Недавно наша команда задалась вопросом: «Какие программы для статистического анализа чаще всего используют ученые в мире?»
Результаты нас неприятно удивили: согласно обзору Forero and Nieminen (2026), в топе сейчас полностью коммерческое ПО. Хотя выбор инструментов зависел от дизайна исследования, лидеры почти не менялись — IBM SPSS, Stata и Statistica.
Почему платные инструменты так востребованы — понятно: удобный графический интерфейс с кнопочками, привычные статистические тесты, стандартный формат отчетов. Но там, где с данными работают регулярно и помногу, у этого удобства есть цена:
→ долгая ручная предподготовка
→ сложная автоматизация отчетов
→ отсутствие нестандартных тестов и новых инструментов
→ медленная обработка и вылеты
В итоге накопленные за годы массивы, которые могли бы стать основой для научных публикаций, пылятся в столе.
Здесь как раз выручает R, открывающий доступ к современным методам и не требующий лицензии. Полноценную среду получает весь отдел, а не один компьютер в углу, так что данные наконец-то доходят до статьи.
😊 На курсе «Статистика, R и анализ данных» мы не просто учим кодить на R, но и касаемся фундаментальных основ методологии исследований, осваиваем продвинутые техники визуализации и создания интерактивных отчетов, которые улучшают воспроизводимость в науке. Подобного функционала нет в платных программах для статистики.
Мы также обучаем группы от организаций и берем на себя вопросы, связанные с оформлением: помогаем с закрывающими документами, сопровождаем гранты и тендеры, оформляем постоплату.
После курса выдается сертификат о прохождении ДПО государственного образца. Для групп от трех человек и при повторном обучении действуют скидки 🔤
✏️ Если хотите запросить обучение для команды или разобраться, как оформить договор, напишите Варваре @varvara_blastim или на почту mail@blastim.ru, и наш отдел заботы вышлет вам инструкцию
#бластим_корпоративный