Loading [Contrib]/a11y/accessibility-menu.js
Toggle navigation
Bit By Bit
: Social Research in the Digital Age
အကွောငျး
ပွင့်လင်းကိုပြန်လည်ဆန်းစစ်ခြင်း
ဆင့်ခေါ်ချက်
ကုဒ်
အာဘော်အကြောင်း
သီးသန့်လုံခြုံရေး & သဘောတူညီချက်
ဘာသာစကားများ
English
Afrikaans
Albanian
Amharic
Arabic
Armenian
Azerbaijani
Basque
Belarusian
Bengali
Bosnian
Bulgarian
Catalan
Cebuano
Chichewa
Chinese Simplified
Chinese Traditional
Corsican
Croatian
Czech
Danish
Dutch
Esperanto
Estonian
Filipino
Finnish
French
Frisian
Galician
Georgian
German
Greek
Gujarati
Haitian Creole
Hausa
Hawaiian
Hebrew
Hindi
Hmong
Hungarian
Icelandic
Igbo
Indonesian
Irish
Italian
Japanese
Javanese
Kannada
Kazakh
Khmer
Korean
Kurdish (Kurmanji)
Kyrgyz
Lao
Latin
Latvian
Lithuanian
Luxembourgish
Macedonian
Malagasy
Malay
Malayalam
Maltese
Maori
Marathi
Mongolian
Myanmar (Burmese)
Nepali
Norwegian
Pashto
Persian
Polish
Portuguese
Punjabi
Romanian
Russian
Samoan
Scots Gaelic
Serbian
Sesotho
Shona
Sindhi
Sinhala
Slovak
Slovenian
Somali
Spanish
Sudanese
Swahili
Swedish
Tajik
Tamil
Telugu
Thai
Turkish
Ukrainian
Urdu
Uzbek
Vietnamese
Welsh
Xhosa
Yiddish
Yoruba
Zulu
Teaching
Media
Read Online
စာအုပ်ကို Buy
Princeton University Press
Amazon
Barnes and Noble
IndieBound
နိဒါန်း
1 နိဒါန်း
1.1 တစ်ဦးမှင် blot
1.2 ဒီဂျစ်တယ်ခေတ်မှလှိုက်လှဲစွာကြိုဆိုပါသည်
1.3 သုတေသနဒီဇိုင်း
1.4 ဤစာစောင်၏ Themes
1.4.1 Readymades နှင့် Custommades
1.4.2 ရှုပ်ထွေးကျော်ဖို့ Simplicity
1.4.3 ကျင့်ဝတ်နေရာတိုင်း
1.5 စာအုပ်၏ကောက်ကြောင်း
2 လေ့လာခြင်းအပြုအမူ
2.1 နိဒါန်း
2.2 နဲ့ Big ဒေတာ
2.3 ကြီးမားသောအချက်အလက်များ၏အဖြစ်များသည့်ဝိသေသလက္ခဏာများ
2.3.1 ယေဘုယျအားဖြင့်သုတေသနအတွက်ကောင်းသောဖြစ်ကြောင်းလက်ခဏာ
2.3.1.1 နဲ့ Big
2.3.1.2 အမြဲတမ်း-On
2.3.1.3 က Non-reactive
2.3.2 သုတေသနအတွက်ယေဘုယျအားဖြင့်မကောင်းတဲ့ဖြစ်ကြောင်းလက်ခဏာ
2.3.2.1 မပြည့်စုံ
2.3.2.2 တပိုင်တနိုင်
2.3.2.3 က Non-ကိုယ်စားလှယ်
2.3.2.4 ပျံ့
2.3.2.5 algorithm သည်ရှက်ကြောက်
2.3.2.6 Dirty
2.3.2.7 ထိခိုက်မခံတဲ့
2.4 သုတေသနမဟာဗျူဟာများ
2.4.1 မဲရေတွက်မှုအရာ
2.4.1.1 နယူးယောက်စီးတီးရှိမီတာတက္ကစီ
2.4.1.2 ကျောင်းသားများကိုအကြားချစ်ကြည်ရေးဖွဲ့စည်းရေး
2.4.1.3 တရုတ်အစိုးရအားဖြင့်လူမှုရေးမီဒီယာများ၏ဆင်ဆာ
2.4.2 ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းနှင့် nowcasting
2.4.3 ခန့်မှန်းခြေအားဖြင့်စမ်းသပ်ချက်
2.4.3.1 သဘာစမ်းသပ်ချက်
2.4.3.2 ကိုက်ညီမှု
2.5 နိဂုံး
နည်းပညာဆိုင်ရာနောက်ဆက်တွဲ
နောက်ထပ်မှတ်ချက်ပြု
လှုပ်ရှားမှုများ
3 မေးမေးခွန်းတွေကို
3.1 နိဒါန်း
3.2 လေ့လာ vs. မေး
3.3 စုစုပေါင်းစစ်တမ်းအမှားမူဘောင်
3.3.1 ကိုယ်စားပြုမှု
3.3.2 တိုင်းတာခြင်း
3.3.3 ကုန်ကျစရိတ်
3.4 အဘယ်သူမေးရန်
3.4.1 ဖြစ်တန်ရာကိန်းနမူနာ: ဒေတာစုဆောင်းနှင့်အချက်အလက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ
3.4.2 က Non-ဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာ: တွက်ဆ
3.4.3 က Non-ဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာ: နမူနာကိုက်ညီတဲ့
3.5 မေးခွန်းများမေး၏နယူးနည်းလမ်းများ
3.5.1 သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်ဒင်္အကဲဖြတ်
3.5.2 ဝီကီစစ်တမ်းများ
3.5.3 Gamification
3.6 အခြားဒေတာနှင့်ဆက်စပ်စစ်တမ်းများ
3.6.1 မွနျတောငျးဆို
3.6.2 သန့်စင်ဈေးများကို
3.7 နိဂုံး
နည်းပညာဆိုင်ရာနောက်ဆက်တွဲ
နောက်ထပ်မှတ်ချက်ပြု
လှုပ်ရှားမှုများ
4 အပြေးစမ်းသပ်ချက်
4.1 နိဒါန်း
4.2 စမ်းသပ်ချက်ဘာတွေလဲ?
4.3 စမ်းသပ်ချက်နှစ်ယောက်ရှုထောင်: ဓာတ်ခွဲခန်း-Field နဲ့ Analog-ဒီဂျစ်တယ်
4.4 ရိုးရှင်းတဲ့စမ်းသပ်ချက် ကျော်လွန်. Moving
4.4.1 သက်တမ်း
4.4.2 ကုသမှုသက်ရောက်မှုများ၏သောင်းပြောင်းထွေလာရောနှော
4.4.3 ယန္တရားများ
4.5 ကဖြစ်ပျက်ဖော်ဆောင်ရေး
4.5.1 ရုံကကိုယ့်ကိုကိုယ်ပြုပါ
4.5.1.1 အသုံးပြုမှုလက်ရှိပတ်ဝန်းကျင်မှာ
4.5.1.2 သင့်ကိုယ်ပိုင်စမ်းသပ်မှု Build
4.5.1.3 သင့်ရဲ့ကိုယ်ပိုင်ထုတ်ကုန်ပစ္စည်း Build
4.5.2 အင်အားကြီးနှင့်အတူအဖော်
4.6 အကြံဉာဏ်
4.6.1 သုည variable ကိုကုန်ကျစရိတ်ဒေတာ Create
4.6.2 , သန့်စင်ပြီးအစားထိုးခြင်း, Reduce
4.7 နိဂုံး
နည်းပညာဆိုင်ရာနောက်ဆက်တွဲ
နောက်ထပ်မှတ်ချက်ပြု
လှုပ်ရှားမှုများ
5 Mass ပူးပေါင်း
5.1 နိဒါန်း
5.2 လူ့တွက်ချက်မှု
5.2.1 က Galaxy တိရစ္ဆာန်ရုံ
5.2.2 နိုင်ငံရေးအရစာတမ်းတွင်၏လူအုပျ-နိုင်တဲ့ coding
5.2.3 နိဂုံး
5.3 ကို Open ဖုန်းခေါ်ဆိုမှု
5.3.1 Netflix နဲ့ဆု
5.3.2 Foldit
5.3.3 ရွယ်တူချင်းမှမူပိုင်ခွင့်
5.3.4 နိဂုံး
5.4 Distributed ဒေတာစုဆောင်း
5.4.1 eBird
5.4.2 PhotoCity
5.4.3 နိဂုံး
5.5 သင့်ကိုယ်ပိုင်ဒီဇိုင်း
5.5.1 လှုံ့ဆော်ပေးသင်တန်းသားများ
5.5.2 သြဇာပင်သောင်းပြောင်းထွေလာရောနှော
5.5.3 အာရုံစိုက်အာရုံစူးစိုက်မှု
5.5.4 အံ့သြ Enable
5.5.5 ကျင့်ဝတ် Be
5.5.6 Final ဒီဇိုင်းအကွံဉာဏျ
5.6 နိဂုံး
နောက်ထပ်မှတ်ချက်ပြု
လှုပ်ရှားမှုများ
6 ဆိုင်ရာကိုယ်ကျင့်တရား
6.1 နိဒါန်း
6.2 သုံးဥပမာ
6.2.1 စိတ်ခံစားမှုဘယ်လိုကူးစက်
6.2.2 မြည်းစမ်း, ဆက်ဆံရေး, နှင့် Time
6.2.3 Encore
6.3 ဒစ်ဂျစ်တယ်ကွဲပြားခြားနားသည်
6.4 လေးအခြေခံမူ
6.4.1 Persons များအတွက်လေးစား
6.4.2 ကောင်းတဲ့
6.4.3 တရားမျှတရေး
6.4.4 ဥပဒေနှင့်ပြည်သူ့အကျိုးစီးပွားများအတွက်လေးစား
6.5 နှစ်ဦးကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာမူဘောင်
6.6 အခက်အခဲ၏ဧရိယာ
6.6.1 သဘောတူချက်
6.6.2 ကိုနားလည်ခြင်းနှင့်အချက်အလက်ဆိုင်ရာအန္တရာယ်စီမံခန့်ခွဲခြင်း
6.6.3 သီးသန့်လုံခြုံရေး
6.6.4 မသေချာမရေရာ၏မျက်နှာ၌ဆုံးဖြတ်ချက်များဖော်ဆောင်ရေး
6.7 လက်တွေ့အကြံပေးချက်များ
6.7.1 အဆိုပါ IRB တစ်ဦးကြမ်းပြင်, မတစ်ဦးမျက်နှာကြက်သည်
6.7.2 လူတိုင်းအခြားသူရဲ့ဖိနပ်အတွက်ကိုယ့်ကိုယ်ကိုသွင်းထား
6.7.3 discrete, စဉ်ဆက်မပြတ်မအဖြစ်သုတေသနလုပ်ငန်းကျင့်ဝတ်၏စဉ်းစားပါ
6.8 နိဂုံး
သမိုင်းဆိုင်ရာနောကျဆကျတှဲ
နောက်ထပ်မှတ်ချက်ပြု
လှုပ်ရှားမှုများ
7 အနာဂတ်
7.1 foward လိုက်ရှာ
7.2 ထိုအနာဂတ်၏ Themes
7.2.1 Readymades နှင့် Custommades ၏ရောနှောခြင်း
7.2.2 ပါဝင်သူဗဟိုပြုဒေတာစုဆောင်း
7.2.3 သုတေသနလုပ်ငန်းဒီဇိုင်းဆိုင်ရာကိုယ်ကျင့်တရား
7.3 Back ကိုအစအဦးမှ
ကျေးဇူးတင်လွှာ
ကိုးကား
ဒီဘာသာပြန်ချက်ကွန်ပျူတာအသုံးပြုနေသူများကဖန်တီးခဲ့ပါတယ်။
×
You are reading the Open Review Edition of
Bit by Bit
.
Click here to read the 1st Edition.
2
လေ့လာခြင်းအပြုအမူ
2.1 နိဒါန်း
2.2 နဲ့ Big ဒေတာ
2.3 ကြီးမားသောအချက်အလက်များ၏အဖြစ်များသည့်ဝိသေသလက္ခဏာများ
2.3.1 ယေဘုယျအားဖြင့်သုတေသနအတွက်ကောင်းသောဖြစ်ကြောင်းလက်ခဏာ
2.3.1.1 နဲ့ Big
2.3.1.2 အမြဲတမ်း-On
2.3.1.3 က Non-reactive
2.3.2 သုတေသနအတွက်ယေဘုယျအားဖြင့်မကောင်းတဲ့ဖြစ်ကြောင်းလက်ခဏာ
2.3.2.1 မပြည့်စုံ
2.3.2.2 တပိုင်တနိုင်
2.3.2.3 က Non-ကိုယ်စားလှယ်
2.3.2.4 ပျံ့
2.3.2.5 algorithm သည်ရှက်ကြောက်
2.3.2.6 Dirty
2.3.2.7 ထိခိုက်မခံတဲ့
2.4 သုတေသနမဟာဗျူဟာများ
2.4.1 မဲရေတွက်မှုအရာ
2.4.1.1 နယူးယောက်စီးတီးရှိမီတာတက္ကစီ
2.4.1.2 ကျောင်းသားများကိုအကြားချစ်ကြည်ရေးဖွဲ့စည်းရေး
2.4.1.3 တရုတ်အစိုးရအားဖြင့်လူမှုရေးမီဒီယာများ၏ဆင်ဆာ
2.4.2 ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းနှင့် nowcasting
2.4.3 ခန့်မှန်းခြေအားဖြင့်စမ်းသပ်ချက်
2.4.3.1 သဘာစမ်းသပ်ချက်
2.4.3.2 ကိုက်ညီမှု
2.5 နိဂုံး
နည်းပညာဆိုင်ရာနောက်ဆက်တွဲ
နောက်ထပ်မှတ်ချက်ပြု
လှုပ်ရှားမှုများ
×
×
Buy The Book
Princeton University Press
Amazon
Barnes and Noble
IndieBound
