简介
珠峰“Explorer”
珠峰explorer是生命科学学院学业指导室成立的MOOC学习小组，旨在鼓励学有余力的同学继续深造。其要义是“继续攀登，探索新大陆，向山巅出发！”。
每期参与的同学以小组为单位进行学习，课程由小组成员自己在网课平台上选择，根据成员时间定期开展组会交流学习过程中遇到的问题与心得，并互相督促保持进度、完成学习任务。
学院支持并鼓励同学们成为探索者，会承担学习过程中的一切费用。节课后网站会给予证书认证，在日后的留学与夏令营申请中会有帮助。
第2组的成员为：王琦、付翔、张琳祎，他们选择的课程为edX平台上哈佛大学开设的Principles, Statistical and Computational Tools for Data Science.
哈佛大学

哈佛大学（Harvard University），简称“哈佛”，坐落于美国马萨诸塞州波士顿都市区剑桥市，是一所享誉世界的私立研究型大学，是著名的常春藤盟校成员。
哈佛大学在文学、医学、法学、商学等多个领域拥有崇高的学术地位及广泛的影响力，被公认为是当今世界最顶尖的高等教育及研究机构之一。与此同时，该校还负责管理运行哈佛-史密松森天体物理中心、麻省总医院、波士顿儿童医院等机构。截止至2018年10月，哈佛大学共培养了包括富兰克林·罗斯福、贝拉克·奥巴马在内的8位美利坚合众国总统，而哈佛的校友、教授及研究人员中共产生了158位诺贝尔奖得主（世界第一）、18位菲尔兹奖得主（世界第一）、14位图灵奖得主（世界第四）。2019-20年，哈佛大学位列世界大学学术排名世界第一、USNews世界大学排名世界第一、QS世界大学排名世界第三、泰晤士高等教育世界大学排名世界第七。2019-20年，在《泰晤士高等教育》世界大学声誉排名中，哈佛大学位列世界第一。
哈佛大学在生命科学、自然科学、法学、医学、商学、社会学等多个学科领域拥有世界级的学术影响力。

关于这门课

小组所选课程Principles, Statistical and Computational Tools for Data Science主要由哈佛大学计算生物学教授John Quackenbush和助理教授Curtis Huttenhower讲授，课程比较难，需要有一定的计算机编程基础。

课程主要内容
为了满足科学界的需要，本课程将探讨可重复研究的方法和工具的基本原理。由哈佛公共卫生学院经验丰富的教师领导，您将参与六个单元，其中包括几个案例研究，说明可重复研究方法对科学发现的重大影响。             
本课程将吸引生物统计学、计算生物学、生物信息学和数据科学的学生和专业人士。课程内容将融合视频讲座、案例研究、点对点互动以及计算工具和平台（如r/rstudio和git/github）的使用，最终呈现出最终可复制的研究项目。             
我们将介绍可复制科学的基础知识；案例研究；数据来源；可复制科学的统计方法；可复制科学的计算工具；以及可复制报告科学。这些概念旨在转化为数据科学的各个领域：物理和生命科学、应用数学和统计学以及计算。             
请将本课程视为最佳实践的调查：我们希望让您了解可复制数据科学中的陷阱、过去的一些失败和成功案例，以及可能有助于简化此过程的工具和设计模式。但最终将取决于你从本课程中学到的技能，以创建你自己的环境，在其中你可以轻松地进行可重复的研究，并鼓励和整合你的合作者和同事与类似的环境。

成员感悟
王琦：
关于实验数据的可重复性以及如何保持学术诚信是一个需要重视的学习内容，但是国内的大学在这方面的教育一直很是欠缺，这门课正好弥补了我们这方面的欠缺。在这门课中我学到了很多关于实验数据可重复的实例以及如何利用编程方法检验自己的数据的可重复性。其中编程部分确实有难度，但经过一次次的敲代码，也就慢慢理解了其中的算法。在edX上学习网课确实收获很多，学到的不仅仅是知识，更是如何获取知识。
学习成果
（网络讨论页面截图）
很遗憾，由于这门课程难度较大，小组中只有一人成功获得认证证书。

欢迎大家积极参加第四期的珠峰探索活动，有意者可联系第四期负责人张沛杰，或戳阅读原文查看第四期招新宣讲的推送。
本文转载自SKY学长计划
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