Однодневный интенсив «Анализ данных без кода» от магистерской программы «Data Analytics and Social Statistics» («Аналитика данных и прикладная статистика»)
Мероприятие завершено
25 апреля с 10:00 до 17:00 магистерская программа «Data Analytics and Social Statistics» («Аналитика данных и прикладная статистика») проведет интенсив по no-code инструментам аналитики. Интенсив проведут: Егор Перехожев, младший научный сотрудник Международной лаборатории прикладного сетевого анализа; Даниил Ковалёв, стажер-исследователь лаборатории; Ирина Павлова, к.э.н., заместитель заведующей лабораторией и академический руководитель магистерской программы; и Анна Карташева, научный сотрудник лаборатории.
«Анализ данных без кода» – однодневный интенсив, который погрузит слушателей в современные методы работы с данными без программирования. Участники познакомятся с тем, как можно исследовать различные связи между людьми, публикациями и идеями, а также с тем, как найти закономерности в таблицах и текстовых данных.
В первой части интенсива мы разберем сетевой анализ: от карт научных публикаций и соавторств до анализа реальных социальных связей с помощью no-code программ VOSviewer и Polinode.
Во второй части участники попробуют методы машинного обучения и анализа, визуализации текстовых данных в среде Orange. Узнаем, что такое AI-автоматизация и как работают современные цифровые помощники.
Таким образом, в рамках данного интенсива будут рассмотрены разные типы данных — сети, таблицы и тексты — которые могут быть исследованы с помощью доступных no-code инструментов. Интенсив включает в себя краткую теорию и практические примеры, чтобы показать полный путь анализа данных — от их сбора до интерпретации результатов.
Язык интенсива – русский.
Для участия необходимо зарегистрироваться.
Программа интенсива
Тема 1. VOSviewer + Polinode: гид по сетевому анализу от библиометрии до полевых данных
| 10:00 – 10:20 | Открытие интенсива. О программе «Аналитика данных и прикладная статистика» | Ирина Павлова, МЛ ПСА |
| 10:20 – 11:20 | Что такое библиометрия и зачем анализировать научные связи? Научные публикации как данные. Что такое сеть цитирований, соавторства и соупоминания терминов? | |
| 11:20 – 11:30 | Перерыв | |
| 11:30 – 12:50 | Зачем собирать данные о связях? Как спросить респондента о его связях? Создание опроса в Polinode: разработка анкеты, сбор данных, визуализация и анализ | Анна Карташева, МЛ ПСА |
| 12:50 – 14:00 | Перерыв | |
Тема 2. Машинное обучение & AI-агенты
| 14:00 – 14:40 | Что такое Data Mining? Обзор интерфейса Orange Data Mining. Концепция виджетов и рабочего процесса. | Егор Перехожев, МЛ ПСА |
| 14:40 – 15:20 | Машинное обучение без кода. Загрузка табличных данных. Простая визуализация (Scatter Plot). Обучение модели классификации (на примере дерева решений). Оценка точности модели (Test & Score, Confusion Matrix). | |
| 15:20 – 15:30 | Перерыв | |
| 15:30 – 16:10 | Что такое AI-автоматизация? Введение в n8n. Интерфейс n8n (workflow, nodes, connections). Разбор базовых узлов: триггеры, логика (условия, циклы), работа с данными. | Даниил Ковалев, МЛ ПСА |
| 16:10 – 16:50 | Создание AI-агента в n8n. Подключение LLM, инструментов и внешних API. Настройка системного промпта и организация контекста диалога. Интеграция с базами знаний. | |
| 16:50 – 17:00 | Заключительное слово и подведение итогов. Презентация образовательных возможностей (КПК, программы ДПО и магистратура), экспертизы и консалтинга МЛ ПСА | Ирина Павлова, МЛ ПСА |
