Спасибо за курс! Для гуманитарный специальностей крайне полезны 1-2 разделы и последний. Отдельное спасибо за правила работы с литературой и составлением карточек. Теперь все заметки делаю в evernote и не представляю, как можно писать научную работу без них.

Отличный курс, лектор все понятно излагает, узнал много интересного

отличный курс для новичков в мире статистик! спасибо!

Данный курс и вправду полезен тем, кто хочет попробовать себя в научной деятельности. Владимир( преподаватель курса) помимо основ даёт ещё и продвинутую литературу, что зажигает интерес.В школе занимался научной деятельностью, выступал на конференциях, но тем не менее на курсе отрыл для себя много нового в структуре научных работ Мысли автор излагает ясно и понятно, котики в этом помогают. Прошёл курс экстерном за 2 недели, уставал, но не успевал заскучать, что я считаю можно отнести к самому большому плюсу. Благодаря курсу, я познакомился с такими программами как MSE и Telegram( раньше знал о них,но не было надобности пользоваться)., первую программу решил освоить(оценил её надобность), поэтому теперь мне нужны другие курсы( маркетинговый ход Coursera). Что касается минусов, они есть, но незначительные. Во-первых, это убеждённость автора в том, что все знакомы с программой MSE и все умеют в ней работать. Мне лично пришлось потратить часа 2-3 чтобы разобраться в интерфейсе программы( раньше никогда с ней не работал). Во- вторых это частые проблемы с вводом ответов в тестах( хотя, не уверен точно, что дело в курсе, а не в самом сайте). Я вводил несколько раз правильный ответ, он его не засчитывал, на следующий день вводил тот же ответ и он его принимал. Проверял несколько раз, ответы были одинаковы, их просто не читала программа. В целом, я не жалею, что прошёл данный курс, я получил знания, некоторые умения и новые вершины, которые хочу покорить. Спасибо всей команде "Методология научных исследований и котики", ваш курс наполнен добром, хорошим настроением, а главное качественным знаниями и умениями, которые получают обучающиеся. Всего вам наилучшего!)

Очень доступное изложение материала. На этом курсе возможно самому провести корреляционноое исследование. Много классных ссылок на сторонние ресурсы для дальнейшего чтения. Жаль, что для вычисления корреляционных коэффициентов используется Microsoft Excel, а не Python или R.