Бакалавриат
2022/2023
Введение в Web Scraping и Data Mining в социальных науках
Статус:
Курс обязательный (Социология)
Направление:
39.03.01. Социология
Кто читает:
Департамент социологии
Где читается:
Факультет социальных наук
Когда читается:
4-й курс, 3 модуль
Формат изучения:
с онлайн-курсом
Онлайн-часы:
20
Охват аудитории:
для своего кампуса
Язык:
русский
Кредиты:
4
Контактные часы:
38
Программа дисциплины
Аннотация
В результате освоения данной учебной дисциплины студенты: - освоят азы программирования в Python, достаточные для автоматизированной выгрузки с практически любых сайтов публичной информации, в т.ч. текстовой - освоят основные понятия и определения, относящимся к большим данным, DM, ОЛМ и ДК - научатся ориентироваться в методах математического объяснения и прогнозирования, выбирать среди них наиболее подходящий для каждой конкретной задачи, корректно применять его, грамотно интерпретировать результаты и формулировать выводы, полезные для их проектной, консалтинговой или аналогичной деятельности - расширят свои знания и навыки применения статистических программных сред MS Excel, Python, SPSS. Изучение данной учебной дисциплины базируется на следующих дисциплинах: - введение в интеллектуальный анализ данных - компьютерные методы анализа социологических данных (или аналогичные дисциплины). Для освоения учебной дисциплины студенты должны владеть следующими знаниями и компетенциями: • знания о том,… … что такое случайная величина и каковы основные законы её распределения … что такое статистическая гипотеза … каковы типы шкал социологического измерения и их основные свойства … что такое парная и множественная связь и какими методами она измерима … что такое среда программирования Python, каковы основные опции статистических приложений MS Excel и SPSS • умение… … оценивать законы распределения случайных величин … проверять статистические гипотезы … измерять парную и множественную связи … строить простые логические и математические модели для решения содержательных задач в области анализа данных … писать релевантные алгоритмы в Python, задействуя релевантные модули, а также применять релевантные функции MS Excel и SPSS (ряд функций SPSS уникальны и не реализованы в известных модулях Python). Основные положения данной учебной дисциплины могут быть использованы в дальнейшем при изучении следующих дисциплин: - методы анализа больших данных в исследованиях поведения покупателей - научно-исследовательский семинар кафедры методов сбора и анализа социологической информации.