Магистратура
2024/2025
Автоматизированный сбор больших данных в экономико-социологических исследованиях
Статус:
Курс обязательный (Социальный анализ рынков на цифровых и опросных данных)
Направление:
39.04.01. Социология
Где читается:
Факультет социальных наук
Когда читается:
1-й курс, 1, 2 модуль
Формат изучения:
с онлайн-курсом
Онлайн-часы:
50
Охват аудитории:
для всех кампусов НИУ ВШЭ
Прогр. обучения:
Социальный анализ рынков на цифровых и опросных данных
Язык:
русский
Кредиты:
6
Контактные часы:
60
Программа дисциплины
Аннотация
Стремительный рост технологий привел к тому, что в данный момент исследователи имеют доступ к данными о самых разных аспектах жизни людей и о происходящих экономических и социальных процессах. Подобные данные отличаются большими объемами, разной степенью структурированности, многомерностью и специфическими формами хранения и доступа, и требуют от исследователя дополнительных навыков по сбору и обработке подобных данных. Курс направлен на знакомство с особенностями сбора и анализа больших данных в экономико-социологических исследованиях. Первая часть курса посвящена основам работы в среде R: элементы синтаксиса, объекты и структуры данных, манипуляции с данными. Вторая часть курса посвящена импорту и препроцессингу данных из разных источников - файловые базы данных разных форматов (в том числе *.sav), удаленные базы данных. Отдельное внимание уделено скрапингу данных веб-страниц, работе с открытыми API, в том числе с API социальных сетей (в частности, Vkontakte). В третьей части курса рассмотрены методы и принципы визуализации данных (статичные и интерактивные графики).
Цель освоения дисциплины
- Дать студентам представление об основных задачах и инструментах, стоящих перед аналитиками в современных бизнес-компаниях.
- Показать студентам возможные перспективы профессионального развития и заложить необходимые базовые навыки.
Планируемые результаты обучения
- Знать виды источников данных. Уметь импортировать xlsx, sav, csv-файлы.
- Знать основы синтаксиса R. Уметь делать базовые манипуляции с данными - семплинг, изменение строк и колонок, слияние таблиц, решейпинг, агрегации.
- Знать общие концепции организации сети Интернет. Понимать и писать xpath-запросы и собирать данные с web-страниц. Уметь писать запросы к API Vkontakte.
- Уметь визуализировать данные в основных типах графиков (линии, гистограммы, боксплоты). Знать правила корректных визуализаций.
Содержание учебной дисциплины
- Введение в большие данные - идеи, технологии, методы и области применения.
- Визуализация данных
- Методы сбора удаленных данных. Скрапинг.
- Виды источников данных
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Мастицкий, С. Э. Визуализация данных с помощью ggplot2 / С. Э. Мастицкий. — Москва : ДМК Пресс, 2017. — 222 с. — ISBN 978-5-97060-470-0. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/107895 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
Рекомендуемая дополнительная литература
- Мастицкий, С. Э. Статистический анализ и визуализация данных с помощью R / С. Э. Мастицкий, В. К. Шитиков. — Москва : ДМК Пресс, 2015. — 496 с. — ISBN 978-5-97060-301-7. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/73072 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.