awesome-PhD 项目使用教程

awesome-PhD 项目使用教程

awesome-PhD All the resources I wish I knew when starting my PhD. This repository is aimed to be a living, constantly developing resource where everybody can contribute with new resources! 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-PhD

1. 项目介绍

awesome-PhD 是一个旨在帮助博士生和研究人员找到有用的资源和工具的 GitHub 仓库。该项目由 Helenah Hartmann 创建，旨在成为一个不断发展的资源库，任何人都可以贡献新的资源。仓库中包含了各种与博士研究相关的工具、指南、教程和资源，涵盖了从数据分析到职业发展等多个方面。

2. 项目快速启动

要开始使用 awesome-PhD 项目，首先需要克隆仓库到本地。以下是快速启动的步骤：

2.1 克隆仓库

git clone https://github.com/helenahartmann/awesome-PhD.git

2.2 安装依赖

虽然 awesome-PhD 本身不需要安装任何依赖，但如果你打算贡献内容或使用其中的某些工具，可能需要安装相关的软件包。例如，如果你打算使用 R 语言进行数据分析，可以安装 datapasta 包：

install.packages("datapasta")

2.3 浏览资源

克隆仓库后，你可以通过浏览 README.md 文件来查看所有可用的资源。每个资源都按照类别进行了分类，方便查找。

3. 应用案例和最佳实践

3.1 数据分析

awesome-PhD 中提供了多个数据分析工具，例如 datapasta 和 metafor。以下是一个使用 datapasta 的简单示例：

library(datapasta)

# 从 Excel 复制数据并粘贴到 R 中
df <- tibble::tibble(
  column1 = c(1, 2, 3),
  column2 = c("a", "b", "c")
)

print(df)

3.2 职业发展

项目中还包含了一些职业发展的资源，例如 PhD Competence Model，可以帮助博士生更好地规划职业发展路径。

3.3 文献管理

使用 Connected Papers 工具可以帮助你探索文献之间的联系，进行文献综述。以下是一个简单的使用示例：

# 打开浏览器并访问 Connected Papers 网站
open https://www.connectedpapers.com

4. 典型生态项目

awesome-PhD 项目本身是一个资源集合，但它也与其他一些开源项目和工具紧密相关。以下是一些典型的生态项目：

• Connected Papers: 一个用于探索文献之间联系的工具。
• datapasta: 一个用于在 R 中快速粘贴数据的工具。
• metafor: 一个用于进行元分析的 R 包。

这些项目共同构成了一个完整的生态系统，帮助研究人员在博士研究过程中更高效地工作。

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