Основы анализа данных в международных отношениях

Бакалавриат 2023/2024

Статус: Курс обязательный (Международные отношения)

Направление: 41.03.05. Международные отношения

Кто читает: Департамент больших данных и информационного поиска

Где читается: Факультет мировой экономики и мировой политики

Когда читается: 2-й курс, 1, 2 модуль

Формат изучения: с онлайн-курсом

Онлайн-часы: 50

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Бурова Маргарита Борисовна, Кордзахия Натела Зурабовна

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 32

Полная версия программы учебной дисциплины Задать вопрос

Аннотация

Умение понимать, интерпретировать и презентовать данные является важным навыком в современном мире. Целью данного курса является дать слушателям основные инструменты для того, чтобы уметь критически анализировать результаты исследований, а также уметь описывать, визуализировать и презентовать такую информацию. Курс можно разбить на две части. В первой части мы научимся собирать данные с новостных сайтов (по определенной тематике или отрасли), формировать из них базу статей в виде таблицы и затем будем учиться работать с табличными данными – загружать и обрабатывать их, заполнять пропуски, считать описательные статистики. Вторая часть курса посвящена визуализации данных. Мы поговорим о том, как строить наглядные графики, как делать наши визуализации более эффективными и избегать искажения информации. Задание по сбору статей в рамках своей исследовательской задачи в журналистике, последующей их обработке и визуализации данных и защита полученного продукта в виде аналитической заметки станут финальным проектом курса.

Цель освоения дисциплины

Обучение студентов основам программирования на языке Python, а также получение студентом целостного представления о возможностях и ограничениях современных статистических методов.

Планируемые результаты обучения

Замечать ошибки, допущенные при визуализации данных (искажение трендов и информации и т.д.) и избегать их при создании своих визуализаций
Знать основные структуры данных и парадигмы программирования
Знать синтаксис и семантику основных конструкций языка программирования Python
Интерпретировать результаты простых экспериментальных исследований и опросов
Корректно понимать основную статистическую терминологию
Различать плохие примеры визуализации данных и уметь обосновывать свое мнение
Считать базовые описательные статистики (меры центральности, разброса и т.д.)
Уметь собирать, предобрабатывать и визуализировать данные и выводить их описательные статистики
Уметь формулировать аналитическую задачу и реализовывать ее выполнение на Python

Содержание учебной дисциплины

Практика по визуализации данных в Tableau
Визуализация данных: особенности восприятия, лучшие практики и ошибки
Введение в статистику и работу с данными
Повторение основ программирования на Python

Элементы контроля

КР1
формат сдачи контрольного мероприятия зависит от формата проведения занятий (для онлайн-занятий – возможно использование прокторинга)
КР2
формат сдачи контрольного мероприятия зависит от формата проведения занятий (для онлайн-занятий – возможно использование прокторинга)
ДЗ
формат сдачи контрольного мероприятия зависит от формата проведения занятий (для онлайн-занятий – возможно использование прокторинга)
Мини-тесты
формат сдачи контрольных мероприятий зависит от формата проведения занятий (для онлайн-занятий – возможно использование прокторинга)
Исследовательский проект
формат сдачи контрольного мероприятия зависит от формата проведения занятий (для онлайн-занятий – возможно использование прокторинга)

Промежуточная аттестация

2023/2024 учебный год 2 модуль
Итоговая Оценка: (0.2 * КР1 + 0.2 * КР2 + 0.2 * ДЗ + 0.2 * мини-тесты на семинарах + 0.2 * исследовательский проект) * 0,8 Комментарий к формуле: Пункт ПОПАТКУСа 69. Независимый экзамен может иметь факультативные или обязательные дисциплины-пререквизиты, включенные в учебный план образовательной программы. Степень обязательности дисциплин-пререквизитов определяется в программе независимого экзамена или в иных локальных нормативных актах, описывающих особенности формирования компетенций. Оценка, выставляемая по итогам промежуточной аттестации по дисциплине-пререквизиту к независимому экзамену по цифровой компетенции, не может быть больше 8 баллов.

Список литературы

Авторы

Королева Анастасия Романовна
Бурова Маргарита Борисовна

Программа дисциплины