#1436737
#1436737: Междисциплинарное исследование – это научный подход, в котором объединяются методы и знания из двух или более дисциплин для изучения сложных явлений. Цель такого подхода – создать целостное представление об исследуемом объекте, что невозможно в рамках одной науки. Междисциплинарное исследование проводится в несколько этапов. На одном из этапов исследователь организует комплексный сбор информации. Данные могут быть получены из экспериментов, наблюдений, тестов, анкетирования, анализа видеоматериалов и других источников. Важно, чтобы данные из разных дисциплин дополняли друг друга. Назовите описанный этап междисциплинарного исследования.
Междисциплинарное исследование – это научный подход, в котором объединяются методы и знания из двух или более дисциплин для изучения сложных явлений. Цель такого подхода – создать целостное представление об исследуемом объекте, что невозможно в рамках одной науки. Междисциплинарное исследование проводится в несколько этапов. На одном из этапов исследователь организует комплексный сбор информации. Данные могут быть получены из экспериментов, наблюдений, тестов, анкетирования, анализа видеоматериалов и других источников. Важно, чтобы данные из разных дисциплин дополняли друг друга. Назовите описанный этап междисциплинарного исследования.
Варианты ответа:
- Первый этап – определение цели исследования
- Второй этап – выбор методов.
- Третий этап – сбор данных.
- Четвертый этап – интеграция данных.
🔒 Ответ будет доступен после оплаты
Дисциплина посвящена изучению современных методов работы с информацией, включая сбор, очистку, визуализацию и анализ данных. В рамках курса рассматриваются статистические подходы, алгоритмы машинного обучения и инструменты для извлечения ценных insights. Студенты учатся применять полученные знания для решения практических задач в различных сферах, от маркетинга до научных исследований. Особое внимание уделяется развитию навыков критического мышления и принятия решений на основе данных. Программа также охватывает вопросы этики работы с информацией и защиты персональных данных.
Дисциплина посвящена изучению современных методов работы с информацией, включая сбор, очистку, визуализацию и анализ данных. В рамках курса рассматриваются статистические подходы, алгоритмы машинного обучения и инструменты для извлечения ценных insights. Студенты учатся применять полученные знания для решения практических задач в различных сферах, от маркетинга до научных исследований. Особое внимание уделяется развитию навыков критического мышления и принятия решений на основе данных. Программа также охватывает вопросы этики работы с информацией и защиты персональных данных.