Наука — это не только непрекращающийся fun, дорогие наши #горячиеюныекогнитивные, но еще и суровые трудобудни. При этом основной принцип настоящего ученого — больше полезной работы, меньше бесполезной (он же «лень — двигатель прогресса»). Следуя этому принципу, #thinkcognitiveсобрал для вас список из 10 наиболее полезных бесплатных программ, которые позволяют сделать трудобудни легче и работать с большим удовольствием. Разумеется, наш список неполный — какие программы вы используете, чтобы сделать свою жизнь проще?
1. Нет ничего страшнее, чем потерять текст курсовой накануне отправки научному руководителю. Или диплом. Чтобы этого не произошло, всегда храните важные файлы в облаке. Облако — это значит, что ваши файлы не просто лежат в интернете, они распределяются между различными серверами, причем с копиями, так что вероятность их потери становится практически нулевой. Copy (http://copy.com) и Dropbox (http://dropbox.com) — это программы, которые автоматически синхронизируют данные на вашем компьютере с данными в облаке. Copy дает вам больше места, чем Dropbox, и имеет приятную возможность восстановления предыдущих версий файлов. Пользуйтесь и не теряйте ничего.
2. Mendeley (http://mendeley.com) / Zotero (http://zotero.org) — две программы для хранения баз статей и создания списков литературы. Они полезны тем, что во-первых, вам становится гораздо легче найти что-то у себя в залежах литературы, а во-вторых вам больше не надо каждый раз оформлять список литературы вручную. Обе бесплатны, об их отличиях можно почитать тут: http://chetvericov.ru/faq-po-mendeley-i-zotero/.
3. Evernote (http://www.evernote.com) — программа для ведения заметок. Туда можно скидывать все, что вам может понадобиться, например, конспекты статей или фотографии накарябанных на салфетке гениальных идей. У нее есть веб-приложение, приложение для компьютеров, телефонов, так что ваши заметки будут доступны вам везде.
4. Notepad++ (http://notepad-plus-plus.org/) — маленькая замена блокноту. Большие плюсы — работает с разными кодировками, поддерживает подсветку синтаксиса многих программ, позволяет делать несложные операции с текстом, типа сцепления строк, в общем, 99% того, что может пригодиться при работе с текстовыми файлами.
5. Readability (https://www.readability.com/) — даже не приложение, а плагин для браузера. Он делает длинные страницы текста удобными для прочтения — увеличивает шрифт, делает нормальные цвета, в общем, убирает все лишнее.
6. Okular (http://okular.kde.org/) / PDF X-change Viewer (http://www.tracker-software.com/product/pdf-xchange-viewer) — две программы для просмотра PDF. Они обладают большими возможностями, чем стандартный Acrobat Reader, например, Okular умеет нормально копировать таблицы из PDF с сохранением форматирования, а PDF X-change Viewer обладает встроенным модулем распознавания текста (OCR). К сожалению, Okular изначально делался под Linux, поэтому, если вы захотите использовать его под Windows или Mac, вам придется скачать достаточно большой архив (см. тут:http://okular.kde.org/download.php).
7. Gimp (http://www.gimp.org/) — программа для редактирования изображений, бесплатный, хотя и менее удобный, аналог Adobe Photoshop. Если вам надо что-то нарисовать или отредактировать изображение, Gimp определенно лучше, чем Paint.
8. Если Gimp это аналог Photoshop, то Inkscape (http://www.inkscape.org/) — аналог Adobe Illustrator, то есть программа для редактирования векторной графике. С векторной графикой вы можете столкнуться в трех случаях: вам нужно сделать постер, вы хотите, чтобы ваши графики/иллюстрации прилично выглядели в напечатанной статье, вам нужно сделать много похожих стимулов разных цветов, форм,
9. GoldenDict (http://goldendict.org/) — это словарь, точнее оболочка для словарей. Эта бесплатная программа может использовать словари самых разных форматов (в т.ч. Abbyy Lingvo), и достаточно удобна в использовании. В саму программу включен только один словарь, где найти остальные — читайте тут http://goldendict.org/dictionaries.php.
10. R + Rstudio + knitr — вы когда-нибудь анализировали данные? Потом копировали результаты анализа в текст, добавляли туда графики? Проверяли, чтобы все описание соответствовало стандартам, принятым на вашей кафедре, или журналом, куда вы посылаете текст? Если нет, то вам это еще предстоит. Если да, то вы наверняка делали ошибки. Например, выяснялось, что использованы не все данные, или где-то надо было исключить выбросы. И приходилось переделывать все заново. Связка R (http://cran.rstudio.com/), RStudio (http://www.rstudio.com/) и Knitr (http://yihui.name/knitr/) позволяет решить эту проблему. Вы пишете текст описания результатов анализа, вставляете в текст команды анализа с использованием R и получаете на выходе готовый текст со всеми нужными цифрами и правильным форматированием.
