Ключевые дисциплины

Компьютерный анализ текста

Курс знакомит студентов с практикой цифровых гуманитарных исследований на языке R — от базовых навыков работы с данными до продвинутых методов текст-майнинга, сетевого анализа и машинного обучения. Курс сочетает кодинг с теоретической рефлексией: программирование помогает применять количественные методы, а понимание контекста DH-проектов — оценивать их результаты. Учебные материалы курса получили приз конкурса DH Awards 2024 в номинации Best DH Training Materials.

Курс включает четыре блока:

• Основы работы в R — таблицы и опрятные данные, визуализации, циклы и функции, работа с JSON и TEI XML, публикация в Quarto
• Текст-майнинг — регулярные выражения, веб-скрапинг, токенизация и лемматизация, векторные представления слов, анализ тональности, тематическое моделирование (LDA), контроль версий с Git
• Деревья, сети, карты — кластеризация и метод главных компонент, стилометрический анализ, сетевой анализ и визуализация сетей, пространственные данные
• Машинное обучение — регрессионный анализ, бинарная и многоклассовая классификация, глубокое обучение, работа с LLM

Машинное и глубокое обучение в гуманитарных науках

Курс покрывает основы машинного обучения с уклоном в автоматическую обработку естественного языка (NLP): классические методы машинного обучения, глубокое обучение и большие языковые модели. Студенты знакомятся с популярными библиотеками для машинного обучения — scikit-learn, PyTorch и transformers, а также осваивают работу с API больших языковых моделей.

Курс включает два раздела: «классическое» машинное обучение и глубокое обучение,  и предполагает практическую реализацию решений на языке Python.

Математика для гуманитарных исследований

Курс представляет базовые математические инструменты, необходимые для анализа и моделирования данных в гуманитарных исследованиях. Программа охватывает ключевые темы, включая теорию графов, теорию вероятностей и математическую статистику, комбинаторику, а также основы линейной алгебры. Курс ориентирован на практическое применение математических методов в цифровых гуманитарных проектах, включая анализ текстов, социальных сетей и исторических данных.

Разделы курса:

• Математический анализ
• Теория вероятностей и математическая статистика
• Алгебра
• Элементы теории графов

Объектно-ориентированное программирование на языке Python

Курс рассчитан на студентов, уже знакомых с программированием на Python, и посвящён основам проектирования структуры классов и объектно-ориентированного программирования. Особенность курса — ориентация на методы обработки текстов: в качестве материала для практических работ используются тексты на естественном языке.

Программа курса включает:

• Основы объектно-ориентированного программирования
• Основы технологии разработки программного обеспечения
• Библиотеки языка Python для компьютерной лингвистики