Прежде всего хотелось бы отметить, что я считаю MedUp самым честным, полезным, насыщенным и экономически выгодным (в плане стоимости) образовательным русскоязычным проектом для врачей, который мне известен. И это действительно настоящее сообщество, которое может дать всестороннюю, в том числе эмоциональную и духовную поддержку врачу и ученому. И я уже как будто член секты подкатываю к своим друзьям и говорю: «А вы слышали про медап?», «А вот у нас в медапе…» : D
Теперь по поводу курса по статистике. (Как-то я услышала от преподавателя по английскому, что большинство учеников не в состоянии оценить результаты собственной учебы адекватно… Думаю, в плане статистики это все со временем должно встретиться с реальностью и проблема субъективности оценки результатов отпадет сама по себе).
Мой бэкграунд: врач и аспирант в России, до курса уже имела минимальные навыки для начала освоения статистики – определение типа данных, типы распределения данных, основные описательные статистики, посчитать p-value для сравнения колич. признака между двумя группами и хи-квадрат для сравнения частот качеств. признаков, по инструкции из chat gpt строила кривые каплан-майер из заранее подготовленной для этого таблицы с данными в стат. пакете jamovi (без глубокого понимания, для каких данных это подходит). Когда-то в универе почти прошла весь курс на степике по статистике, но к моменту курса в медапе почти все забыла. Учебников никаких по статистике не читала, максимум - статьи на отдельные темы в интернете.
Цели до курса у меня были довольно амбициозные – освоить статистику, на необходимом для публикации в международных журналах уровня, и чтоб в перспективе можно было считать что-то коллегам врачам для диссеров в формате подработки.
Также сразу должна сделать поправку, что я не смогла пройти курс до конца. Я дошла до экватора курса и участвовала в конкурсе на лучшую домашку и довольно прилежно делала все домашки до определенного момента. В дальнейшем я сильно отстала по ряду рабочих и семейных обстоятельств, не смогла нагнать, в самостоятельном темпе прошла пару занятий по регрессии, но в дальнейшем уже я не смогла влиться в русло и до выполнения финального проекта не дошла. Но даже с учетом этих обстоятельств я считаю, что получила массу пользы.
В первую очередь должна сказать, я считаю, что если не делать домашку, то реального прогресса на курсе довольно сложно достичь. Так как это теория+практика. На занятия я закладывала почти целиком два-два с половиной рабочих дня в неделю (очень медленный человек). На просмотр видеолекций перед занятием я как правило отдельный день не закладывала, смотрела в метро, между разными делами. Далее один день уходил, чтобы посмотреть занятие в записи и делать столько пауз, сколько мне нужно на всевозможные отвлечения и осмысления (почти все занятия я смотрела в записи). Один день на выполнение домашки, по ходу возвращаясь к видеозаписи занятия для ответа на свои вопросы по домашке. И еще полдня на написание фидбека к домашке моего study-buddy. Систему со study-buddy я считаю замечательной и полезной, поскольку в ответе на свою домашку ты еще можешь сделать определенные допущения, но вот когда пишешь ответ study-buddy, почему ты с тем-то не согласен, ты должен и это как-то обосновать и волей-неволей идешь в интернет читать доп. материалы по теме и таким образом углубляешь свои знания по теме.
И в целом мне очень понравилось, что даже на базовом тарифе ты получаешь полноценное погружение в среду, где ты можешь общаться со сверстниками, обсуждать дз, получать ответы на свои вопросы от сокурсников и самих преподавателей, смотреть как сделали дз другие участники и это такой настоящий котел, в котором вы учитесь учиться.
Также, конечно, очень понравились конспекты занятий, которые преподаватели создавали в режиме реального времени на занятиях, так и то, что в конце курса для нас заботливо собрали все конспектики.
В целом я считаю, что даже с тем, что я получила на курсе, чуть перевалив за экватор можно уже оочень много сделать и опубликовать. И также я планирую в дальнейшем изучить материал курсе в записи, который будет доступен в рамках MedUp Community и в дальнейшем эти стат. методы также применить в своей науке (на этапе планирования кандидатской это не было заложено, и я не задумывалась о таком способе анализа данных, но сейчас планирую часть данных в дополнение внести в базу данных ретроспективно).
И я считаю, что данный курс - это такой мощный инструмент для входа в глубокое освоение статистики, которое в дальнейшем можно продолжить самостоятельно (особенно если посмотреть пару занятий по чату gpt).
И в целом, конечно, такие вещи очень меняют взгляд на любые научные данные, на то, как они добываются и на то, какие выводы из них можно и нельзя делать. И я считаю, что если планировать продолжать заниматься наукой, то необходимо самостоятельно уметь считать основные показатели, не полагаться целиком на службу статистиков и иметь их в виду только для консультаций по отдельным вопросам.
Отдельно хотелось бы сказать про stata. На том уровне курса, где я остановилась, я все еще не чувствовала себя как рыба в воде в этой программе. Приходилось пересматривать видео занятий, чтоб вспомнить, как найти ту или иную команду. (Предложение: возможно, по ходу курса есть смысл создавать какой-то структурированный словарик по основным освоенным командам в state, так как зачастую я просто не помнила, как называется та или иная команда, которая мне нужна, чтобы найти ее через меню help и не могла сразу помнила, в каком занятии это было, чтоб открыть его конспект). Также stata требует довольно серьезной подготовки данных, в отличие, например, от той же jamovi, которая сама может создавать автоматически лейблы для переменных. Stata такие данные не проглотит. Но как я поняла она довольно гибкая, как такой конструктор. Возможно, если бы я работала над финальным проектом в этой программе, я чувствовала бы себя более уверенно.
В заключение, я бы хотела поблагодарить всех преподавателей курса и тех, кто обеспечивал его работу. Уверена, вы вложили душу в этот проект!