На каждой образовательной программе зафиксирован минимальный уровень цифровых компетенций, достижение которого обеспечивается обязательными дисциплинами.
В структуре учебного плана есть разные модули: профессиональный, практический, дополнительный модуль — майнор, а также модуль Data Culture и другие. Образовательная программа выбирает, в каких модулях размещаются дисциплины по цифровым навыкам: например, на некоторых программах часть курсов, помимо модуля Data Culture, помещена в профессиональный модуль, а часть реализуется в рамках практики. Некоторые курсы Data Culture предлагаются в том числе в качестве вариативных.
Проект Data Culture выглядит по-своему для каждой из образовательных программ в Вышке. Но если говорить в целом, то есть следующие большие блоки:
1. Цифровая грамотность
Курсы по цифровой грамотности формируют базовые компетенции в области работы с данными, необходимые для безопасного и эффективного использования цифровых технологий и ресурсов интернета в рамках академической деятельности.
В программе дисциплины есть как общие для всех темы (от работы с текстовыми редакторами и библиографическими источниками до компьютерной безопасности и юридических аспектов работы с информацией), так и специализированные — например, корпусные технологии, геоинформационные системы, введение в Digital Humanities, цифровое сохранение культурного наследия и др.
Курс «Цифровая грамотность», как правило, преподается в формате смешанного обучения и для каждой программы собирается, как конструктор. Базовые темы осваивают все студенты, а на уровне образовательной программы отбираются модули, ориентированные на освоение релевантных избранной специальности навыков.
2. Программирование на языке Python
Язык программирования Python широко используется не только программистами — сегодня это такой же важный инструмент, как Excel или PowerPoint. Его простота и богатый функционал позволяют людям практически любых профессий решать свои прикладные задачи проще и эффективнее с помощью программ на Python.
Как правило, никаких предварительных знаний программирования для прохождения курса не требуется — программы специально создаются для студентов не инженерных специальностей и людей не из мира IT. Курсы помогают освоить основы программирования, достаточные для дальнейшего использования в профессиональной деятельности.
3. Основы анализа данных в различных областях наук
Цель курсов по анализу данных — дать слушателям основные инструменты для того, чтобы уметь критически анализировать результаты исследований, а также уметь описывать, визуализировать и презентовать такую информацию.
Как правило, в курсах начального / базового уровней студенты знакомятся с базовыми понятиями статистики (выборкой, распределением, мерой центральной тенденции и разброса, корреляцией), разбираются, когда и какие выводы можно делать на основании тех или иных данных. Студенты также учатся непосредственно работать с данными: загружать и обрабатывать их, заполнять пропуски, считать описательные статистики и т.д. Часть программы посвящена визуализации данных: тут преподаватели рассказывают, как наш мозг воспринимает визуальную информацию, как делать визуализации более эффективными и избегать искажения информации.
4. Машинное обучение и другие продвинутые методы анализа данных
Курсы посвящены разбору классических алгоритмов машинного обучения: от линейной регрессии до композиций алгоритмов. Также в них обсуждается работа с данными: очистка, нормализация, удаление выбросов. В ходе обучения студенты решают как теоретические задачи на бумаге, так и домашние задания с помощью Python, участвуют в соревнованиях по Data Science.
Курсы по машинному обучению, как правило, преподаются на программах, нацеленных на продвинутый уровень цифровых компетенций (или по выбору — для базового уровня). Пререквизитами для таких курсов являются знание основ высшей математики (математический анализ, линейная алгебра, теория вероятностей и основы математической статистики) и владение языком программирования Python на уровне не ниже среднего.
5. Специализированные курсы
В учебные планы образовательных программ включаются также курсы, формирующие предметно-ориентированные цифровые компетенции. Например: