Преподаватель: Иван Юфряков
Семестр: Весна 2024 (29 января – 21 мая)
Предметная область: CS (Computer Science)
Уровень курса: 100
Количество кредитов Бард колледжа: 4
Название курса: Python and обработка данных для гуманитарных наук (курс от команды проекта Russian Independent Media Archive)
Максимальный размер группы: 22
Расписание: Вторник – Четверг, 10:10 – 11:30 (UTC-4)  Четверг, 10:10  – 11:30 (UTC-4)
Требование широты образования: Mathematics and Computing
Кросслист: нет
Язык преподавания: английский

Автоматизированный анализ данных становится все более необходимым в гуманитарных науках:

• Растущий объем данных.
  За последние годы значительно увеличились объемы данных, включая данные из социальных сетей, текстовые данные, географические данные и т. д. В связи с этим важно научиться обрабатывать и анализировать большие объемы данных, чтобы получать от них пользу.
• Интеграция данных. Гуманитарные науки могут использовать данные из различных источников, таких как данные социальных сетей, опросы, географические данные и т. д. Интеграция и анализ этих данных может помочь ученым лучше понять социальные, политические и культурные процессы.
• Требования к повышению эффективности и точности. Анализируя данные и используя язык программирования Python, вы можете повысить точность и эффективность своих исследований. Это может помочь ученым получить более точные результаты и сэкономить время.
• Разработка новых методов и технологий. Развитие анализа данных и использование языка программирования Python привело к созданию новых методов и технологий, которые помогают ученым работать с данными более эффективно и точно.

Цели курса:
— Научить основам программирования на Python.
— Научить применять навыки Python для анализа и визуализации данных в области гуманитарных и социальных наук.
— Научить использовать вычислительные методы для решения проблем в области гуманитарных и социальных наук.
— Реализовать итоговый проект, в котором навыки программирования на Python будут применены к конкретной проблеме в области гуманитарных и социальных наук.

Курс охватывает широкий спектр тем, связанных с обработкой данных в Python, начиная с основных понятий языка и заканчивая продвинутыми методами анализа данных.
Требуется практический подход к обучению, включая множество практических задач и проектов, которые помогут учащимся применить свои знания в реальной жизни. Это позволит студентам лучше понять материал и научиться решать реальные проблемы, которые могут возникнуть при анализе данных. Будут использованы самые современные методы обучения, в том числе онлайн-ресурсы, интерактивные упражнения и командное работа.

Python — один из самых популярных языков программирования в мире, в котором имеется множество библиотек и инструментов, специально предназначенных для анализа данных. Это делает его отличным выбором в областях, где анализ данных становится все более важным.

Требования
Конечно, идеальный случай, если студент уже знает основы Python, но это не является обязательным условием, основы языка можно освоить в рамках курса. В целом для прохождения курса достаточно базовых знаний в области компьютерных технологий.
Чтобы подать заявку на участие в курсе, мы просим кандидатов написать подробное объяснение того, каких целей они стремятся достичь в профессиональной или научной сфере, овладев навыками Python и обработки данных.

____________________________________________________________________________________

Кому будет полезен курс:

Лингвистам
Анализ текста. Используя Python и его библиотеки, вы можете анализировать большие объемы текстовых данных, чтобы идентифицировать ключевые слова, выражения, определять тональность текста и другие характеристики, которые могут помочь в лингвистических исследованиях.

Историкам
Обработка и анализ исторических данных. Вы можете использовать Python для обработки и анализа исторических данных для выявления закономерностей, тенденций и событий, которые могут помочь вам построить исторические модели и прогнозы.

Социологам
Анализ данных социальных исследований. Вы можете использовать Python для обработки и анализа данных социальных исследований для выявления тенденций, закономерностей и событий, которые могут помочь вам построить социальные модели и прогнозы.

Психологам
Анализ данных психологических исследований. Вы можете использовать Python для обработки и анализа данных психологических исследований для выявления тенденций, закономерностей и событий, которые могут помочь вам построить психологические модели и прогнозы.

Экономистам
Анализ данных экономических исследований. Вы можете использовать Python для обработки и анализа данных экономических исследований для выявления тенденций, закономерностей и событий, которые могут помочь вам построить экономические модели и прогнозы.

Рекомендации по написанию мотивационного письма:

Составьте мотивационное письмо, объясняющее ваш интерес к курсу. Файл следует сохранить с вашим именем и названием курса по-английски в качестве имени и загрузить соответствующим образом. Ясность и содержание вашего заявления существенно повлияют на наш выбор. Кратко, но ясно изложите свои мотивы и цели при обучении на курсу. Пожалуйста, напишите свое заявление на языке обучения курса.

Инструкции по заполнению заявки

1) Используйте латиницу для всех полей, включая свое имя. Вы можете использовать кириллицу только в файле Мотивационного письма (Statement of Purpose), при том что название файла по-прежнему должен быть на английском языке.
2) Воздержитесь от использования адресов электронной почты, связанных с российскими или белорусскими учебными заведениями.
3) При заполнении раздела «Необходимая информация/Required Information» обязательно заполните поле «Провинция/Province» для вашего адреса.
4) Укажите адрес за пределами России или Беларуси в разделах «Необходимая информация / Required Information» и «Подтверждение географического местоположения/Geographic Location Confirmation» «Smolny Beyond Borders Application/Заявки ». Это гарантирует, что мы сможем отправить вам транскрипт.

5) Во время подачи заявки необходимо дважды нажать кнопку «Подписать/Sign».
6) Если у вас есть степень бакалавра, в разделе «Academic Year (online)» выберите «4+».
7) Кандидаты, не аффилиированные с учебными заведениями или аффилированные с образовательными учреждениями в России и Беларуси, должны указать «Smolny Beyond Borders» в качестве своего образовательного учреждения.
8) В разделе Student ID введите «SBB».
9) Подумайте о том, чтобы заранее подготовить мотивационное письмо. Сохраните его как отдельный файл в следующем формате: LastName_FirstName_CourseTitle, чтобы процесс подачи заявки был более плавным.