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"中科院科研信息素养讲堂"6月讲座预告

 

【6月5日】Python与科研绘图

直播时间6月5日(周五)19:30-20:30

直播链接http://lasedu.gensee.com/training/site/s/05822883

主讲专家杨文川教授

讲座内容

  • 可视化与数据分析
  • Python可视化工具
  • Python在论文绘图中的优势
  • Python可视化演示环境的配置和介绍
  • 部分可视化工具包的安装及演示案例 

 

【6月11日】 Python与科研绘图-Matplotlib工具应用及实操

直播时间6月11日(周四)19:30-20:30

直播链接http://lasedu.gensee.com/training/site/s/05822883

主讲专家杨文川教授

讲座内容

  • 导入Matplotlib
  • 设置绘图样式
  • 在脚本中画图
  • 两种画图接口
  • 曲线图、散点图、条形图的基本展示
  • 图形保存与导出

 

【6月12日】 让EBSCO成为您的学术好帮手——轻松检索及使用外文数据库资源

直播时间6月12日(周五)15:00-16:00

直播链接http://lasedu.gensee.com/training/site/s/42069435

主讲专家王成芳EBSCO资深数据库培训师

讲座内容

  • Academic Search Complete 综合学科全文数据库介绍
  • Business Source Ultimate商管财经全文数据库介绍
  • 查找和保存文献的方法技巧

 

【6月16日】 如何利用Derwent Innovations Index查找专利信息

直播时间6月16日(周二)15:00-16:00

直播链接http://lasedu.gensee.com/training/site/s/53690508

主讲专家袁庆文科睿唯安解决方案专家

讲座内容基于Derwent Innovations Index数据库,结合应用实例:

  • 如何高效检索到相关专利文献
  • 如何识别该领域中的核心专利
  • 如何快速了解该领域的专利布局
  • 如何跟踪特定机构/技术领域的最新进展
  • 如何为我的专利找到潜在的技术受让人
  • 如何获得某个机构完整的专利信息

 

【6月18日】 Python与科研绘图-Basemap, Seaborn& Geoplotlib应用及实操

直播时间6月18日(周四)19:30-20:30

直播链接http://lasedu.gensee.com/training/site/s/05822883

主讲专家杨文川教授

讲座内容

  • Basemap及地图投影
  • 绘制地图背景
  • 在地图上画数据
  • 美国加州城市数据应用案例
  • Seaborn及其应用操作
  • geoplotlib城市数据应用案例

 

【6月19日】 学术道德建设的他律与自律

直播时间6月19日(周五)14:30-16:00

直播链接http://lasedu.gensee.com/training/site/s/82157531

主讲专家初景利(教授,中国科学院文献情报中心期刊出版运营总监,中国科学院大学图书情报与档案管理系主任)

讲座内容学术道德建设的根本任务是构建和维护良好的学术生态系统。必须充分认识学术不端的危害性,要深刻认识学术不端产生的外部(环境)因素和内在(个体)因素。加强前端(科研人员)、中端(编辑出版)、后端(惩戒措施)控制,将他律与自律纳入抵制学术不端的统一体,构建 "不想、不能、不敢"的立体化学术不端防控体系。

 

【6月23日】 科学数据管理与应用实践——以生物多样性、航空航天和产业经济为例

直播时间6月23日(周二)15:00-16:00

直播链接http://lasedu.gensee.com/training/site/s/84184070

主讲专家许哲平 博士 中国科学院文献情报中心副研究馆员

讲座内容

  • 科学数据管理的相关概念
  • 生物多样性领域数据管理与应用实践
  • 航空航天领域科学数据管理与应用实践
  • 产业经济领域科学数据管理与应用实践

 

【6月30日】 利用Scopus学者档案提升国际影响力和合作水平

直播时间6月30日(周二)15:00-16:00

直播链接http://lasedu.gensee.com/training/site/s/82157531

主讲专家于婷婷 博士  Elsevier科研管理客户顾问

讲座内容

  • Scopus学者学术档案是怎么生成的?
  • 如何通过学者档案了解学者的主要研究方向?
  • 如何实现同行精准发现与同行比较?
  • 学者合作网络举例
  • 高被引学者的遴选方法