Научно-исследовательский семинар "Технологический семинар"

Магистратура 2020/2021

Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»

Статус: Курс обязательный (Машинное обучение и анализ данных)

Направление: 01.04.02. Прикладная математика и информатика

Кто читает: Департамент информатики

Где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук

Когда читается: 1-й курс, 1-4 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Москвин Денис Николаевич, Мухин Михаил Сергеевич, Омельченко Александр Владимирович

Прогр. обучения: Машинное обучение и анализ данных

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 56

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Является обязательной дисциплиной.Целями освоения дисциплины являются:  научить студентов азам научно-исследовательской деятельности;  научить студентов структурировать исследование и взаимосвязывать различные разделы исследования;  научить студентов выделять самое основное для презентации результатов исследования и оформлять презентационные материалы. Основные положения дисциплины должны быть использованы в дальнейшем при изучении любых дисциплин, связанных с научно-исследовательской деятельностью студентов, а также при подготовке ВКР.

Цель освоения дисциплины

Целями освоения дисциплины Научно-исследовательский семинар "Технологический семи-нар " являются: • научить студентов азам научно-исследовательской деятельности; • научить студентов структурировать исследование и взаимосвязывать различные раз-делы исследования; • научить студентов выделять самое основное для презентации результатов исследова-ния и оформлять презентационные материалы.

Планируемые результаты обучения

Владеет общими понятиями научно-исследовательской работы.
Выбраны направление и формулировка темы исследования. Поставлены цели и задачи. Владеет понятиями предмета и объекта исследования.
Умеет работать с источниками, цитированием, оформлением ссылок и списка литературы
Владеет понятиями эмпирических/полевых/иных исследований. Собраны материалы для практической части работы
Знает методы и модели (особенности, выбор, использование, совмещение)
Знает структуру работы, логику и взаимосвязь, использование иллюстративного материала, оформление
Знает процесс представление итогов - речь, презентация, раздаточные материалы, правила выступления
Владеет понятием дата майнинга
Знает алгоритмы сетевого анализа.
Владеет понятием восстановления скрытых распределений пользователей в Вконтакте
владеет понятием медиа – войн в интернете
Знает межстрановые исследования.
Владеет понятием выделения патернов поведения из больших данных.
Знаком с процессом исследования Инстаграм
Анализирует профили пользователя и выявляет скрытые особенности
Применяет классификаторы для предсказания котировок
Знает цели и задачи классификации медицинских данных
Знает методы Sentiment analysis
Знает требования и структуру исследовательского проекта.
Знает методы исследования. Знает содержание и логику научной работы.
Участвует в обсуждении будущей письменной работы и её защиты.
Готов к защите и презентации научной работы.
Защита и презентация научной работы.
Способность отбирать статьи релевантные проводимому исследованию, анализировать их и выделять ключевые особенности.

Содержание учебной дисциплины

Научно-исследовательская работа студентов – виды, содержание, особенности
Выбор направления и формулировка темы исследования. Постановка целей и задач. Гипотезы. Предмет и объект исследования.
Работа с источниками, цитирование, оформление ссылок и списка литературы
Эмпирические/полевые/иные исследования - сбор материалов для практической части работы
Методы и модели – особенности, выбор, использование, совмещение
Структура работы, логика и взаимосвязь, использование иллюстративного материала, оформление
Представление итогов - речь, презентация, раздаточные материалы, правила выступления.
Введение в проблемы дата майнинга
Алгоритмы сетевого анализа.
Восстановление скрытых распределений пользователей в Вконтакте
Медиа – войны в интернете
Межстрановые исследования.
Выделение патернов поведения из больших данных.
Исследование Инстаграм
Анализ профилей пользователя и выявление скрытых особенностей
Применение классификаторов для предсказания котировок
Цели и задачи классификации медицинских данных
Обзор методов Sentiment analysis
Требования и структура исследовательского проекта.
Методы исследования. Содержание и логика научной работы.
Обсуждение будущей письменной работы и её защиты.
Защита и презентация научной работы.
Подготовка, защита, презентация научной работы
Обсуждение статей

Элементы контроля

Выступление
Аудиторная работа
Эссе
Экзамен
Экзамен проводится в письменной форме с использованием синхронного прокторинга и состоит из ответов на два теоретических вопроса. Экзамен проводится на платформе Moodle (https://et.hse.ru), прокторинг на платформе Экзамус (hse.student.examus.net). К экзамену необходимо подключиться за 15 минут. На платформе Экзамус доступно тестирование системы. Компьютер студента должен удовлетворять следующим требованиям: https://elearning.hse.ru/data/2020/05/07/1544135594/Технические%20требования%20к%20ПК%20студента.pdf) Для участия в экзамене студент обязан: заранее зайти на платформу прокторинга, провести тест системы, включить камеру и микрофон, подтвердить личность. Время выполнения задания два часа. Время начала экзамена 11:00, завершение в 13:00. Во время выполнения студент записывает свой ответ на чистом листе бумаги, после фотографирует и высылает решение фотографию на электронную почту преподавателя. На отсылку решения дается 5 минут по завершении экзамена. Во время экзамена студентам запрещено: общаться (в социальных сетях, с людьми в комнате), списывать, использовать любые материалы. Во время экзамена студентам разрешено иметь при себе ручку и чистые листы бумаги, во время отправки решений разрешается использовать мобильный телефон или сканер. Кратковременным нарушением связи во время экзамена считается прерывание связи до 5 минут, если после этого студенту удается вернуться в ту же сессию работы с Экзамус. Долговременным нарушением связи во время экзамена считается прерывание связи 5 минут и более. При долговременном нарушении связи студент не может продолжить участие в экзамене. Процедура пересдачи аналогична процедуре сдачи.

Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация (4 модуль)
0.2 * Аудиторная работа + 0.2 * Выступление + 0.4 * Экзамен + 0.2 * Эссе

Программа дисциплины