Цифровые технологии в профессиональной деятельности

2025/2026

Статус: Дисциплина общефакультетского пула

Кто читает: Школа лингвистики

Где читается: Факультет гуманитарных наук

Когда читается: 4 модуль

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Климов Александр Антонович, Тюрякова-Матвеева Дарья Владимировна

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 32

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Курс знакомит студентов с применением цифровых методов в гуманитарных науках. Слушатели осваивают инструменты обработки текстов, анализа данных, визуализации информации и создания несложных цифровых проектов. Курс ориентирован на практическое применение цифровых технологий для решения исследовательских задач в гуманитарной сфере. Отбор: прослушанный курс по цифровой грамотности либо аналогичный, а также оценка не ниже 8 за независимый экзамен по цифровой грамотности. При несоответствии критериям — дополнительное собеседование по тематике трека.

Цель освоения дисциплины

Цель освоения — освоение навыков проектирования сквозных исследовательских пайплайнов для анализа мультимодальных данных — от текстовых корпусов до визуальных материалов. Ключевой результат — способность самостоятельно создавать, критически оценивать и визуализировать результаты цифровых исследований, используя современные инструменты (GitHub, Streamlit) и интерпретируя полученные данные в рамках гуманитарных задач.

Планируемые результаты обучения

Умеет сравнивать и применять различные методы анализа тональности для решения исследовательских задач
Владеет навыками критической интерпретации результатов анализа тональности с учётом контекста
Умеет применять базовые операции компьютерного зрения (обработка изображений, OCR) для анализа визуальных источников
Владеет основами работы с библиотекой OpenCV для преобразования и первичного анализа изображений
Умеет проводить тематическое моделирование текстовых коллекций и интерпретировать полученные тематические кластеры
Владеет навыками визуализации результатов тематического моделирования для их аналитического представления
Умеет выбирать и комбинировать методы (NLP, CV) для проведения мультимодального анализа данных
Владеет навыками проектирования комплексных исследовательских пайплайнов для решения задач Digital Humanities
Умеет презентовать результаты цифрового исследования
Умеет определять предметную область цифровых гуманитарных исследований и различать её основные исследовательские направления
Владеет методологическими основами цифровых гуманитарных наук
Умеет анализировать и критически оценивать реализованные кейсы в цифровой истории и литературоведении
Владеет навыками работы с системой контроля версий Git и управления проектами через GitHub
Умеет создавать и структурировать репозитории для исследовательских проектов
Владеет практикой сбора данных через API крупных платформ культурного наследия
Умеет выполнять первичную обработку и нормализацию структурированных и неструктурированных данных
Владеет методами анализа текстовых паттернов, включая построение N-грамм и проведение стилометрического анализа
Умеет выбирать подходящие методы визуализации для представления результатов анализа

Содержание учебной дисциплины

Основы исследований в цифровых гуманитарных науках
Продвинутые методы анализа

Элементы контроля

Активность на занятии
Оценивается участие студента на занятии, выходы к доске и устные ответы.
Домашнее задание 1
Создание репозитория и отработка навыков с гитом, сбор данных и их предобработка.
Домашнее задание 2
Проведение сравнительный анализ двух текстовых корпусов, реализовав анализ N-грамм, стилеметрии и тональности с последующей визуализацией результатов и интерпретацией выявленных различий.
Домашнее задание 3
На выбор: проведение тематического моделирования коллекции текстов с интерпретацией и визуализацией результатов ИЛИ обработка набора изображений с извлечением текста (OCR) и последующим анализом полученных метаданных.
Защита проекта
Защита финального проекта представляет собой презентацию законченного исследования, демонстрирующую полное исследование — от сбора данных через API и предобработки до применения методов анализа (текстовых паттернов, тональности, тематического моделирования или компьютерного зрения) и визуализации результатов с их критической интерпретацией.

Промежуточная аттестация

2025/2026 4th module
0.2 * Активность на занятии + 0.1 * Домашнее задание 1 + 0.2 * Домашнее задание 2 + 0.2 * Домашнее задание 3 + 0.3 * Защита проекта

Список литературы

Авторы

Климов Александр Антонович

Программа дисциплины