной почте или через личный кабинет ГУУ, написание научных статей, тезисов конференции, учебных пособий, научно-исследовательские разработки.

 

Н.Ю. Ерпылева (НИУ ВШЭ): Полагаю, что он примерно одинаков у всех. По содержанию – работа, работа и еще раз работа. По форме – курсирование между письменным и обеденным столами с редкими вылазками на улицу в полном боевом обмундировании – в медицинской маске и с баллончиком (антисептика, конечно).

 

С.А. Пашин (НИУ ВШЭ): Например, 6 апреля мне поставили в расписании 10 часов занятий: две лекции и семинары, утром и вечером. В промежутке готовился к ожидавшим занятиям и насилу успел сбегать за продуктами в магазин. Начал работать в 9 утра, закончил в 21 час.

 

Н.В. Пальянова (МГЮА): Очень большая загруженность преподавателей. Сначала дневные видео-вебинары для чтения лекций, проведение семинаров и консультаций с использованием всех цифровых возможностей компьютера. Вечером проверка полученных по электронной почте выполненных студентами заданий, заполнение электронных ведомостей, подготовка к следующим видео-вебинарам и разработка новых дистанционных заданий.

 

 

КонсультантПлюс: Как проводите свой досуг? Появилось ли больше времени на увлечения?

Е.Л. Гулькова (ГУУ): Появилось, не нужно тратить много времени на дорогу в университет.

 

 

Н.Ю. Ерпылева (НИУ ВШЭ): Работа в дистанционном формате уменьшила возможности для траты времени на увлечения. Главное, чтобы быстро и эффективно была сделана работа, а компьютер отнимает в современной ситуации практически раза в два больше времени, чем ранее. Правда, не отказываю себе в удовольствии поболтать по телефону, что в обычном рабочем режиме делаю нечасто.

 

С. А. Пашин (НИУ ВШЭ): Времени стало катастрофически меньше. Делю компьютер с женой, тоже университетским преподавателем. До хобби руки не доходят. Впрочем, между делом написал несколько эпиграмм.

 

 

Н.В. Пальянова (МГЮА): Досуга нет, потому что нет свободного времени. В качестве досуга можно привести написание научных статей, чтение посланий по электронной почте и новостей в интернете. Люблю активный отдых: лыжи, велосипед, бассейн, но это пока недоступно.

 

КонсультантПлюс: Какой совет можете дать студентам и своим коллегам-преподавателям, как пережить это непростое время и настроить себя на обучение и работу?

Е.Л. Гулькова (ГУУ): Находиться дома, выполнять комплекс физических упражнений для поддержания здоровья, определиться с объемом актуальных задач, не выполнять долгое время однообразные задачи, ставить долгосрочные цели в совокупности с решением текущих проблем, найти плюсы, которые помогут испытывать удовлетворение и гордиться своими достижениями, корректировать свои действия исходя из актуальной ситуации.

 

Н.В. Пальянова (МГЮА): Преподавателям – стараться это непростое время пережить с наименьшими потерями для образовательного процесса и с наибольшим приобретением новых полезных цифровых навыков.

Студентам – активно учиться с возможностью повышения уровня знаний самостоятельно, не использовать цифровые технологии для заимствования чужих навыков, развивать исключительно свои собственные, не отклоняться от учебного процесса, быть дисциплинированными и помогать преподавателям в учебном процессе получения знаний.

Н.Ю. Ерпылева (НИУ ВШЭ): Не надо себя настраивать, надо просто работать. Как писал Вольтер, работа избавляет нас от трех великих зол – скуки, порока и нужды.

Время действительно непростое, я не помню на своем веку ничего подобного, однако жизнь продолжается. А этот период надо просто пережить. Возможно, поразмышлять о том, все ли правильно мы делали ранее и что можно изменить, когда войдем в привычную для нас колею. Искренне желаю всем здоровья, терпения и мужества.

С.А. Пашин (НИУ ВШЭ): М.Е. Салтыков-Щедрин справедливо заметил: «Если на Святой Руси человек начнет удивляться, то он остолбенеет в удивлении, и так до смерти столбом и простоит».

Настраиваться на обучение и работу не приходится, ибо этим и занимаемся в поте лица. Изменений в поведении студентов не вижу: кто работал, тот продолжает, кто уклонялся – уклоняется. Цифровая эпоха, баллады о которой поют нынче на все лады специально обученные люди, человеческую природу не меняет.

Пережить нынешние времена рекомендую, заручившись советом Соломона: «И это пройдет».

 

Студенческие вопросы


Видеолекции курса "Основные проблемы права недвижимости" кафедры практической юриспруденции НИУ ВШЭ

Вчера было пятилетие постановления Пленума ВАС РФ от 11.07.2011 № 54 «О некоторых вопросах разрешения споров, возникающих из договоров по поводу недвижимости, которая будет создана или приобретена в будущем».

Это очень самых важных документов в сфере современного российского права недвижимости. В нем решается масса сложных и актуальных вопросов:

(а) как возникает право на вновь построенный объект недвижимости, возведенный на земле одного лица за счет средств другого лица;

(б) как квалифицировать т.н. "инвестиционные контракты";

(в) можно ли обязываться по поводу вещей, которые не существуют в момент заключения договора;

(г) что такое по своей природе т.н. "долевое участие в строительстве" и проч.

Этому пленуму посвящено довольно много всяких материалов (см.: здесь, здесь и здесь).

Не так давно Сергей Савельев (куратор кафедры) попросил меня прочитать в рамках курса "Защита прав на недвижимое имущество" несколько лекций, посвященных основам права недвижимости (что такое недвижимая вещь, что такое модель единого объекта недвижимости и как она отличается от принципа единства судьбы, как устроена регистрационная система и проч.). Кроме того, отдельная лекция была посвящена проблематике инвестиционных контрактов и защите прав инвесторов в строительство.

Лекции были прочитаны, а благодаря Сергею - профессионально записаны на видео и заботливо выложены на YouTube для всеобщего обозрения.

Собственно, для удобства я собрал здесь сами записи. Еще раз хотел бы поблагодарить Сергея, а также слушателей, которые задавали прекрасные вопросы - студентов и магистрантов из наших ведущих юридических бакалавриатов (ВШЭ, МГУ, МГЮА).

Приятного просмотра!

 

 

Стартовал дистанционный курс программы по лингвистике

В рамках отбора на октябрьскую образовательную программу «Лингвистика» для школьников, подавших заявку на участие в программе, стартовал дистанционный учебно-отборочный курс. Обучение продлится до 29 мая 2021 года. 

Ссылка на курс доступна в личном кабинете (из заявки)

Напомним, чтобы присоединиться к дистанционному курсу, нужно подать заявку на участие в программе. Прием заявок продлится до 27 апреля. Чем раньше школьник подаст заявку на участие в программе, тем быстрее для него откроется доступ к учебно-отборочному курсу и больше будет времени на выполнение заданий. 

Подать заявку на странице программы

Учебно-отборочный курс состоит из пяти модулей. Каждый модуль включает видеолекции с конспектами, обязательные упражнения и факультативные задачи для самостоятельного решения.

Авторами курса являются преподаватели ведущих вузов, действующие педагоги очных программ Центра «Сириус»: научный сотрудник ВШЭ, преподаватель РГГУ Александр Пиперски, научный сотрудник Института русского языка имени В.В.Виноградова РАН, доцент ВШЭ, преподаватель Школы анализа данных Яндекса Борис Иомдин, учитель гимназии №642, аспирант СПбГУ, руководитель команды России на Международной олимпиаде по лингвистике Анастасия Пучкова, доцент ВШЭ Даниил Скоринкин, сотрудники СПбГУ Владислав Зубов и Елена Риехакайнен.

Каждый ученик самостоятельно определяет для себя темп и удобное время учебы, но при этом модули доступны для просмотра и выполнения заданий ограниченное время. Так, доступ к первому модулю закроется 2 мая, ко второму — 7 мая и т. д. Если школьник ранее уже проходил открытые курсы по лингвистике или проходит курс «Лингвистика. Фонетика и графика» прямо сейчас (присоединиться к курсу можно до 15 апреля), то решенные задачи можно засчитать автоматически, и школьник сможет быстрее продвинуться к новому и интересному. Подробную информацию о курсе можно узнать на странице курса (во вкладках «О курсе» и «Важно знать»).

Обучение завершится дистанционным отборочным туром, который состоится 29 мая. По итогам обучения в курсе и результатам дистанционного тестирования будет сформирован список участников заключительного очного отборочного тура. Он состоится 14 июня в регионах.

Окончательный список участников программы, которая пройдет в Образовательном центре «Сириус» с 1 по 24 октября 2021 года, станет известен не позднее 1 июля.


Все объявления о программах — в телеграм-канале «Сириуса»

до прибытия

Летний институт соберет людей из разных областей и профессий. Чтобы эффективно использовать время, проведенное вместе, вы должны сделать ряд вещей, прежде чем участвовать в SICSS-HSE 2021.

  • Завершите предварительное чтение
  • Полный учебный курс по кодированию (при необходимости)
  • Смотреть видео лекций
  • Подготовьте вычислительную среду

TA проведет рабочее время через Slack, чтобы поддержать вас в работе с этими предварительными материалами.

Чтение

Чтобы подготовиться к SICSS-HSE 2021, вам следует прочитать книгу Мэтта Салганика « Bit by Bit: Social Research in the Digital Age » (прочитать в Интернете или приобрести в Amazon, Barnes & Noble, IndieBound или Princeton University Press). Части этой книги, которая представляет собой широкое введение в вычислительную социальную науку, станут рецензией для большинства из вас, но если мы все прочитаем эту книгу заранее, тогда мы сможем провести время вместе для более сложных тем.

Учебный курс по программированию

SICSS Boot Camp - это онлайн-программа обучения, созданная Крисом Бейлом, чтобы дать вам навыки программирования начального уровня, чтобы вы могли следовать более продвинутой учебной программе, которую мы преподаем в SICSS.Видео и материалы предназначены для начинающих, и их лучше всего просматривать в виде последовательности, поскольку каждое видео основывается на содержании, представленном в предыдущих уроках. Если вы уже знакомы с темами в этих видео, вам не нужно их заполнять.

Если вы хотите больше попрактиковаться после прохождения видео Boot Camp, мы можем порекомендовать еще несколько материалов:

Обратите внимание, что в большинстве работ по кодированию, представленных на SICSS-HSE 2021, будет использоваться R.Вы можете использовать любой язык по вашему выбору, например Python, Julia или другие языки, которые обычно используются учеными-вычислительными социологами. Однако мы не можем поддерживать эти языки.

Видеозаписи лекций

SICSS-HSE 2021 будет использовать модель перевернутого класса. Поэтому перед встречами вы должны посмотреть видео с лекциями, а затем мы будем вместе использовать время для обсуждения и групповой деятельности.

Вычислительная среда

R

Для некоторых действий потребуется кодирование, и мы будем поддерживать R.Вы можете использовать другие языки, но мы не можем гарантировать их поддержку. Перед SICSS вы должны установить современную стабильную версию R и RStudio.

Zoom

SICSS-HSE 2021 - это виртуальное мероприятие, и мы будем использовать Zoom. Вы можете присоединиться к собраниям Zoom с помощью телефона или компьютера с микрофоном и (в идеале) веб-камерой. Эта статья содержит несколько полезных советов о том, как настроить устройство и пространство, чтобы улучшить работу с Zoom. (Примечание: хотя в статье рекомендуются внешние микрофоны и веб-камеры, мы НЕ рекомендуем и НЕ требуем покупать какое-либо оборудование для участия в SICSS.По нашему опыту, микрофонов и веб-камер, встроенных в большинство современных ноутбуков и телефонов, вполне достаточно).

Slack

Прежде чем участвовать в SICSS-HSE 2021, у вас должна быть учетная запись в рабочем пространстве SICSS 2021 Slack. Если вы раньше не использовали Slack, вам следует ознакомиться с этими материалами для начала работы. Поначалу может быть сложно использовать Slack, но мы обнаружили, что это лучший способ дать возможность всем сотрудничать.

GitHub

Многие участники SICSS используют GitHub для совместной работы.Если у вас его еще нет, вам следует создать учетную запись GitHub. Если вы студент, мы рекомендуем вам подать заявку на GitHub Student Developer Pack.

Приемные часы

TAs SICSS-HSE будут проводить еженедельные рабочие часы в SICSS 2021 Slack. Мы скоро отправим расписание по электронной почте. Кроме того, для участников из всех мест SICSS будут организованы рабочие часы перед прибытием, которые будут организованы ассистентами преподавателей SICSS Princeton. Вы сможете найти информацию о часах работы в Slack-канале SICSS 2021 # sicss-all-office-hours.Если вы не можете прийти в рабочее время в обычное рабочее время или у вас есть какие-либо вопросы по поводу рабочего времени, обратитесь к одному из технических консультантов.

бесплатных онлайн-классов GED [обновления 2021]

Наши бесплатные онлайн-классы GED помогут вам с уверенностью сдать тест GED. Эти онлайн-уроки подготовки к GED очень просто использовать, так что вы можете начать прямо сегодня.

Есть 146 уроков по четырем предметам GED: математике, естествознанию, обществознанию и языковым искусствам.

Каждый предметный урок GED® содержит план урока, которому вы можете следовать.Если вы будете следовать этому плану, вам понадобится около 3 недель, чтобы ознакомиться с предметом.

В каждом уроке есть видео, текст и небольшой практический тест. Эти уроки основаны на курсе Covcel GED Prep.

Уроки имеют небольшой формат и полны всех важных концепций и справочной информации.

Когда вы закончите уроки, вы можете подкрепить свои знания нашими бесплатными практическими тестами GED.

Наши классы GED для самостоятельного обучения обеспечат вам высочайшую степень гибкости.

Согласно передовой практике, выбор в первую очередь наиболее простой темы - это хороший способ начать. Большинство студентов начинают с уроков GED Language Arts.

Вы можете начать обучение в любое время и продолжить обучение на любом устройстве.

Чтобы начать подготовку к GED, щелкните название онлайн-курса / учебного пособия.

GED учебные пособия с уроками

Эти учебные пособия GED объясняют, что вам нужно изучать, а также включают уроки, так что вы можете начать обучение прямо сейчас.

Структурируя учебный материал в виде небольших и простых для понимания частей, которые студенты могут выполнять самостоятельно и оценивать свои успехи, мы делаем подготовку к GED веселым, мотивирующим и бесплатным вариантом.

Ваш стиль обучения и ваш GED-потенциал

Как я могу обучаться на GED дома?

Чтобы подготовиться к тесту GED дома, вам нужно знать, чему учиться. Так что хорошо, что вы можете легко получить доступ ко всем нашим бесплатным урокам. Самый популярный способ обучения дома - это онлайн-классы GED.

Вот несколько советов, которые помогут вам эффективно подготовиться к GED дома:

  • Выберите наиболее простой для вас предмет, например, языкознание или обществознание.
  • Готовьтесь к одному предметному тесту GED за раз.
  • Следуйте плану урока по этому предмету GED.
  • Занимайтесь не менее 30 минут два раза в неделю.
  • Делайте не менее 2-3 видеоуроков каждый раз.
  • Пройдите 2-3 коротких практических теста, включенных в урок.
  • Награждайте себя каждую неделю, чтобы сохранять мотивацию.
  • Перед тем, как записаться на тест GED, пройдите практический тест GED Ready.
  • Промыть и повторить со следующим предметом GED.

Как долго я должен учиться на GED?

Вы должны готовиться к тесту GED, пока не попадете в зеленую зону на практическом тесте GED Ready®.

Некоторые студенты получают этот балл в течение 1-2 месяцев после подготовки к тесту. Другим требуется 3-6 месяцев на каждого предмета. Будьте терпеливы с собой; нужно то, что нужно.Важен только положительный результат в виде диплома GED.

Разница между платными и бесплатными онлайн-классами GED

Существуют бесплатные и платные онлайн-классы подготовки к GED. BestGEDClasses.org публикует бесплатных онлайн-уроков , которые охватывают все четыре предмета тестирования GED.

Эти уроки полезны, просты и, что, возможно, наиболее важно, созданы для взрослых. Covcel GED Prep предоставляет уроки и практические тесты, опубликованные здесь BestGEDClasses.орг.

Есть также другие бесплатные онлайн-классы GED, такие как, например, предоставляемые Khan Academy. Как правило, бесплатные онлайн-курсы рекомендуются студентам, которые начинают свой путь к получению диплома GED.

Платные онлайн-классы подготовки к GED предлагают более обширную подготовку к GED.

Обычно оплачиваемые онлайн-курсы подготовки к GED включают большее количество уроков и практических тестов. Еще одна важная функция, предоставляемая платными подготовительными курсами GED, такими как Covcel, - это инструмент для отслеживания вашего прогресса.

Слежение за успеваемостью помогает поддерживать мотивацию.

Центры обучения взрослых и библиотеки часто предоставляют вам доступ к некоторым платным онлайн-курсам. Например, GED Academy часто доступна там.

Так что неплохо бы их проверить.

Какая онлайн-программа GED самая лучшая?

GED Academy и Covcel GED Prep - популярный выбор для многих студентов, желающих пройти комплексные курсы GED Prep. Обе программы включают короткие видеоуроки и множество практических тестов.

Если вы ищете бесплатные онлайн-программы, Khan Academy и BestGEDClasses - хороший выбор.

Многие студенты также используют различные видеоролики на YouTube или книгу Каплана, чтобы узнать о конкретных темах, а затем покупают GED Flash для практических тестов. GED Flash можно купить только для одного предмета GED и включает только практические тесты.

Вы также можете посетить GED Marketplace на GED.com, чтобы узнать о других программах GED.

Могу ли я получить свой GED онлайн?

Да, вы можете получить свой GED онлайн.GED Testing Service предлагает онлайн-тест GED под контролем (O.P). Этот способ сдачи теста GED довольно популярен, но есть несколько других требований.

Например, вы можете подписаться на онлайн-тест под наблюдением, только если вы наберете «зеленую зону» на практическом тесте GED Ready. Чтобы узнать больше, нажмите здесь -> Тест GED под контролем онлайн.

Нужно ли платить за тест GED?

Да, в общем, вам нужно заплатить около 30 долларов за каждый предметный тест GED, так что в целом он стоит около 120 долларов за все четыре предмета.Некоторые штаты субсидируют стоимость тестирования GED.

Также некоторые медицинские страховые компании предлагают оплатить тест. В этом посте вы можете узнать больше о вариантах бесплатного тестирования GED в Америке.

Вы можете узнать больше о требованиях и о том, как все это работает в вашем штате, в этой статье о тесте GED в каждом штате.

Могу ли я учиться на GED бесплатно онлайн?

Да, вариантов подготовки к тесту GED очень много. Доступны бесплатные онлайн-классы и бесплатные практические тесты.

Сколько уроков бесплатно?

BestGEDClasses.org публикует 146 бесплатных онлайн-курсов GED и 85 бесплатных практических тестов. Эти занятия помогут вам начать работу с GED Prep. Если вам нужно больше времени, вы можете продолжить обучение, присоединившись к Covcel GED Prep.

Насколько эффективны онлайн-классы GED?

Для некоторых взрослых идея вернуться в школу является привлекательной и захватывающей, для других - это кошмар.

Большинство людей, которые хотели бы продолжить свое образование и получить сертификаты GED, имеют работу, семью и другие обязательства.

Если добавить регулярное учебное время для вас практически невозможно, то онлайн-классы GED - правильное решение для вас.

Онлайн-обучение можно проводить где угодно - от комфорта вашего собственного дома или в офисе в обеденное время до любого места, которое вам больше всего подходит.

Кроме того, нет установленного расписания, которому необходимо следовать, и у вас не будет никаких затрат на дорогу в класс и обратно.

Подойдут ли мне онлайн-классы?

Онлайн-классы могут быть очень полезными, особенно для студентов, которые предпочитают визуальное обучение и могут учиться самостоятельно.

Визуальные учащиеся лучше запоминают информацию, если она представлена ​​визуально, а не устно. Итак, если вы визуальный ученик, вам следует попробовать онлайн-классы.

Лучшие онлайн-классы GED в 2021 году

Наши онлайн-классы подготовки к GED обновлены до 2021 года и призваны помочь вам добиться успеха. Мы регулярно добавляем новые уроки и новые практические тесты.

Эти новые уроки отражают изменения в реальном тесте GED и помогут вам понять суть подготовки к GED.

Магии нет; вам нужно поработать, но вознаграждение будет огромным, а ваше будущее многообещающим.

Поможет ли вам онлайн-подготовка к GED?

Что делает наш курс GED особенно полезным, так это то, что он вызывает интерес и волнение - что-то необходимое для того, чтобы студенты продолжали заниматься любым делом.

Благодаря интерактивным материалам, увлекательным видео и четким объяснениям, а также некоторым стратегиям сдачи тестов и практическим тестам наши классы оказались в авангарде современных онлайн-источников для подготовки к экзаменам GED.

Кроме того, наши материалы могут быть легко применены к тестам TASC или HiSET на соответствие требованиям средней школы (HSE).

Итак, если вы готовы, наконец, сделать решительный шаг и получить диплом, эквивалентный средней школе, наш онлайн-курс GED - это то, что вам нужно. Это отличная возможность улучшить свое образование без каких-либо затрат.

После сдачи экзамена выпускникам GED будет вручен аттестат о среднем образовании или сертификат от их штата. Держатели GED зарабатывают в среднем как минимум на 9 500 долларов в год больше, чем держатели без GED.

Диплом GED позволяет получить высшее образование, приведет к улучшению карьерного роста и к лучшей жизни в целом.

Как лучше всего учиться?

Обучение во взрослом возрасте отличается от обучения в старшей школе. Когда вы начинаете реальную жизнь, вам нужно применять разные методы обучения. Традиционные «методы старшей школы» требуют времени, а время дорого. Особенно, когда нужно сдать тест GED.

Итак, как лучше всего выучить ? Эти двадцать семь учебных навыков GED станут отличным подспорьем, чтобы подготовить вас к эффективной подготовке к экзамену GED.

27 GED Study Habits

При подготовке к экзамену GED важно не только просто упорно учиться, но и учиться с умом и узнавать стратегии сдачи тестов GED, которые помогут вам улучшить свои результаты.

Итак, ваши подготовительные усилия должны быть направлены не только на изучение предмета GED®, но и на то, как сдать экзамен эффективно и разумно.

Найдите подходящий стиль обучения

Прежде всего, выберите стиль обучения, который вам больше всего подходит.Существует довольно много разных стилей обучения, и каждый студент запоминает информацию по-своему.

Основными стилями обучения являются визуальный (через изображения и картинки), слуховой (для учащихся, которые предпочитают устное слово, музыку или другие звуки) и кинестетический (для учащихся, которые лучше всего учатся с помощью более физически ориентированного стиля обучения с руками, телом. , осязание).

Найдите время для учебы

Успешные студенты распределяют свое обучение на несколько коротких периодов времени.Они не пытаются втиснуть все это в несколько занятий. Чтобы добиться успеха, вам необходимо иметь более короткие периоды обучения на регулярной основе.

Помните правило 80/20

Многие студенты знакомы с силой Правила 80/20.

Правило 80-20 также называется «принципом Парето», который утверждает, что 80 процентов результатов (выходов) возникают всего лишь из 20 процентов всех причин (входов).

Теперь по поводу учебы. Если вы сосредоточите свое драгоценное время на учебе на 80% всей информации и будете знать это наизусть, все будет в порядке.Если вы не владеете некоторыми небольшими концепциями GED, ничего страшного. Вы все равно пройдете этот субтест, чтобы перейти к следующему субтесту GED.

Помните о правиле трех

Так называемое «Правило трех» гласит, что, когда вы изучаете что-то новое, вы должны хотя бы трижды познакомиться с этой темой, прежде чем вы сможете ожидать, что овладеете этой темой и научитесь ее применять.

Итак, готовясь к экзамену GED, не ожидайте, что вы сможете вспомнить предоставленную информацию, просто посмотрев видеоурок один раз.

Если вы, однако, просмотрите информацию по теме еще два раза и посмотрите видео, возможно, еще два раза, вы можете рассчитывать на довольно хорошее владение предметом.

Пройдите также несколько практических тестов, чтобы определить свои слабые и сильные стороны. Пройдя практический тест, вернитесь к видеоуроку и внимательно послушайте его еще раз.

«Правило трех» хорошо известно спортивным тренерам.

Баскетбольные тренеры, например, понимают, что они могут обучить игроков новым навыкам за 20 минут, что им требуется около 20 повторений, чтобы они почувствовали себя комфортно, и что требуется около 20 дней повторных тренировок, прежде чем новые навыки станут глубокими -корневой.Это тот же принцип, что и в нашем «Правиле трех».

Исследование в установленное время

Это ключ к созданию ежедневной учебной программы. При ежедневном обучении в одно и то же время ваше обучение станет частью вашей повседневной жизни, и ваше обучение будет более продуктивным.

Придерживайтесь расписания занятий

Если вы планируете учебу в определенное время, обязательно придерживайтесь своего графика. Учащиеся, которые учатся изредка и от случая к случаю, обычно не успевают так хорошо, как те, которые придерживаются своего учебного расписания.

Исследование с указанием направления и поставленными целями

Обучение без какого-либо направления не будет эффективным, поэтому для каждого учебного блока знайте, что необходимо выполнить. Поэтому каждый раз, когда вы начинаете учиться, знайте, чего вы хотите достичь во время учебной сессии.

Экзамен GED теперь также можно сдавать онлайн для учащихся, получивших «зеленый» результат на практическом тесте GED Ready®.

Не откладывайте запланированные учебные занятия

Не откладывайте учебную сессию по какой-либо причине.Даже если вам не нравится этот предмет или вы думаете, что у вас есть еще кое-что, что нужно сделать, продолжайте учебную сессию и не откладывайте на потом.

Имейте в виду, что промедление часто приводит к спешке - основной причине ошибок.

Не отвлекайтесь

Отвлечься - это обычное дело. Возможно, это твоя семья или телевизор. Он может быть даже слишком тихим, а некоторый фоновый шум может вас успокоить. В любом случае отвлечение внимания приводит к снижению концентрации внимания, что повлияет на вашу учебу.

Так что постарайтесь найти место для учебы, где вы не будете отвлекаться.

Эффективно делайте заметки

В классе или во время онлайн-обучения делайте заметки, которые вы можете просмотреть позже. Обязательно делайте хорошие заметки, которые вы поймете, запомнив, чтобы потом не запутаться, просматривая их.

Если вы внимательно примете к сведению, вы увидите, что сдавать экзамен GED совсем не обязательно. Так что делайте заметки и регулярно просматривайте их.

Просмотрите свои заметки перед началом нового сеанса

Перед тем, как начать новую учебную сессию, а также перед выполнением задания, внимательно просмотрите сделанные вами заметки.

Так будет легче разобраться в предметном материале и правильно выполнить задание.

Используйте выходные, чтобы просмотреть свои заметки и другие учебные материалы

Чтобы добиться успеха, вы должны использовать выходные, чтобы просмотреть свои записи и то, что вы узнали за последнюю неделю.

Таким образом, вы будете готовы к изучению концепций, которые дополняют ранее полученные знания и курсовую работу.

Создайте позитивный настрой

Когда вы учитесь на GED, постарайтесь думать о себе позитивно и напоминать себе о том, чего вы достигли, и думать о своих способностях и навыках.

Старайтесь избегать абсолютного мышления. Вместо того, чтобы думать: «Как всегда, я все испорчу», поищите вещи, которые помогут вам добиться большего.

Тренируйтесь с друзьями

Ну, говорят, что практика ведет к совершенству, и это правда.

Конечно, прохождение практических тестов - отличный способ выявить свои слабые и сильные стороны, но практика с друзьями или одноклассниками также является отличным способом эффективно проверить свои знания и навыки.

Сначала займитесь самым простым предметом GED

Если вы сначала изучите подтест GED, который является самым легким для вас, ваша самооценка повысится, и ваше обучение может упроститься.

Это работает для большинства студентов, но есть и студенты, которые предпочитают сначала изучать самый сложный предмет.

Они считают, что если они справились с самым сложным предметом, следующие темы покажутся легкими. Выбор за вами, но подготовка к самому легкому предмету - проверенный метод.

Позвоните учителю или другому ученику, если тема слишком сложна

Все мы понимаем, что две головы лучше, чем одна. Не смущайтесь, если не понимаете тему.Ваш учитель или один из ваших одноклассников будут рады вам помочь.

Во время перерывов отойдите от учебного стола

Когда вы сделаете перерыв, отойдите от своего рабочего стола и займитесь чем-нибудь совершенно другим. И вашему мозгу, и вашему телу временами нужен перерыв. Лучше делать что-то активно, чем проверять свой смартфон, включать телевизор или смотреть видео.

Вам лучше пойти на небольшую прогулку, так как такая деятельность даст вашему мозгу настоящий отдых.

Следите за своими занятиями с помощью ежедневника

Когда дело доходит до учебы, убедитесь, что вы хорошо организованы, поэтому используйте планировщик для своих учебных задач.

Если вы этого не сделаете, вы потратите драгоценное время, поскольку столкнетесь с работой в последнюю минуту, о которой вы забыли узнать, или вам придется ложиться спать допоздна, чтобы разобраться с предметом, который уже должен был быть завершено ранее.

Проверьте, что вы сделали, прежде чем остановиться.

Когда вы закончите учебный блок, не останавливайтесь, пока не проверите свою работу на предмет небрежных ошибок.Вы должны проверить его на наличие орфографических или грамматических ошибок, правильного изложения или правильных ответов на заданные вопросы.

Таким образом, вы скоро будете на верном пути к получению аттестата зрелости!

Держитесь подальше от телефона

Раньше мы говорили об отвлекающих факторах, но сегодня большинство студентов постоянно пользуются своими телефонами. S0 Хороший выход - избегать телефона во время учебы. Просто включите беззвучный режим, отключите оповещения и удалите его из учебной комнаты.

Ваше образование должно быть вашим приоритетом номер 1 во время учебных блоков.

Держитесь подальше от социальных сетей

Как и в случае с телефоном, отвлекающие факторы приводят к плохим результатам учебы. Социальные сети управляют жизнью многих студентов, и, поскольку вы, вероятно, будете использовать свой компьютер или ноутбук для учебы, убедитесь, что вы используете его только для этого!

Общение через социальные сети может подождать, пока вы завершите учебный блок и не проверите свою работу на наличие ошибок, верно?

Как насчет того, чтобы присоединиться к учебной группе?

Социальные учащиеся могут захотеть присоединиться к учебной группе, чтобы помочь им лучше усвоить учебный материал.Затем у них будет возможность получить объяснения по сложным темам, задать вопросы или получить пользу от вопросов, которые задают другие студенты.

Имейте в виду, что в учебной группе должно быть не более шести студентов.

Высыпайтесь и отдыхайте.

Учиться в сонном состоянии крайне неэффективно. Когда ваше тело говорит вам, что вы устали, отнеситесь к этому серьезно и вздремните или ложитесь спать. Если вы выспитесь, вы лучше поймете информацию и легче запомните ее.

Хороший ночной сон снимет стресс, так что учеба будет полезной, а результаты тестов улучшатся!

Практика с пробными тестами

Пройти несколько пробных тестов - отличный способ углубиться в изучение тем и подготовиться к большому дню.

Сдача практических тестов позволит отточить то, что вы изучили, и позволит вам определить, какие темы требуют вашего внимания больше всего. В Интернете можно найти множество практических тестов, и этот веб-сайт также предлагает вам множество пробных тестов бесплатно.

Активно вспоминать во время учебы

Постарайтесь сознательно поработать над своими навыками активного вспоминания. Когда вы изучаете что-то новое, попробуйте закрыть глаза и вспомнить концепцию или факт из того, что вы узнали по памяти.

Вы можете даже носить с собой несколько карточек и время от времени проверять себя в свободное время. Регулярное тестирование себя поможет вам сохранить информацию в долговременной памяти.

Учитесь эффективнее с методом Помидора

Техника Помидора позволяет вам заниматься в течение ограниченного периода времени (10, 15, 20 или 25 минут), а затем сделать небольшой перерыв.Затем повторите ту же процедуру несколько раз, прежде чем сделать более длительный перерыв.

Метод Помидора отлично подходит для создания учебного настроения, поскольку легче сказать себе, что нужно учиться в течение 20 минут, чем в течение целого часа. Небольшие перерывы между ними позволяют освежить мозг, прежде чем перейти к следующей теме.

Как работает метод Помидора

Хорошо известной производительной техникой является «Метод Помидора». Следуя этой технике, вы будете изучать блоки длительностью 10, 15 или 25 минут.После всех блоков вы можете сделать 5-минутный перерыв, после чего вы возобновите учебу со следующего 10, 15 или 25-минутного блока.

Цель этого метода - повысить вашу уверенность в себе за счет ряда небольших успехов. При этом вы используете «Принцип малых шагов». Большинство студентов начинают с 10-минутных блоков.

Обычно, изучая метод Помидора, вы проводите «раунды» обучения. Вы будете делать 2, 3 или 4 «помидора» подряд, каждый из которых будет разделен 5-минутным перерывом.Затем, после серии «помидоров», позвольте себе более длительный перерыв.

Сказать себе учиться «всего 10 минут» намного проще, чем думать: «О, мне нужно подготовиться к экзамену по математике сегодня вечером». Когда вам понравится идея изучения 10-минутных блоков, вы можете увеличить их до 15 или 25 минут. Бесчисленное количество студентов находят метод Помидора очень эффективным.

При использовании метода Помидора и во время учебного блока не отвлекайтесь и не отвечайте на телефонные звонки.Не проверяйте электронную почту или Facebook и не посещайте веб-сайты ни на секунду. Если вы сделаете это, этот метод может быть очень полезным для быстрого получения диплома GED, а также для достижения высоких результатов!

Обратите внимание на питание, удобное для учебы

Известно, что здоровое питание («продукты для мозга») улучшает ваш энергетический уровень, поэтому вы сможете более эффективно сосредоточиться на учебных занятиях. Примеры «пищи для мозга» включают брокколи, листовую зелень и жирную рыбу, а также - что, возможно, несколько удивительно, - еще и темный шоколад.Пожалуйста, избегайте «мозговых ядов», таких как нездоровая пища или сладкие закуски. Если вы правильно подпитываете свое тело, это поможет вам добиться положительных результатов, в том числе и на тесте GED!

Советы по сдаче экзаменов GED

Учащиеся, которые хорошо подготовлены и уверены в своих силах, успевают лучше. Беспокойство и неуверенность в себе отвлекают от работы, даже если есть знания и способности.

Исследования показывают, что учащиеся, знакомые с методами сдачи экзаменов, меньше тревожатся перед экзаменами и получают более высокие оценки.Так что познакомьтесь с этими методами сдачи тестов.

Обратите особое внимание на указания, предоставленные перед тестом

Непосредственно перед тем, как вы начнете тест, экзаменатор объяснит, как правильно отвечать на вопросы теста GED. Прислушаться к этому совету является ключевым моментом при прохождении стандартизированного теста, такого как GED.

Внимательно прочтите данные инструкции и следуйте им.

Следование данным инструкциям имеет решающее значение, если вы хотите успешно сдать экзамен GED.Если вы не понимаете инструкции, немедленно попросите экзаменатора дать дополнительные объяснения.

Обратите внимание на важные ключевые слова

При прохождении подтеста GED ищите такие слова, как «наиболее вероятно», «но», «ожидайте» и т. Д. Такие слова часто дают подсказки и указывают, в каком направлении можно найти ответ.

Сначала удалите заведомо неправильные ответы

Имейте в виду, что если какой-либо элемент в вариантах ответа неверен, весь ответ определенно неверен.Таким образом, устранение заведомо неправильных ответов облегчит вам выбор оставшихся вариантов.

Всегда выбирать вариант ответа

В тесте GED штраф за неправильный ответ отсутствует. Поэтому всегда выбирайте вариант из ответов с несколькими вариантами ответов. На GED-тесте угадывание совершенно нормально. Никогда не оставляйте поле пустым, потому что, как сказано, неправильное угадывание не наказывается.

Остерегайтесь ответов со слишком большим количеством слов

В тесте GED слишком многословные ответы обычно неверны.Не пугайтесь чрезмерного употребления слов. Как правило, правильный ответ довольно прост, хотя вам следует помнить о сложных вопросах.

Обязательно отвечайте на вопрос

На тесте GED часто случается, что учащиеся не отвечают на заданный вопрос. Так что внимательно прочтите вопросы и убедитесь, что вы отвечаете на них.

Последнее обновление 29 апреля 2021 г.

уроков и инструменты онлайн-обучения для нынешних студентов

Seeds хочет дать вам возможность заниматься самостоятельно.Вам не обязательно быть учеником виртуального класса, чтобы использовать эти цифровые ресурсы - они предназначены для всех!

Независимо от того, находитесь ли вы в местной библиотеке или на своем компьютере дома, у вас есть доступ к тем же ресурсам, что и при работе в компьютерной лаборатории Seeds.

Обратите внимание, что по некоторым из этих ссылок вам потребуется войти в систему. Имейте под рукой свои имена пользователей и пароли.

Самостоятельное изучение дисциплин НИУ ВШЭ

Khan Academy Видео-лекции по математике на YouTube, которые охватывают все уровни математики GED.Если вы новичок в Khan Academy, вам нужно будет создать бесплатную учетную запись.

  • Начните здесь:
  • (1) Нажмите «Ученик»
  • (2) Введите дату вашего рождения
  • (3) нажмите «Зарегистрироваться по электронной почте».
  • (4) Введите свой адрес электронной почты и придумайте пароль, который вы запомните. Запишите это, если нужно.
  • Советы для новых пользователей

Mathtv Другой ресурс для видео, охватывающих все уровни математики GED

ReadWorks Сайт, позволяющий попрактиковаться в чтении отрывков.Этот тип практики поможет вам быстрее читать и лучше понимать. Аудио поможет вам с новыми словами. Отрывки из ReadWorks также включают в себя науку и общественные науки. Первым пользователям необходимо создать новую учетную запись.

  1. Заполните форму новой учетной записи, указав свои данные.
  2. На ваш адрес электронной почты будет немедленно отправлено письмо.
  3. Прочтите свое электронное письмо и щелкните содержащуюся в нем веб-ссылку.
  4. Ваша учетная запись будет подтверждена, и вы войдете в систему.
  5. Теперь выберите курс, в котором вы хотите участвовать.
  6. Если вам будет предложено ввести «регистрационный ключ» - используйте тот, который вам дал учитель. Это «зачислит» вас на курс.
  7. Теперь вы можете получить доступ к полному курсу. С этого момента вам нужно будет только ввести свое личное имя пользователя и пароль (в форме на этой странице), чтобы войти в систему и получить доступ к любому курсу, на который вы записались.

Для входа: Воспользуйтесь этой ссылкой: https://www.readworks.org/student-authentication. Введите код класса из вашего электронного письма. Найдите свое имя. Введите 1234 в качестве пароля

.

Common Lit Программа обучения грамоте и оценки для 3–12 классов.Для начинающих пользователей необходимо зарегистрироваться:

  1. Используйте эту ссылку https://www.commonlit.org/en/enroll
  2. Введите следующий код класса из вашего электронного письма: 3ZLPLV

Mindplay Интерактивный сайт для улучшения понимания прочитанного

E-Reading Ресурс для тренировки понимания прочитанного, включая художественную и документальную литературу, и конкретных навыков, таких как умозаключение, основная идея и цель автора

Теория чтения Ресурс, который обеспечивает практику понимания прочитанного, включающую ответы и объяснения

Английский для всех Рабочие листы и упражнения на грамматику и понимание прочитанного

Khan Academy Science Видео-лекции по науке на YouTube, которые охватывают все уровни учебной программы GED

Интерактивная таблица Менделеева Полезный ресурс для практического изучения периодической таблицы элементов

Наука Фонда основных знаний (3-5)

Khan Academy Social Studies Видео с лекциями по социальным наукам на YouTube, которые охватывают все уровни учебной программы GED

Civics Preparation Предоставляет видео и практические занятия по учебной программе GED по гражданскому праву

Фонд основных знаний История и география (K-8)

Совершенствуйте свои навыки работы с компьютером

Набор текста.com Войдите в свою учетную запись и попрактикуйтесь в наборе текста. Подходит для всех уровней практики.

Набор текста для сочинения Этот сайт позволяет вам попрактиковаться в написании собственного текста. Отлично подходит для практики сочинения.

Учебное пособие по вводу текста В этом учебном пособии для начинающих представлены пошаговые инструкции по вводу текста.

Основы работы с компьютером

Видео с инструкциями - КОРОТКИЕ видеоролики, охватывающие широкий круг тем, от включения и выключения компьютера до восстановления утерянных паролей и прохождения практических тестов на GED.com.

Начало работы Пошаговое руководство по использованию компьютера

Mouse Tutorial Научитесь пользоваться компьютерной мышью

Mousing Around Практикуйте свои навыки работы с мышью в этом предшественнике Mousercise

Mousercise Практикуйте свои навыки работы с мышью в этой интерактивной игре

Типы компьютеров

Использование ПК Введение в операционную систему для компьютера Windows

Использование Mac Введение в операционную систему для компьютера Macintosh (Apple)

Microsoft Word

Word Tutorial Введение в основные способы использования текстового редактора Microsoft Word

  • Основы: начать использовать Word, создавать и открывать документы, а также сохранять и делиться документами
  • Текст: форматирование текста с использованием функции поиска и замены, отступов и табуляций, интервала между строками и абзацами, списков и гиперссылок
  • Макет страницы, печать документов, разрывы, столбцы, верхние и нижние колонтитулы и номера страниц
  • Перенос изображений и текста, форматирование изображений, фигур, текстовых полей, выравнивание, упорядочение и группировка объектов, таблиц и диаграмм
  • Проверка орфографии и грамматики, отслеживание изменений и комментариев, проверка и защита документов
  • Тест: Проверьте свои знания Microsoft Word

Другие программы Microsoft Office

Excel Обзор Уроки по использованию программы для работы с электронными таблицами Excel

PowerPoint Уроки по использованию программного обеспечения для презентаций PowerPoint

Основы поиска - узнайте, как работают поисковые системы и как их использовать

Уточнение результатов поиска в Интернете - узнайте, как максимально эффективно использовать результаты поиска

Навигация по веб-сайту

Введение в электронное письмо

Введение в электронное письмо 2

Базовые поисковые системы

Безопасность в сети

Skype, Facebook и социальные сети

Мобильные устройства

Интернет-магазин

Практика беглого чтения

ReadWorks Сайт, позволяющий попрактиковаться в чтении отрывков.Этот тип практики поможет вам быстрее читать и лучше понимать. Аудио поможет вам с новыми словами. Отрывки из ReadWorks также включают в себя науку и общественные науки. Первым пользователям необходимо создать новую учетную запись.

  1. Заполните форму новой учетной записи, указав свои данные.
  2. На ваш адрес электронной почты будет немедленно отправлено письмо.
  3. Прочтите свое электронное письмо и щелкните содержащуюся в нем веб-ссылку.
  4. Ваша учетная запись будет подтверждена, и вы войдете в систему.
  5. Теперь выберите курс, в котором вы хотите участвовать.
  6. Если вам будет предложено ввести «регистрационный ключ» - используйте тот, который вам дал учитель. Это «зачислит» вас на курс.
  7. Теперь вы можете получить доступ к полному курсу. С этого момента вам нужно будет только ввести свое личное имя пользователя и пароль (в форме на этой странице), чтобы войти в систему и получить доступ к любому курсу, на который вы записались.

Для входа: Воспользуйтесь этой ссылкой: https://www.readworks.org/student-authentication. Введите код класса из вашего электронного письма. Найдите свое имя. Введите 1234 в качестве пароля

.

Смотрите записанные уроки, созданные репетиторами Seeds

Во время закрытия COVID-19 репетиторы Seeds создали и представили живые уроки по видеоконференции.Эти уроки записывались.

Посмотрите более 100 видеороликов по всем темам GED, основам работы с компьютером и обучению работе.

Оценка цифровой грамотности

Добро пожаловать - LifeWorks

LifeWorks благодарит вас за проявленный интерес к нашей программе подготовки к получению статуса старшей школы.

Наша программа эквивалентности средней школы готовит вас к сдаче GED или HiSET для получения сертификата эквивалентности средней школы.Наша программа предлагает подготовку к GED и HiSET; академическое репетиторство; обучение жизненным навыкам; карьерная осведомленность; и обучение навыкам работы с компьютером. Цели программы - повысить академический уровень студентов, подготовить студентов к экзамену GED или HiSET, а также помочь студентам в трудоустройстве и / или улучшении профессиональных навыков. Классное обучение включает в себя компьютерное обучение в самостоятельном темпе, упражнения в небольших группах, лекции, видео и другие экспериментальные учебные мероприятия. Планы уроков гибкие и индивидуальные, чтобы соответствовать академическим потребностям учащегося.Занятия предлагаются круглый год по принципу открытый-выходной.

Выберите тест, который подходит именно вам!

GED test- Общеобразовательный тест на развитие, проводимый службой тестирования GED: экзамен GED включает четыре предметных теста: мышление с помощью языковых навыков, математическое мышление, общественные науки и естественные науки.

Экзамен HiSET - Эквивалентный экзамен для старшей школы от ETS: Экзамен HiSET состоит из пяти частей, которые включают в себя языковое искусство-чтение, языковое искусство-письмо, математику, естественные науки и общественные науки.Для получения дополнительной информации о HiSET посетите их веб-сайт (https://hiset.ets.org)

Поддерживаемое образование

LifeWorks предлагает помощь в подготовке к колледжу для выпускников, которые хотят и дальше преследовать свои образовательные цели. Поддерживаемое образование предназначено для молодежи и молодых людей в возрасте от 17 до 26 лет, уже получающих услуги LifeWorks, которые имеют диплом GED или средней школы. Поддержка может включать, помимо прочего, ознакомление клиентов с образовательными учреждениями, помощь в заполнении заявлений, обучение, навигацию по финансовой помощи, оказание прямой помощи в приобретении книг и расходных материалов, а также знакомство клиентов с ресурсами и персоналом кампуса.

Как начать

Step 1

Примите участие в Дне приветствия!

Step 2

В день приветствия узнайте о программе HSE и других услугах LifeWorks, которые могут вам помочь. Обратитесь к специалисту по приему, чтобы завершить процесс приема. Учащиеся 18 лет и младше должны сопровождаться одним из родителей или опекуном. Назначьте встречу с инструктором после завершения приема.

Step 3

Приходите на прием к инструктору, чтобы составить план обслуживания, проверить документацию и заполнить документы.Принесите на прием все необходимые документы. Учащиеся 18 лет и младше должны сопровождаться родителем или опекуном.

Step 4

Посещая занятия, работайте над достижением целей, указанных в вашем плане обслуживания.

Step 5

Сдайте тест GED или экзамен HiSET, сдавайте и заканчивайте!

Step 6

Зарегистрируйтесь в программе поддерживаемого образования и подайте заявление в колледж.

Будьте в курсе!

Следуйте за нами на Facebook на facebook.com / lifeworks.ged

NPTEL :: Ocean Engineering - NOC: HSE для инженеров-нефтяников и инженеров-нефтяников

908 16 Лекция : Анализ аварий 908 90 810 31 Лекция 1 - Оценка реакции на дозу Лекция Лекция Практика идентификации 1
1 Лекция 1 - Введение Скачать
2 Лекция 2 - Буровые работы и последствия Скачать
3 Лекция 3 - Несчастные случаи при бурении Скачать
4 Лекция 4 - Разливы нефти Скачать
8 Лекция
6 Лекция 6 - Моделирование загрязнения I Скачать
7 Лекция 7 - Моделирование загрязнения II Скачать
8 Моделирование 908 III - Pollution Modeling 8 - Pollution Modeling 8 - Pollution Modeling 8 - Pollution Modelling
9 Лекция 9 - Управление рисками Скачать
10 Лекция 1 - Введение Скачать
11 Лекция 2 - Практика HSE Скачать
12 Лекция 3 - Уроки, извлеченные из несчастных случаев16 Скачать Лекция 4 - Руководство по ОТБОС Скачать
14 Лекция 5 - Уроки HSE Скачать
15 Лекция 6 - Оценка рисков I Скачать 16 9080 Лекция - Финансовый риск Скачать
17 Лекция 8 - Финансовый риск Пример Задача Скачать
18 Лекция 9 - Оценка рисков и анализ происшествий Скачать 19
Загрузить
20 Лекция 11 - Оценка опасностей - I Скачать
21 Лекция 12 - Анализ опасностей I Скачать
22 Лекция 13 - Hazop I Скачать 16 Лекция 16 14 - Hazop II Загрузить
24 Лекция 15 - Hazop III Загрузить
25 Лекция 16 - Hazop IV Загрузить
26 Hazop V Скачать
27 Лекция 18 - Hazop (Пример из практики) Скачать
28 Лекция 19 - Аварии на морских платформах Скачать
29 Загрузить
30 Лекция 21 - FMEA Загрузить
Лекция 22 - Пример FMEA Скачать
32 Лекция 23- Пример-II FMEA Скачать
33 Лекция 24 - Упражнения 10 Скачать
35 Лекция 2 - Характеристики воспламеняемости Скачать
36 Лекция 3 - Диаграмма воспламеняемости Скачать 16
Скачать
38 Лекция 5 - Химические взрывы Скачать
39 Лекция 6 - Предотвращение пожаров и взрывов I Скачать
40 Загрузить
41 Lectu re 8 - Практика предотвращения пожаров Скачать
42 Лекция 9 - Контроль промышленной гигиены Скачать
43 Лекция 10 - Анализ химических рисков Скачать
- Анализ химических рисков II Загрузить
45 Лекция 12 - CEI - Примеры Загрузить
46 Лекция 13 - Приложение QRA Загрузить
47 Скачать
48 Лекция 15 - Риски в морских системах I Скачать
49 Лекция 16 - Риски в морских системах II Скачать
50810 50 - Техника безопасности при проектировании и эксплуатации Скачать
51 Лекция 18 - Меры безопасности при проектировании и эксплуатации II Скачать
52 Лекция 19 - Факторы безопасности для замкнутых пространств I Скачать
53 Лекция 20 - Правила техники безопасности для замкнутые пространства II Загрузить
54 Лекция 21 - Правила техники безопасности при противопожарной защите Загрузить
55 Лекция 22 - Управление производственной безопасностью Загрузить

Каждый курс Machine Learning Интернет, оцененный по вашим отзывам

от Дэвида Вентури

Wooden Robot от Kaboompics

Полтора года назад я бросил одну из лучших программ по информатике в Канаде.Я начал создавать свою собственную магистерскую программу по наукам о данных, используя онлайн-ресурсы. Я понял, что могу научиться всему, что мне нужно, с помощью edX, Coursera и Udacity. И я мог изучить его быстрее, эффективнее и за небольшую плату.

Я почти закончил. Я прошел много курсов, связанных с наукой о данных, и проверял некоторые из многих других. Я знаю, какие есть варианты и какие навыки необходимы учащимся, готовящимся к роли аналитика данных или ученого. Итак, я начал создавать ориентированное на обзоры руководство, которое рекомендует лучшие курсы по каждому предмету в области науки о данных.

Для первого руководства из этой серии я порекомендовал несколько классов кодирования для начинающих специалистов по анализу данных. Потом была статистика и классы вероятностей. Затем введение в науку о данных. Также визуализация данных.

Теперь о машинном обучении.

Для этого руководства я потратил дюжину часов, пытаясь определить каждый онлайн-курс машинного обучения, предложенный по состоянию на май 2017 года, извлекая ключевую информацию из их учебных планов и обзоров и составляя их рейтинги. Моей конечной целью было определить три лучших доступных курса и представить их вам ниже.

Для этой задачи я обратился ни к кому другому, как к сообществу Class Central с открытым исходным кодом и его базе данных, содержащей тысячи оценок и обзоров курсов. Домашняя страница

Class Central.

С 2011 года основатель Class Central Дхавал Шах внимательно следит за онлайн-курсами, чем кто-либо другой в мире. Дхавал лично помог мне составить этот список ресурсов.

Как мы выбрали курсы для рассмотрения

Каждый курс должен соответствовать трем критериям:

  1. Он должен содержать значительный объем материалов для машинного обучения. В идеале машинное обучение является основной темой. Обратите внимание, что курсы только для глубокого обучения исключены. Подробнее об этом позже.
  2. Он должен предлагаться по запросу или каждые несколько месяцев.
  3. Это должен быть интерактивный онлайн-курс, поэтому никаких книг или учебных пособий только для чтения . Хотя это жизнеспособные способы обучения, в этом руководстве основное внимание уделяется курсам. Курсы, которые являются строго видео (то есть без викторин, заданий и т. Д.), Также исключаются.

Мы считаем, что прошли все известные курсы, соответствующие вышеуказанным критериям.Поскольку на Udemy, по-видимому, есть сотни курсов, мы решили рассмотреть только те, которые получили наибольшее количество отзывов и самые высокие оценки.

Но всегда есть шанс, что мы что-то упустили. Пожалуйста, дайте нам знать в разделе комментариев, если мы упустили хороший курс.

Как мы оценивали курсы

Мы собрали средние оценки и количество отзывов с Class Central и других сайтов с обзорами, чтобы рассчитать средневзвешенную оценку для каждого курса. Мы читали текстовые обзоры и использовали эти отзывы для дополнения числовых оценок.

Мы сделали субъективную оценку программы на основе трех факторов:

  1. Объяснение рабочего процесса машинного обучения. Обрисовывает ли курс шаги, необходимые для выполнения успешного проекта машинного обучения? См. Следующий раздел, чтобы узнать, что влечет за собой типичный рабочий процесс.
  2. Охват методов и алгоритмов машинного обучения. Существуют различные методы (например, регрессия, классификация, кластеризация и т. Д.) И алгоритмы (например, в рамках классификации: наивный байесовский метод, деревья решений, машины опорных векторов и т. Д.)) покрыты или только несколько избранных? Предпочтение отдается курсам, которые охватывают больше, не экономя на деталях.
  3. Использование общих инструментов анализа данных и машинного обучения. Преподается ли курс с использованием популярных языков программирования, таких как Python, R и / или Scala? Как насчет популярных библиотек на этих языках? В них нет необходимости, но они полезны, поэтому этим курсам отдается небольшое предпочтение.

Что такое машинное обучение? Что такое рабочий процесс?

Популярное определение происходит от Артура Сэмюэля в 1959 году: машинное обучение - это область информатики, которая дает «компьютерам возможность учиться без явного программирования. На практике это означает разработку компьютерных программ, которые могут делать прогнозы на основе данных. Как люди могут учиться на собственном опыте, так и компьютеры, где данные = опыт.

Рабочий процесс машинного обучения - это процесс, необходимый для выполнения проекта машинного обучения. Хотя отдельные проекты могут отличаться, большинство рабочих процессов имеют несколько общих задач: оценка проблем, исследование данных, предварительная обработка данных, обучение / тестирование / развертывание модели и т. Д. Ниже вы найдете полезную визуализацию этих основных шагов:

Основные шаги типичной машины учебный рабочий процесс с помощью UpX Academy

. Идеальный курс знакомит со всем процессом и предоставляет интерактивные примеры, задания и / или викторины, в которых учащиеся могут выполнять каждую задачу самостоятельно.

Охватывают ли эти курсы глубокое обучение?

Прежде всего, давайте определимся с глубоким обучением. Вот краткое описание:

«Глубокое обучение - это подраздел машинного обучения, связанный с алгоритмами, основанными на структуре и функциях мозга, которые называются искусственными нейронными сетями».
- Джейсон Браунли из Machine Learning Mastery

Как и следовало ожидать, части некоторых курсов машинного обучения содержат контент глубокого обучения. Однако я решил не включать курсы только для глубокого обучения.Если вас интересует именно глубокое обучение, мы подготовили для вас следующую статью:

Погрузитесь в глубокое обучение с помощью 12 бесплатных онлайн-курсов
Каждый день появляются новые заголовки о том, как глубокое обучение меняет мир вокруг нас. . Несколько примеров: medium.freecodecamp.com

Мои три основных рекомендации из этого списка:

Рекомендуемые предварительные условия

В нескольких перечисленных ниже курсах студентам предлагается иметь предварительный опыт программирования, математического анализа, линейной алгебры и статистики.Эти предпосылки понятны, учитывая, что машинное обучение - это сложная дисциплина.

Не хватает нескольких предметов? Хорошие новости! Часть этого опыта можно получить, воспользовавшись нашими рекомендациями в первых двух статьях (программирование, статистика) настоящего Руководства по карьере в области науки о данных. Несколько лучших курсов, приведенных ниже, также содержат краткие инструкции по исчислению и линейной алгебре и выделяют аспекты, наиболее актуальные для машинного обучения, для тех, кто менее знаком.

Мы выбрали лучший курс по машинному обучению…

Машинное обучение Стэнфордского университета на Coursera - явный победитель с точки зрения оценок, обзоров и соответствия учебным программам.Этот курс, который проводил знаменитый Эндрю Нг, основатель Google Brain и бывший главный научный сотрудник Baidu, положил начало созданию Coursera. Он имеет 4,7-звездочный средневзвешенный рейтинг по 422 отзывам.

Выпущенное в 2011 году, оно охватывает все аспекты рабочего процесса машинного обучения. Хотя он имеет меньшую область действия, чем исходный Стэнфордский класс, на котором он основан, ему все же удается охватить большое количество методов и алгоритмов. Предполагаемый срок - одиннадцать недель, две недели посвящены нейронным сетям и глубокому обучению.Доступны бесплатные и платные варианты.

Нг - динамичный, но в то же время мягкий инструктор с осязаемым опытом. Он вселяет уверенность, особенно когда делится практическими советами по внедрению и предупреждениями об общих ловушках. Предоставляется повторный курс по линейной алгебре, и Нг освещает аспекты исчисления, наиболее актуальные для машинного обучения.

Оценка является автоматической и проводится с помощью тестов с несколькими вариантами ответов, которые следуют за каждым уроком и заданиями по программированию. Назначения (их восемь) могут быть выполнены в MATLAB или Octave, которые являются версией MATLAB с открытым исходным кодом.Нг объясняет свой выбор языка:

В прошлом я пытался обучать машинному обучению, используя большое количество различных языков программирования, включая C ++, Java, Python, NumPy, а также Octave… И что я видел после того, как научил Машинное обучение в течение почти десятилетия заключается в том, что вы учитесь намного быстрее, если используете Octave в качестве среды программирования.

Хотя Python и R, вероятно, станут более привлекательным выбором в 2017 году с ростом популярности этих языков, рецензенты отмечают, что это не должно помешать вам пройти курс.

Несколько известных рецензентов отметили следующее:

Стэнфордский курс машинного обучения, давно известный в мире MOOC, действительно является исчерпывающим введением в эту тему. Курс широко охватывает все основные области машинного обучения ... Профессор Нг предваряет каждый сегмент мотивирующим обсуждением и примерами.

Эндрю Нг - одаренный учитель, способный объяснять сложные предметы очень интуитивно и ясно, включая математику, лежащую в основе всех понятий. Настоятельно рекомендуется.

Единственная проблема, которую я вижу с этим курсом, заключается в том, что он устанавливает очень высокую планку ожидания для других курсов.

Новое представление Ivy League с блестящим профессором

Машинное обучение Колумбийского университета - относительно новое предложение, которое является частью их MicroMasters по искусственному интеллекту на edX. Хотя он новее и не имеет большого количества обзоров, те, которые у него есть, исключительно сильны. Профессор Джон Пейсли известен как блестящий, ясный и умный человек.Он имеет 4,8-звездочный средневзвешенный рейтинг по 10 отзывам.

Курс также охватывает все аспекты рабочего процесса машинного обучения и больше алгоритмов, чем указанное выше предложение Стэнфордского университета. Columbia's представляет собой более сложное введение, при этом рецензенты отмечают, что учащиеся должны быть довольны рекомендуемыми предпосылками (исчисление, линейная алгебра, статистика, вероятность и кодирование).

Тесты (11), задания по программированию (4) и заключительный экзамен - это способы оценки. Студенты могут использовать Python, Octave или MATLAB для выполнения заданий.Общий расчетный график курса составляет от восьми до десяти часов в неделю в течение двенадцати недель. Это бесплатно с подтвержденным сертификатом, доступным для покупки.

Ниже приведены некоторые из вышеупомянутых блестящих обзоров:

За все годы моей [учебы] я встречал профессоров, которые не были блестящими, профессоров, которые великолепны, но они не знают, как объяснить вещи понятны, и профессора, которые гениальны и знают, как ясно объяснить материал. Доктор Пейсли принадлежит к третьей группе.

Это отличный курс… Язык инструктора точный, и это, на мой взгляд, одна из самых сильных сторон курса. Лекции качественные, слайды тоже отличные.

Доктор Пейсли и его научный руководитель ... ученики Майкла Джордана, отца машинного обучения. [Доктор Пейсли] - лучший профессор ML в Колумбии из-за его способности ясно объяснять. В этом семестре его курс выбрали до 240 студентов, это наибольшее число среди всех профессоров, [преподающих] машинное обучение в Колумбии.

Практическое введение в Python & R от отраслевых экспертов.

Machine Learning AZ ™ на Udemy - это впечатляюще подробное предложение, которое предоставляет инструкции по как Python, так и R, , что редко и нельзя сказать ни о каком из другие топовые блюда. Он имеет 4,5-звездочный средневзвешенный рейтинг по 8119 отзывам, что делает его самым популярным курсом из рассмотренных.

Он охватывает весь рабочий процесс машинного обучения и почти смехотворное (в хорошем смысле слова) количество алгоритмов до 40.5 часов видео по запросу. Курс основан на более прикладном подходе и легче по математике, чем два вышеупомянутых курса. Каждый раздел начинается с «интуитивного» видео от Еременко, которое резюмирует основную теорию изучаемой концепции. Затем де Понтевес проходит через реализацию с отдельными видеороликами для Python и R.

В качестве «бонуса» курс включает шаблоны кода Python и R, которые студенты могут загрузить и использовать в своих собственных проектах. Есть викторины и домашние задания, но это не сильные стороны курса.

Ерёменко и команду SuperDataScience уважают за их способность «делать сложное простым». Кроме того, перечисленные предварительные условия - это «просто немного математики для средней школы», поэтому этот курс может быть лучшим вариантом для тех, кого пугают предложения Стэнфорда и Колумбии.

Несколько известных рецензентов отметили следующее:

Курс профессионально подготовлен, качество звука отличное, а пояснения четкие и краткие… Это невероятная ценность для ваших финансовых и временных вложений.

Это было потрясающе - иметь возможность одновременно изучать курс на двух разных языках программирования.

Кирилл - один из лучших инструкторов по Удеми (если не по Интернету), и я рекомендую брать любой класс, который он преподает. … В этом курсе очень много содержания, вроде тонны!

Конкурс

Наш выбор № 1 имел средневзвешенный рейтинг 4,7 из 5 звезд по 422 отзывам. Давайте посмотрим на другие варианты, отсортированные по убыванию рейтинга. Напоминаем, что курсы только для глубокого обучения не включены в это руководство - вы можете найти их здесь.

The Analytics Edge (Массачусетский технологический институт / edX): больше ориентирован на аналитику в целом, хотя он охватывает несколько тем машинного обучения. Использует R. Сильное повествование, использующее знакомые примеры из реального мира. Испытывающий. От десяти до пятнадцати часов в неделю в течение двенадцати недель. Бесплатно с подтвержденным сертификатом, доступным для покупки. Он имеет средневзвешенный рейтинг 4,9 звезды по 214 отзывам.

Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp (Jose Portilla / Udemy): содержит большие фрагменты контента для машинного обучения, но охватывает весь процесс анализа данных.Более подробное введение в Python. Удивительный курс, хотя и не идеальный для рамок этого руководства. 21,5 часа видео по запросу. Стоимость варьируется в зависимости от скидок Udemy, которые часто бывают. Он имеет 4,6-звездочный средневзвешенный рейтинг по 3316 отзывам.

Учебный курс по науке о данных и машинному обучению с R (Хосе Портилла / Удеми): здесь также применяются комментарии к вышеуказанному курсу Портиллы, за исключением 17,5 часов видео по запросу. Стоимость варьируется в зависимости от скидок Udemy, которые часто бывают.Он имеет 4,6-звездочный средневзвешенный рейтинг по 1317 отзывам.

Серия машинного обучения (Lazy Programmer Inc./Udemy): у ленивого программиста есть серия из 16 курсов по Udemy, посвященных машинному обучению, которую преподает специалист по данным / инженер по большим данным / инженер по полному стеку с впечатляющим резюме. Всего у курсов более 5000 оценок, и почти все они имеют 4,6 звезды. В описании каждого отдельного курса можно найти полезный порядок курсов. Использует Python. Стоимость варьируется в зависимости от скидок Udemy, которые часто бывают.

Машинное обучение (Технологический институт Джорджии / Udacity): сборник трех отдельных курсов: контролируемого, неконтролируемого и обучения с подкреплением. Часть Nanodegree инженера по машинному обучению Udacity и онлайн-магистратуры Georgia Tech (OMS). Маленькие видео, как и стиль Udacity. Приветливые профессора. Предполагаемый срок - четыре месяца. Бесплатно. Он имеет средневзвешенный рейтинг 4,56 звезды по 9 отзывам.

Реализация прогнозной аналитики с помощью Spark в Azure HDInsight (Microsoft / edX): знакомит с основными концепциями машинного обучения и различными алгоритмами.Использует несколько инструментов для работы с большими данными, включая Apache Spark, Scala и Hadoop. Использует Python и R. Четыре часа в неделю в течение шести недель. Бесплатно с подтвержденным сертификатом, доступным для покупки. Он имеет средневзвешенный рейтинг 4,5 звезды по 6 отзывам.

Наука о данных и машинное обучение с Python - в руки! (Фрэнк Кейн / Удеми): использует Python. Кейн имеет девятилетний опыт работы в Amazon и IMDb. Девять часов видео по запросу. Стоимость варьируется в зависимости от скидок Udemy, которые часто бывают.Он имеет средневзвешенный рейтинг 4,5 звезды по 4139 отзывам.

Scala и Spark для больших данных и машинного обучения (Хосе Портилла / Удеми): акцент на «больших данных», в частности, на реализации в Scala и Spark. Десять часов видео по запросу. Стоимость варьируется в зависимости от скидок Udemy, которые часто бывают. Он имеет средневзвешенный рейтинг 4,5 звезды по 607 отзывам.

Инженер по машинному обучению Nanodegree (Udacity): флагманская программа Udacity по машинному обучению, которая включает лучшую в своем классе систему обзора проектов и поддержку карьеры.Программа представляет собой набор из нескольких бесплатных бесплатных курсов Udacity. Соавтор Kaggle. Ориентировочные сроки шесть месяцев. В настоящее время стоит 199 долларов США в месяц с возмещением 50% стоимости обучения для тех, кто закончит обучение в течение 12 месяцев. Он имеет средневзвешенный рейтинг 4,5 звезды по 2 отзывам.

Обучение на основе данных (вводное машинное обучение) (Калифорнийский технологический институт / edX): регистрация на edX в настоящее время закрыта, но также доступна через независимую платформу CalTech (см. Ниже).Он имеет 4,49-звездочный средневзвешенный рейтинг по 42 отзывам.

Обучение на основе данных (вводное машинное обучение) (Ясер Абу-Мостафа / Калифорнийский технологический институт): «Настоящий курс Калифорнийского технологического института, а не его упрощенная версия». Обзоры отмечают, что это отлично подходит для понимания теории машинного обучения. Профессор Ясер Абу-Мостафа пользуется популярностью среди студентов и также написал учебник, на котором основан этот курс. Видео - это записанные на пленку лекции (со слайдами лекций «картинка в картинке»), загруженные на YouTube.Домашние задания представляют собой файлы .pdf. Опыт онлайн-студентов не так совершенен, как три основных рекомендации. Он имеет 4,43-звездочный средневзвешенный рейтинг по 7 отзывам.

Mining Massive Datasets (Стэнфордский университет): машинное обучение с акцентом на «большие данные». Представляет современные распределенные файловые системы и MapReduce. Десять часов в неделю в течение семи недель. Бесплатно. Он имеет 4,4-звездочный средневзвешенный рейтинг по 30 отзывам.

Машинное обучение AWS: полное руководство по Python (Чандра Лингам / Удеми): уникальный акцент на облачном машинном обучении и, в частности, на веб-сервисах Amazon.Использует Python. Девять часов видео по запросу. Стоимость варьируется в зависимости от скидок Udemy, которые часто бывают. Он имеет 4,4-звездочный средневзвешенный рейтинг по 62 отзывам.

Введение в машинное обучение и распознавание лиц в Python (Holczer Balazs / Udemy): использует Python. Восемь часов видео по запросу. Стоимость варьируется в зависимости от скидок Udemy, которые часто бывают. Он имеет 4,4-звездочный средневзвешенный рейтинг по 162 отзывам.

StatLearning: статистическое обучение (Стэнфордский университет): основан на отличном учебнике «Введение в статистическое обучение с приложениями в R» и преподается профессорами, написавшими его.Рецензенты отмечают, что MOOC не так хорош, как книга, цитируя «тонкие» упражнения и посредственные видео. Пять часов в неделю в течение девяти недель. Бесплатно. Он имеет 4,35-звездочный средневзвешенный рейтинг по 84 отзывам.

Специализация по машинному обучению (Вашингтонский университет / Coursera): отличные курсы, но последние два класса (включая проект Capstone) были отменены. Рецензенты отмечают, что эта серия более удобна для восприятия (читай: легче для тех, у кого нет сильного технического опыта), чем другие лучшие курсы машинного обучения (например,грамм. Стэнфордский или Калтех). Имейте в виду, что серия неполна, отсутствуют рекомендательные системы, глубокое обучение и краткое содержание. Доступны бесплатные и платные варианты. Он имеет 4,31-звездочный средневзвешенный рейтинг по 80 отзывам.

Вашингтонский университет преподает специализацию по машинному обучению на Coursera.

От 0 до 1: Машинное обучение, НЛП и Python-Cut to the Chase (Loony Corn / Udemy): «Практичный, застенчивый, но уверенный взгляд на методы машинного обучения». Обучается командой из четырех человек с многолетним опытом работы в отрасли.Использует Python. Стоимость варьируется в зависимости от скидок Udemy, которые часто бывают. Он имеет 4,2-звездочный средневзвешенный рейтинг по 494 отзывам.

Принципы машинного обучения (Microsoft / edX): используется машинное обучение R, Python и Microsoft Azure. Часть сертификата Microsoft Professional Program в области науки о данных. Три-четыре часа в неделю в течение шести недель. Бесплатно с подтвержденным сертификатом, доступным для покупки. Он имеет 4,09-звездочный средневзвешенный рейтинг по 11 отзывам.

Большие данные: статистический вывод и машинное обучение (Технологический университет Квинсленда / FutureLearn): хороший краткий исследовательский курс машинного обучения с упором на большие данные.Охватывает несколько инструментов, таких как R, h3O Flow и WEKA. Всего три недели при рекомендованных двух часах в неделю, но один рецензент отметил, что шесть часов в неделю было бы более подходящим. Доступны бесплатные и платные варианты. Он имеет 4-звездочный средневзвешенный рейтинг по 4 отзывам.

Наука о геномных данных и кластеризация (Биоинформатика V) (Калифорнийский университет, Сан-Диего / Coursera): для тех, кто интересуется пересечением информатики и биологии и тем, как это представляет собой важный рубеж в современной науке.Ориентирован на кластеризацию и уменьшение размерности. Часть специализации UCSD по биоинформатике. Доступны бесплатные и платные варианты. Он имеет 4-звездочный средневзвешенный рейтинг по 3 отзывам.

Введение в машинное обучение (Udacity): уделяет приоритетное внимание широте темы и практическим инструментам (на Python), а не глубине и теории. Инструкторы, Себастьян Трун и Кэти Мэлоун, делают этот урок таким увлекательным. Состоит из небольших видеороликов и викторин, за которыми следует мини-проект для каждого урока. В настоящее время входит в состав Data Analyst Nanodegree от Udacity.Предполагаемый срок - десять недель. Бесплатно. Он имеет средневзвешенный рейтинг 3,95 звезды по 19 отзывам.

Машинное обучение для анализа данных (Уэслианский университет / Coursera): краткое введение в машинное обучение и несколько избранных алгоритмов. Охватывает деревья решений, случайные леса, регрессию лассо и кластеризацию k-средних. Часть специализации Уэслиана по анализу и интерпретации данных. Ориентировочные сроки - четыре недели. Доступны бесплатные и платные варианты. Он имеет средневзвешенный рейтинг 3,6 звезды по 5 отзывам.

Программирование с помощью Python для науки о данных (Microsoft / edX): разработан Microsoft в партнерстве с Coding Dojo. Использует Python. Восемь часов в неделю в течение шести недель. Доступны бесплатные и платные варианты. Он имеет средневзвешенный рейтинг 3,46 звезды по 37 отзывам.

Машинное обучение для трейдинга (Технологический институт Джорджии / Udacity): фокусируется на применении вероятностных подходов машинного обучения к торговым решениям. Использует Python. Часть Nanodegree инженера по машинному обучению Udacity и онлайн-магистратуры Georgia Tech (OMS).Предполагаемый срок - четыре месяца. Бесплатно. Он имеет средневзвешенный рейтинг 3,29 звезды по 14 отзывам.

Практическое машинное обучение (Университет Джона Хопкинса / Coursera): краткое практическое введение в ряд алгоритмов машинного обучения. Несколько одно- или двухзвездочных обзоров, в которых выражаются различные опасения. Часть специализации JHU в области науки о данных. От четырех до девяти часов в неделю в течение четырех недель. Доступны бесплатные и платные варианты. Он имеет средневзвешенный рейтинг 3,11 звезды по 37 отзывам.

Машинное обучение для науки о данных и аналитики (Колумбийский университет / edX): знакомит с широким кругом тем машинного обучения.Некоторые страстные негативные отзывы с проблемами, включая выбор контента, отсутствие заданий по программированию и скучную презентацию. От семи до десяти часов в неделю в течение пяти недель. Бесплатно с подтвержденным сертификатом, доступным для покупки. Он имеет средневзвешенный рейтинг 2,74 звезды по 36 отзывам.

Специализация рекомендательных систем (Университет Миннесоты / Coursera): сильное внимание уделяется одному конкретному типу машинного обучения - рекомендательным системам. Специализация из четырех курсов плюс один проект, который представляет собой тематическое исследование.Обучается с использованием LensKit (набор инструментов с открытым исходным кодом для рекомендательных систем). Доступны бесплатные и платные варианты. Он имеет 2-звездочный средневзвешенный рейтинг по 2 отзывам.

Машинное обучение с большими данными (Калифорнийский университет, Сан-Диего / Coursera): ужасные обзоры, подчеркивающие плохое обучение и оценку. Некоторые отметили, что на прохождение всего курса у них ушло всего несколько часов. Часть специализации UCSD в области больших данных. Доступны бесплатные и платные варианты. Он имеет средневзвешенный рейтинг 1,86 звезды по 14 отзывам.

Практическая прогнозная аналитика: модели и методы (Вашингтонский университет / Coursera): краткое введение в основные концепции машинного обучения. Один рецензент отметил недостаток тестов и несложные задания. Часть специализации UW по науке о данных в масштабе. От шести до восьми часов в неделю в течение четырех недель. Доступны бесплатные и платные варианты. Он имеет средневзвешенный рейтинг 1,75 звезды по 4 отзывам.

Следующие курсы по состоянию на май 2017 г. не проверялись ни разу.

Машинное обучение для музыкантов и художников (Goldsmiths, Лондонский университет / Каденце): Уникально. Студенты изучают алгоритмы, программные инструменты и передовые методы машинного обучения, чтобы понимать человеческие жесты, музыкальный звук и другие данные в реальном времени. Семь занятий продолжительностью. Доступны варианты аудита (бесплатно) и премиум (10 долларов США в месяц). Имеет один 5-звездочный обзор.

Прикладное машинное обучение на Python (Мичиганский университет / Coursera): обучение с использованием Python и набора инструментов scikit learn.Часть прикладной науки о данных со специализацией на Python. Планируется начать 29 мая. Доступны бесплатные и платные варианты.

Прикладное машинное обучение (Microsoft / edX): обучение с использованием различных инструментов, включая Python, R и машинное обучение Microsoft Azure (примечание: курс разрабатывает Microsoft). Включает в себя практические занятия для усиления содержания лекции. Три-четыре часа в неделю в течение шести недель. Бесплатно с подтвержденным сертификатом, доступным для покупки.

Машинное обучение с помощью Python (Университет больших данных): Обучение с использованием Python.Ориентировано на новичков. Расчетное время выполнения четыре часа. Университет больших данных является аффилированным лицом IBM. Бесплатно.

Машинное обучение с Apache SystemML (Университет больших данных): обучение с использованием Apache SystemML, языка декларативного стиля, разработанного для крупномасштабного машинного обучения. Расчетное время выполнения восемь часов. Университет больших данных является аффилированным лицом IBM. Бесплатно.

Машинное обучение для науки о данных (Калифорнийский университет, Сан-Диего / edX): не запускается до января 2018 года.Примеры программирования и задания выполняются на Python с использованием записных книжек Jupyter. Восемь часов в неделю в течение десяти недель. Бесплатно с подтвержденным сертификатом, доступным для покупки.

Введение в аналитическое моделирование (Georgia Tech / edX): курс рекламирует R как основной инструмент программирования. От пяти до десяти часов в неделю в течение десяти недель. Бесплатно с подтвержденным сертификатом, доступным для покупки.

Прогностическая аналитика: анализ больших данных (Технологический университет Квинсленда / FutureLearn): краткий обзор нескольких алгоритмов.Использует платформу Vertica Analytics от Hewlett Packard Enterprise в качестве прикладного инструмента. Дата начала будет объявлена ​​дополнительно. Два часа в неделю в течение четырех недель. Бесплатно с доступным для покупки Сертификатом достижений.

Введение в машинное обучение (Universitas Telefónica / Miríada X): Преподавание на испанском языке. Введение в машинное обучение, которое охватывает обучение с учителем и без учителя. Всего около двадцати часов за четыре недели.

Machine Learning Path Step (Dataquest): Обучение на Python с использованием интерактивной платформы Dataquest в браузере.Несколько управляемых проектов и проект «плюс», в котором вы создаете свою собственную систему машинного обучения, используя свои собственные данные. Требуется подписка.

Следующие шесть курсов предлагаются DataCamp. Гибридный стиль обучения DataCamp использует видео и текстовые инструкции с большим количеством примеров с помощью редактора кода в браузере. Для полного доступа к каждому курсу требуется подписка.

DataCamp предлагает несколько курсов машинного обучения.

Введение в машинное обучение (DataCamp): охватывает алгоритмы классификации, регрессии и кластеризации.Использует R. Пятнадцать видео и 81 упражнение с ориентировочной временной шкалой в шесть часов.

Обучение с учителем с помощью scikit-learn (DataCamp): использует Python и scikit-learn. Охватывает алгоритмы классификации и регрессии. Семнадцать видео и 54 упражнения на четыре часа.

Неконтролируемое обучение в R (DataCamp): дает базовое введение в кластеризацию и уменьшение размерности в R. Шестнадцать видео и 49 упражнений с ориентировочной временной шкалой в четыре часа.

Набор инструментов для машинного обучения (DataCamp): преподает «большие идеи» в области машинного обучения. Использует 24 видео и 88 упражнений с ориентировочной временной шкалой в четыре часа.

Машинное обучение с экспертами: школьные бюджеты (DataCamp): пример из конкурса машинного обучения на DrivenData. Включает построение модели для автоматической классификации статей школьного бюджета. Обязательным условием является «контролируемое обучение с помощью scikit-learn» DataCamp. Пятнадцать видео и 51 упражнение на четыре часа.

Неконтролируемое обучение в Python (DataCamp): охватывает множество алгоритмов неконтролируемого обучения с использованием Python, scikit-learn и scipy. Курс заканчивается тем, что студенты создают рекомендательную систему, чтобы рекомендовать популярных музыкальных исполнителей. Тринадцать видео и 52 упражнения на четыре часа.

Машинное обучение (Том Митчелл / Университет Карнеги-Меллона): вводный курс машинного обучения для выпускников Карнеги-Меллона. Обязательное условие для прохождения второго курса для выпускников «Статистическое машинное обучение.”Записанные на пленку университетские лекции с практическими задачами, домашними заданиями и промежуточными экзаменами (все с решениями) размещены в Интернете. Также существует версия курса 2011 года. CMU - одна из лучших школ для изучения машинного обучения, в которой есть целый отдел, посвященный машинному обучению. Бесплатно.

Статистическое машинное обучение (Ларри Вассерман / Университет Карнеги-Меллона): вероятно, самый продвинутый курс в этом руководстве. Продолжение курса машинного обучения Карнеги-Меллона. Записанные на пленку университетские лекции с практическими задачами, домашними заданиями и промежуточными экзаменами (все с решениями) размещены в Интернете.Бесплатно.

CMU - одна из лучших аспирантур по изучению машинного обучения. Машинное обучение и статистическое машинное обучение доступны в Интернете бесплатно.

Машинное обучение бакалавриата (Нандо де Фрейтас / Университет Британской Колумбии): курс машинного обучения бакалавриата. Лекции снимаются и выкладываются на YouTube, а слайды размещаются на сайте курса. Также публикуются задания курса (правда, без решений). де Фрейтас в настоящее время является штатным профессором Оксфордского университета и получает похвалы за свои преподавательские способности на различных форумах.Доступна выпускная версия (см. Ниже).

Машинное обучение (Нандо де Фрейтас / Университет Британской Колумбии): курс машинного обучения для выпускников. Комментарии к бакалавриату де Фрейтаса (см. Выше) применимы и здесь.

Завершение работы

Это пятая из серии из шести частей, охватывающей лучшие онлайн-курсы для начала работы в области науки о данных. Мы рассмотрели программирование в первой статье, статистику и вероятность во второй, введение в науку о данных в третьей статье и визуализацию данных в четвертой.

Я оценивал каждый курс Intro to Data Science в Интернете на основе тысяч точек данных
Год назад я выбыл из одной из лучших программ по информатике в Канаде. Я начал создавать свои собственные данные…

Последней частью будет резюме этих статей, а также лучшие онлайн-курсы по другим ключевым темам, таким как обработка данных, базы данных и даже разработка программного обеспечения.

Если вам нужен полный список онлайн-курсов по Data Science, вы можете найти их на странице Class Central по тематике Data Science and Big Data.

Если вам понравилось это читать, ознакомьтесь с некоторыми другими статьями Class Central:

Вот 250 курсов Ivy League, которые вы можете пройти онлайн прямо сейчас бесплатно
250 МООК из Брауна, Колумбии, Корнелла, Дартмута, Гарварда, Пенн, Принстон и Йель.

50 лучших бесплатных университетских онлайн-курсов по данным
Когда я запустил Class Central в ноябре 2011 года, было около 18 бесплатных онлайн-курсов, и почти все…

Если у вас есть предложения по курсы, которые я пропустил, дайте мне знать в отзывах!

Если вы нашли эту информацию полезной, щелкните значок? так что больше людей увидят это здесь, на Medium.

Это сокращенная версия моей исходной статьи, опубликованной на Class Central, куда я включил подробные программы курса.

Серия онлайн-лекций: COVID-19

Лекция доступна на веб-семинаре 26 августа

Датский опыт общественного здравоохранения в связи с возобновлением работы школ

Здесь вы можете получить доступ к нашему полному онлайн-архиву прошлых лекций о COVID-19 в RCPI.

Щелкните ссылку ниже, чтобы получить доступ к записанным лекциям в Panopto, нашей платформе обмена видео.

Обратите внимание, что этот учебный материал предназначен только для медицинской аудитории.

Выступления, которые теперь доступны для просмотра в этой серии лекций, перечислены ниже.

С нашего мероприятия 26 августа 2020 года

  • Д-р Тайра Гроув Краузе, руководитель отдела, старший консультант, доктор медицины, доктор философии, специалист в области медицины общественного здравоохранения, Инфекционно-эпидемиологические исследования и предвидение в Statens Serum Institut - Открытие школ: опыт датского общественного здравоохранения

С нашего мероприятия 29 июля 2020

  • Д-р Хесус Родригес Баньо: специалист по внутренним болезням; степень специалиста по эпидемиологии и клиническим исследованиям; Профессор медицины Севильского университета; Руководитель отдела инфекционных заболеваний больницы Universitario Virgen Macarena и научный координатор Испанской сети исследований инфекционных заболеваний - Последние новости о Covid с европейской точки зрения
  • Д-р Коринна Садлиер: специалист по инфекционным заболеваниям, Университетская больница Корка - Обзор того, где мы находимся со святым Граалем - вакциной?
  • Д-р Клиона Ни Чиллай: старший преподаватель медицинской геронтологии Дублинского Тринити-колледжа и консультант по общей медицине в больнице Сент-Джеймс - Как COVID-19 увеличивает неравенство в отношении здоровья в маргинализированных сообществах

С нашего мероприятия 25 июня 2020 года

  • Профессор Мэри Кодд, доцент кафедры эпидемиологии и биостатистики, Школа общественного здравоохранения, физиотерапии и спортивных наук, UCD: Ответ общественного здравоохранения на Covid-19: уроки отслеживания контактов
  • Д-р Эбигейл Коллинз, консультант по медицине общественного здравоохранения, Национальная программа борьбы с раком: роль охраны здоровья в учреждениях интернатного типа
  • Проф. Джон Галлахер: Меры в ответ на эпидемию COVID-19, эпидемиологическое здоровье и будущие вызовы
  • Д-р Дейрдре Глисон, специалист по гигиене труда, Medwise - Защита работников мясных заводов Ирландии; перспективы профессионального здоровья
  • Д-р Ина Келли, консультант по медицине общественного здравоохранения, HSE Midlands - Защита работников мясных заводов Ирландии; перспективы общественного здравоохранения
  • Д-р Дервал Иго, консультант по медицине общественного здравоохранения, Национальная справочная лаборатория по вирусам и Центр надзора за охраной здоровья: Исследование по изучению инфекции COVID-19 у людей, живущих в Ирландии (SCOPI)

С нашего мероприятия 10 июня 2020 года

  • Снимок Covid-19 в Ирландии - профессор Мэри Хорган, президент RCPI и консультант по инфекционным заболеваниям в больнице Коркского университета
  • 10 фактов, которые мы узнали о Covid-19 за последние 100 дней - д-р Диармуид О'Ши, регистратор RCPI и врач-консультант по гериатрии и общей медицине в университетской больнице Сент-Винсента
  • Дело не только в вирусной пневмонии - профессор Энтони О'Реган, декан Института медицины и врач-консультант группы здравоохранения Университета Саолта
  • Психическое здоровье и Covid-19 - д-р Хелен Барри, психиатр-консультант, больница Бомонт
  • 10 фактов, которые мы узнали о Covid-19 за 100 дней - доцент Мэри Кодд, доцент кафедры эпидемиологии и биостатистики, Школа общественного здравоохранения, физиотерапии и спортивных наук, UCD
  • SARS-Cov-2: первые 100 дней или 10 вещей, которые мы ненавидим в вас - д-р Киллиан Де Гаскун, директор лаборатории Национальной справочной лаборатории по вирусам и член Национальной группы по чрезвычайным ситуациям в области общественного здравоохранения Ирландии

С нашего мероприятия 20 мая 2020 года

  • Д-р Эоган де Барра, консультант по инфекционным заболеваниям, больница Бомонт - Covid-19: обновленная информация о лечении
  • Д-р Cian McDermott, консультант по неотложной медицине, специализирующийся на ультразвуковой диагностике в местах оказания медицинской помощи (POCUS), Университетская больница Mater Misericordiae, и д-р Brian McCullagh, консультант по респираторной медицине и терапевт, Университетская больница Mater Misericordiae - УЗИ легких для выявления Covid-19 - Зондирование вируса
  • Д-р Джон Дэвис Коакли, консультант по интенсивной терапии и анестезиологии, больница Сент-Джеймс - обновленная информация в отделении интенсивной терапии

С нашего мероприятия 13 мая 2020 года

  • Профессор Патрисия Фицпатрик, профессор эпидемиологии и биомедицинской статистики, UCD; Консультант по профилактической медицине, Университетская больница Сент-Винсента - Возможные проблемы с международными сравнениями SARS-CoV-2
  • д-р Мэри Кеоган, консультант-иммунолог, больница Бомонт, Дублин; Национальный клинический руководитель по патологии - SARS CoV-2 - Обновленная информация о тестировании
  • профессор Дидье Сорнетт, экономист; Профессор кафедры предпринимательских рисков Швейцарского федерального технологического института в Цюрихе; Профессор Швейцарского финансового института - Анализ, моделирование и интерпретация данных о COVID-19, комплексный системный подход

С нашего мероприятия 6 мая 2020 года

  • Д-р Барбара Мерфи, отделение нефрологии, медицинский факультет, Медицинская школа Икан на горе Синай, Нью-Йорк, Нью-Йорк - острая почечная недостаточность: опыт работы на передовой в Нью-Йорке
  • Д-р Эймер Смит, медицинский директор, Система лечения спинного мозга, Национальная реабилитационная больница - Пост-Covid-синдром и реабилитация
  • Д-р Ниам О’Коннелл, гематолог-консультант, национальный директор, Национальный центр коагуляции, больница Сент-Джеймс - проблемы тромбоза и гематологии у пациентов с COVID-19
  • Профессор Карина Батлер, профессор клинической педиатрии UCD и специалист по инфекционным заболеваниям Детского здравоохранения Ирландии - Новые проблемы в педиатрии: болезнь Кавасаки и токсический шок

От мероприятия нашего факультета патологии 30 апреля 2020 г.

  • Д-р Киллиан Де Гаскун, директор Национальной справочной лаборатории по вирусам и председатель Консультативной группы экспертов по коронавирусу, чей доклад озаглавлен «Наращивание лабораторного потенциала в условиях пандемии: не лучшее время»
  • Д-р Уна Ни Риайн, микробиолог-консультант, Университетская больница Голуэя, доклад которой озаглавлен «Введение в тестирование на SARS-CoV-2 в клинической лаборатории больницы»
  • Д-р Мэри Кеоган, консультант-иммунолог больницы Бомонт в Дублине и руководитель Национальной клинической службы патологии, доклад которой озаглавлен «Антитела к SARS CoV-2: хорошее, плохое и уродливое»
  • Д-р Клайв Килгаллен, консультант-гистопатолог, Университетская больница Слайго и председатель рабочей группы гистопатологии, Факультет патологии RCPI, чье выступление озаглавлено «Рекомендации по аутопсии во время пандемии Covid-19.
  • Профессор Уильям Галлахер, председатель, HSE Laboratory R&D Product Solutions Group; Директор, UCD Conway Institute, чей доклад озаглавлен «Как академические и промышленные сети могут способствовать развитию SARS-CoV-2». Ответ
  • .

С нашего мероприятия 29 апреля 2020 года

  • Пожилые люди и COVID-19 - д-р Сиобхан Кеннелли, национальный клинический руководитель, Национальная клиническая программа для пожилых людей
  • Ирландские учреждения интернатного типа и COVID-19 - профессор Шон Кеннелли, гериатр, больница Таллахтского университета
  • Уход в конце жизни - профессор Карен Райан, паллиативная помощь, университетская больница Mater Misericordiae
  • Использование оценки дееспособности - профессор Шон О'Киф, гериатр, больницы Голуэйского университета
  • Презентации случаев из больницы Mater - доктор Тара МакГинти, консультант по инфекционным заболеваниям, Университетская больница Mater Misericordiae

С нашего мероприятия 22 апреля 2020 года

  • Профессор Ричард Костелло, профессор респираторной медицины, Бомонт больницы RCSI; Вице-президент RCPI; Консультант по респираторной медицине - АККОРД: Обновленные данные и результаты
  • профессор Шон Диннин, национальный руководитель клинической программы по диабету; Старший преподаватель медицины, NUI Galway; Консультант-эндокринолог - лечение Covid-19 и диабетика в Ирландии
  • Профессор Пэдди Мэллон, профессор микробных болезней, Медицинский факультет UCD; Консультант по инфекционным заболеваниям и д-р Эоин Фини, консультант по инфекционным болезням - Клинические данные от IDSI - Эпидемиология и обсуждение конкретных случаев

С нашего мероприятия 15 апреля 2020 года

  • Д-р Ронан Глинн, заместитель главного врача, Департамент здравоохранения - Организация национального реагирования
  • профессор Кевин Уилсон, профессор медицинского факультета Бостонского университета; Руководитель отдела документации и обучения пациентов Американского торакального общества - Разработка согласованных рекомендаций по лечению Covid-19
  • профессор Элеонора Моллой, профессор педиатрии и детского здоровья, Тринити-колледж Дублина; Консультант неонатолог и педиатр, Children's Health Ireland в Университетской больнице Таллахта и Крамлина и Кумб - Иммунология инфекции Covid-19: уроки педиатрии
  • Профессор Пол Мойна, заведующий кафедрой биологии Мейнутского университета - серологическое тестирование на Covid-19

С нашего мероприятия 8 апреля 2020 года

  • Д-р Дженнифер Доннелли, консультант, акушер-гинеколог, больница Ротонда, по Covid-19 во время беременности
  • Д-р Дейрдре Морли, консультант отделения интенсивной терапии Королевской свободной больницы, Лондон, в отделении интенсивной терапии: Лондонский опыт
  • Профессор Энтони О’Реган, декан Института медицины и консультант по респираторной и внутренней медицине университетской больницы Голуэя, по NIV не интенсив
  • Д-р Кэтрин Флеминг, консультант по инфекционным заболеваниям, Университетская больница Голуэя, по клиническим случаям и статусу

С нашего мероприятия 1 апреля 2020 года

  • Профессор Дэвид Н.Фисман, врач-инфекционист и профессор эпидемиологии в Школе общественного здравоохранения Далла Лана, Университет Торонто, Канада, о моделировании распространения COVID-19
  • Профессор Джон Лаффи, профессор анестезии медицинского факультета NUI и консультант по анестезии и интенсивной терапии в больницах Университета Голуэя, по патофизиологии и лечению острой респираторной недостаточности при COVID-19
  • Д-р Сиобхан О'Салливан, главный специалист по биоэтике, An Roinn Sláinte / Департамент здравоохранения об этических рамках принятия решений в условиях пандемии
  • Профессор Ричард Костелло, врач-консультант по респираторной медицине в больнице Бомонт в Дублине и директор по исследованиям RCPI по реакции респираторного отделения больницы Бомонт на COVID-19

С нашего мероприятия 25 марта 2020 года

  • Профессор Люк О’Нил, профессор биохимии в Школе биохимии и иммунологии Тринити-колледжа в Дублине, на тему «Covid 19: патогенез и влияние на клинические проявления и терапевтические соображения»
  • Д-р Кэтрин Флеминг, консультант по инфекционным заболеваниям и национальный специализированный директор по инфекционным болезням в RCPI, по теме «Клинические новости с передовой в Ирландии»
  • Д-р Ойсин О'Коннелл, врач-респиратор и интервенционный пульмонолог, на тему «Уроки других стран: от подавления к коллективному иммунитету»

С нашего мероприятия 18 марта 2020 года

  • Профессор Колм Бергин, врач-консультант по инфекционным заболеваниям, больница Сент-Джеймс, Дублин, и клинический профессор медицины в Тринити-колледже Дублина - последнее обновление эпидемиологии
  • Д-р Аойф Коттер, консультант по инфекционным болезням в больницах Mater Misericordiae и Сент-Винсент - Клиническая презентация и управление
  • Д-р Джон Бейтс, декан, Объединенный факультет интенсивной терапии - Роль ОИТ в управлении
  • Д-р Фиона Чианчи, специалист по медицине общественного здравоохранения, работающая в HPSC - Ответ общественного здравоохранения
  • Д-р Киллиан Де Гаскун, директор Национальной справочной лаборатории по вирусам и председатель Консультативной группы экспертов по коронавирусу НИУ ВШЭ - лабораторная диагностика: что нам нужно знать
  • Д-р Линда Сиссон, декан факультета медицины труда Королевского колледжа врачей Ирландии - Воздействие COVID-19: руководство для медицинских работников
  • Д-р Бреда Смит, специалист по медицине общественного здравоохранения, НИУ ВШЭ - Чего нам ожидать - моделирование

Для доступа к этим записям нажмите здесь

Вы попадете на Panopto, нашу платформу для обмена видео.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *