Автоматизированный сбор больших данных в экономико-социологических исследованиях

Магистратура 2022/2023

Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»

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

Статус: Курс по выбору (Прикладные методы социального анализа рынков)

Направление: 39.04.01. Социология

Кто читает: Департамент больших данных и информационного поиска

Где читается: Факультет социальных наук

Когда читается: 1-й курс, 3, 4 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ

Преподаватели: Управителев Филипп Александрович

Прогр. обучения: Прикладные методы социального анализа рынков

Язык: русский

Кредиты: 6

Контактные часы: 60

Полная версия программы учебной дисциплины Задать вопрос

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.