Прикладной анализ данных

Курсы

Иностранный (английский) язык

Курс разработан в русле коммуникативно-ориентированного обучения иностранным языкам. Его ключевым принципом является ориентация на овладение языком как средством общения в рамках жизненных ситуаций, актуальных для студентов. Особый упор в курсе делается на профессиональную коммуникацию: формируются навыки различных видов чтения (поискового, ознакомительного, просмотрового, аналитического), осуществляется обучение семантико-синтаксического и лексико-грамматического анализа текста и основам перевода текстов по специальности с иностранного (английского) языка на русский, развиваются навыки восприятия на слух монологической и диалогической аутентичной речи в профессиональной сфере, а также совершенствование навыков устной и письменной речи в рамках профессионального общения (в частности, умение сформировать основную идею сообщения, кратко изложить содержание текста).

Программирование в R

Курс направлен на освоение основ программирования на языке R с упором на последующую сферу анализа данных.

Слушатели изучают:

• основные способы манипуляции и обработки данных в R
• инструменты data.table и dplyr
• способы визуализации данных в R
• основные принципы tidy data
• инструменты статистических методов в программной среде R-Studio
• создание документов при помощи R Markdown

Введение в статистику

Курс знакомит с базовыми статистическими методами и терминологией, учит практически применять освоенные методы.

Слушатели изучают:

• базовые статистические концепции и категории: переменная, распределение, статистическая значимость, p-value, гипотеза, регрессия
• способы формулирования научных задач и гипотез в количественной парадигме
• области применимости и ограничения статистических методов
• способы применения освоенных методов в R или Python

Язык программирования Python

Курс направлен на освоение основ алгоритмизации, а также прикладного программирования с упором на последующую сферу анализа данных.

Слушатели приобретают навыки:

• работы с основными элементами структурного программирования
• декомпозиции задач и структурирования кода
• объектно-ориентированного и функционального программирования
• работы со стандартной библиотекой языка и внешними модулями, формирования своего инструментария для задач автоматизации
• практического применения основных пакетов обработки данных

Практический минимум

Курс посвящен основным видам серверного ПО и серверных ОС на примере Linux, их архитектуре и основным принципам работы.

Слушатели приобретают навыки:

• работы с командной оболочкой bash и набором базовых утилит, доступных в ОС
• написания скриптов автоматизации
• работы с основными протоколами передачи информации в информационных системах
• выстраивания взаимодействий клиент-сервер, взаимодействия через API, межпроцессного взаимодействия
• развертывания ПО как на одиночный сервер, так и на вычислительный кластер

Текстовые данные

Цель курса – изучить подходы к количественному анализу текстов в общественных науках.
На занятиях разбираются общие вопросы корпусных исследований и проблемы вычислительной лингвистики.

Слушатели получают навыки:

• работы c ключевыми источниками текстовых данных в общественных науках
• по созданию массивов структурированных текстов из неструктурированных данных

Машинное обучение: введение

Курс посвящён теоретическим основам алгоритмов машинного обучения с фокусом на основные методы и типы задач анализа данных в гуманитарных и социальных науках.

Слушатели учатся:

• применять алгоритмы машинного обучения в соответствии с поставленной задачей анализа данных
• решать задачи классификации, кластеризации, регрессии
• работать с нейронными сетями
• использовать современные методы и библиотеки машинного обучения для анализа данных в социо-гуманитарных областях

Визуализация данных

Курс знакомит с основным принципам визуализации разных типов данных, а также формирует практические навыки визуализации.

Слушатели изучают:

• основы визуального восприятия человека
• способы коммуникации данных
• типы визуализации в зависимости от используемых данных
• практические инструменты работы с сервисами визуализации данных

Разметка данных

Курс нацелен на формирование навыков работы с краудсорсинговой платформой Я.Толока и встраивания краудсорсинга в проекты с машинным обучением.

Слушатели курса:

• знакомятся с концепциями краудсорсинга, его роли в бизнес-процессах и исследованиях
• получают навыки декомпозиции исследовательской задачи и превращение её в задачу разметки
• учатся составлять инструкции для краудсорсингового задания
• осваивают основные приемы контроля качества асессоров
• получают навыки работы с сервисом сервиса «ТОЛОКА»

Введение в обработку естественного языка

Курс знакомит с основными методами и приложениями автоматической обработки естественного языка (NLP).

Слушатели учатся:

• основным методам и подходам к NLP
• принципам оценки качества методов NLP
• практическим навыкам обработки больших коллекций текстов

Введение в анализ изображений и видео

Курс знакомит с основными практическими задачами и методами в области анализа изображений и видео.

Слушатели изучают:

• библиотеку OpenCV для Python
• классические алгоритмы пространственной и частотной обработки изображений: сглаживание изображений, повышение резкости, выделение контуров и т.д.
• нейросетевые алгоритмы и их применение для задач классификации и сегментации

Опросные данные

Курс нацелен не только на разбор основных понятий опросных данных, но и на формирование практических навыков работы с ними.

Слушатели курса:

•  знакомятся с основными понятиями: выборка, ошибка выборки, генеральная совокупность, валидность, репрезентативность, шкалы, коррекция (взвешивание, эффект интервьюера)
•  разбирают ограничения и преимущества опросных данных
•  осваивают основные инструменты работы с опросными данными в R
•  проводят практическую работу с опросными данными высокого и низкого качества
•  осуществляют анализ полученных опросных данных

Административные и правовые данные

Курс посвящён специфике производства данных государственными органами РФ. Результат занятий – сформированное представление об аналитическом потенциале административных данных.

Слушатели изучают:

• существующие государственные системы сбора данных
• специфику административных (государственных) данных, агрегированную и неаграгированную информации, ГИС и системы ведомственного статистического наблюдения
• приемы контроля качества государственных данных

Высшая математика

Курс знакомит обучающихся с линейными пространствами и их преобразованиями, элементами аналитической геометрии, системами линейных уравнений и методами их решений, матрицами, их характеристиками и операциям над ними. Начиная с повторения школьной программы, студенты студенты постепенно приобретают навыки решения системы линейных уравнений, формулирования задач в терминах линейной алгебры и операций нам матрицами, знания теоретических основ некоторых методов машинного обучения, которые в дальнейшем пригодятся для подготовки данные в прикладных задачах.

Программирование в QGis

Курс нацелен на то, чтобы научить студентов пользоваться консолью внутри QGIS для работы с векторными слоями, атрибутивными данными, выборкой, графическим интерфейсом, а также научить интегрировать ГИС с другими возможностями Python. По итогам курса студенты смогут писать собственные выражения и плагины, получат навык по разработке в сфере ГИС и разовьют понимание пространственного моделирования.

Статистика

На курсе студенты изучают раздел математики, разрабатывающий методы анализа данных для построения вероятностных моделей явлений, эти данные породивших. Описанное промежуточное положение между реальными наблюдениями и абстрактными вероятностными моделями делает математическую статистику основным инструментом решения прикладных задач, в которых неопределенность интерпретируется как случайность. Слушатели изучают, какие бывают модели, оценивают их характеристики, проверяют гипотезы, сравнивают модели и учатся предсказывать, как будет выглядеть следующая порция данных.

Алгоритмы и структуры данных

Курс знакомит слушателей с различными структурами организации данных: массивами, списками, графами, деревьями, хеш-таблицами, а также некоторыми базовыми классами алгоритмов над ними, такими как сортировка, поиск и т.д. Занятия дают понимание вычислительной сложности алгоритмов, а также помогают выработать умение создать заданную структуру данных и ее базовый функционал в выбранном языке программирования.  Студенты научатся выбирать наиболее подходящую структуру данных для конкретной задачи и применять существующие библиотеки для работы со структурами данных, повышая эффективность работы программ, связанных с обработкой больших объемов данных в условиях ограниченных ресурсов по времени / памяти.

Технологии программирования

Курс знакомит студентов с методологией разработки программного обеспечения, включая парадигму объектно-ориентированного программирования, а также шаблоны проектирования. Особое внимание уделяется углублённому знакомству с методологией объектно-ориентированного программирования, получению навыков работы в современных IDE, включая профилирование и отладку, а также приемы рефакторинга, получению навыков работы с трехзвенной архитектурой и архитектурой клиент-сервер, получению навыков веб-разработки, получению навыков развертывания ПО на серверах, пакетирования приложений в различные контейнеры.