Язык программирования Python и социальные сети

Магистратура 2023/2024

Статус: Курс обязательный (Современный социальный анализ)

Направление: 39.04.01. Социология

Кто читает: Департамент социологии

Где читается: Санкт-Петербургская школа социальных наук

Когда читается: 1-й курс, 3, 4 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Иванюшина Валерия Александровна, Ярошенко Евгения Игоревна

Прогр. обучения: Современный социальный анализ

Язык: русский

Кредиты: 6

Контактные часы: 80

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Данный курс состоит из двух частей, каждая из которых преподается в рамках отдельного модуля. Первая часть курса знакомит студентов с языком программирования Python и анализом данных. В рамках этой части будут рассмотрены такие важные темы, как основы языка программирования Python, виртуальные среды, предобработка, анализ и визуализация данных (включая различные виды моделирования и алгоритмы машинного обучения), организация аналитического проекта. Вторая часть курса посвящена сетевому анализу (в т.ч. анализу социальных сетей). Курс предназначен для студентов магистратуры, предусматривает лекции и семинарские занятия. В рамках курса студенты будут выполнять домашние задания, а также участвовать в проектной работе.

Цель освоения дисциплины

Освоение языка программирования Python
Understanding basic concepts of social network analysis
Understanding how networks can contribute to the explanation of specific social, political, economic and cultural phenomena
Mastering basic skills of working with SNA software Gephi, Pajek, R packages
Acquaintance with biblographic network analysis software VosViewer, CitNetExplorer

Планируемые результаты обучения

Able to analyze and visualize data with Python.
Able to evaluate and revise learned scientific methods and methods of activity.
Able to independently master new research methods, change the scientific and production profile of their activity.

Содержание учебной дисциплины

Язык программирования Python: введение
Научные вычисления на языке Python: хранение данных, кода и результатов
Основы и синтаксис языка Python
Обработка данных на языке Python
Сбор данных
Визуализация данных
Терминология и базовые концепции сетевого анализа
Моделирование на языке Python
Python для сетевого анализа
Network theory and applications. Network models. Software: Pajek, Gephi, R

Элементы контроля

Упражнения
Для закрепления навыков по работе с инструментарием студентам предлагается выполнить упражнения по работе на языке Python.
Проект по анализу данных
Проект по анализу данных. Данные для задания предоставляются преподавателем или обсуждаются в индивидуальном порядке. Работа выполняется индивидуально. Студенты должны применить на конкретных данных методы обработки и визуализации данных, изученные на семинарах. Проект должен быть написан с ориентацией на “заказчика”, то есть понятен потенциальному клиенту, содержать все необходимые пояснения и интерпретации. Результаты представляются в виде 1) отчета с таблицами / графиками и пояснениями, какие выводы должен сделать пользователь и какие элементы фокусируют внимание именно на этих выводах, 2) презентации ключевых моментов исследования с ответами на вопросы преподавателя/комиссии.
Проект по основам машинного обучения
Проект по основам машинного обучения. Данные для задания предоставляются преподавателем или обсуждаются в индивидуальном порядке. Работа выполняется индивидуально. Студенты должны применить на конкретных данных методы машинного обучения, такие как регрессионный анализ, классификация и кластеризация, для решения поставленных задач. Проект должен быть написан с ориентацией на “заказчика”, то есть понятен потенциальному клиенту, содержать все необходимые пояснения и интерпретации. Результаты представляются в виде 1) отчета с таблицами / графиками, построением моделей, их выбором и оценкой для его обоснования, а также пояснениями, какие выводы должен сделать пользователь и какие элементы фокусируют внимание именно на этих выводах, 2) презентации ключевых моментов исследования с ответами на вопросы преподавателя/комиссии.
Networks with Python

Промежуточная аттестация

2023/2024 4th module
0.5 * Networks with Python + 0.2 * Проект по анализу данных + 0.2 * Проект по основам машинного обучения + 0.1 * Упражнения

Программа дисциплины