• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Бакалавриат 2023/2024

Анализ данных для лингвистов

Направление: 45.03.03. Фундаментальная и прикладная лингвистика
Когда читается: 3-й курс, 3 модуль
Формат изучения: без онлайн-курса
Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ
Язык: русский
Кредиты: 3
Контактные часы: 36

Программа дисциплины

Аннотация

Задачей курса «Анализ данных для лингвистов» является продолжение знакомства с различными методами статистики и анализа данных. Курс сконцентрирован вокруг применения байесовских методов: начиная от работы с различными распределениями и методами нахождения их параметров до применения байесовского регрессионного анализа.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • знать особенности работы R, основные особенности анализа различных типов данных
  • познакомиться с основами методами анализа данных
  • владеть навыками самостоятельного анализа данных, а также критической интерпретации анализа данных, представленной в научных работах
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Владеет методами визуализации данных
  • Владеет методами обработки данных
  • Владеет методом анализа строк
  • Владеет основами языка программирования R
  • Знает лингвистические пакеты на R
  • Знает, чем наука о данных отличается от машинного обучения и статистики
  • Знает и применяет понятие коэффициента Байеса
  • Знает и использует понятие байесовского доверительного интервала
  • Владеет понятием байесовский статистический вывод
  • Владеет понятием и умеет применять модели смеси распределений
  • Владеет и применяет метод максимального правдоподобия
  • Владеет понятиями моментов статистических распределений и умеет симулировать распределния в R
  • Понимает и может применить методы эмпирической байесовской оценки
  • Понимает и применяет A/B тестирования
  • Понимает понятие Марковской цепи Монте-Карло
  • Понимает ограничения на применение регрессии
  • Умеет применять и интерпретировать байесовский регрессионный анализ
  • Применяет и интерпретирует байесовскую логистическую регрессию
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Статистические распределения
  • Метод максимального правдоподобия
  • Модели смеси распределений
  • Байесовский статистический вывод
  • Байесовский доверительный интервал
  • Коэффициент Байеса
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий HW1
  • неблокирующий HW2
  • неблокирующий HW3
  • неблокирующий Exam
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2023/2024 учебный год 3 модуль
    0.4 * Exam + 0.2 * HW1 + 0.2 * HW2 + 0.2 * HW3
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Fox, J., Jr, & Weisberg, H. S. (2010). An R Companion to Applied Regression. Thousand Oaks: SAGE Publications, Inc. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1236075
  • R for data science : import, tidy, transform, visualize, and model data, Wickham, H., 2017

Рекомендуемая дополнительная литература

  • An R companion to applied regression, Fox, J., 2011
  • Wickham, H., & Grolemund, G. (2016). R for Data Science : Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data (Vol. First edition). Sebastopol, CA: Reilly - O’Reilly Media. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1440131

Авторы

  • Мороз Георгий Алексеевич