Анализ данных

2023/2024

Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»

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

Статус: Маго-лего

Кто читает: Департамент социологии

Когда читается: 2, 3 модуль

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Сурков Антон Юрьевич

Язык: русский

Кредиты: 6

Контактные часы: 48

Полная версия программы учебной дисциплины Задать вопрос

Аннотация

В рамках курса будут обсуждаться методы подготовки и анализа данных. Студенты познакомятся с принципами критического анализа данных, ориентированного на изучение культурных, этических и социально-технических проблем на стыке социальных наук, информатики и общества. Дисциплина направлена на выработку у студентов критического подхода к таким темам, как большие данные, этика данных, конфиденциальность, алгоритмы решения социальных проблем при помощи систем данных.

Цель освоения дисциплины

Уметь проводить статистический анализ данных, а также решать исследовательские и практические задачи с помощью различных техник моделирования

Планируемые результаты обучения

Умение определять нужную парадигму анализа данных для конкретного исследования, ориентироваться в современных подходах к анализу данных, формулировать исследовательские гипотезы и задачи исследований и подбирать соответствующие методы анализа данных
Умение интерпретировать результаты моделирования для линейной регрессии, использовать линейную регрессию в релевантных задачах, производить моделирование в случаях нарушений предположений МНК при помощи ОМНК и пересчета стандартных ошибок коэффициентов. Умение использовать линейную регрессию с регуляризацией для задач машинного обучения.
Уметь применять методы классического машинного обучения для решения задач классификации и регрессии
Студент знает основные методы обработки текста и способы токенизации. Умеет работать с языковыми моделями и встраивать их в свои задачи.