Магистратура
2022/2023![Цель освоения дисциплины](/f/src/global/i/edu/objectives.svg)
![Планируемые результаты обучения](/f/src/global/i/edu/results.svg)
![Содержание учебной дисциплины](/f/src/global/i/edu/sections.svg)
![Элементы контроля](/f/src/global/i/edu/controls.svg)
![Промежуточная аттестация](/f/src/global/i/edu/intermediate_certification.svg)
![Список литературы](/f/src/global/i/edu/library.svg)
Научно-исследовательский семинар "Технологический семинар"
Статус:
Курс обязательный (Машинное обучение и анализ данных)
Направление:
01.04.02. Прикладная математика и информатика
Кто читает:
Департамент информатики
Когда читается:
2-й курс, 3 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Шпильман Алексей Александрович
Прогр. обучения:
Машинное обучение и анализ данных
Язык:
русский
Кредиты:
4
Контактные часы:
10
Программа дисциплины
Аннотация
Семинар направлен на обучение студентов азам научно-исследовательской деятельности, умению структурировать исследование и взаимосвязывать различные разделы исследования, умению выделять основное для презентации результатов исследования и оформлению презентационных материалов.
Цель освоения дисциплины
- Знакомство студентов с азами научно-исследовательской деятельности.
- Формирование у студентов навыков оформления презентационных материалов.
Планируемые результаты обучения
- Владеет общими понятиями научно-исследовательской работы.
- Владеет понятием дата майнинга
- владеет понятием медиа – войн в интернете
- Знает алгоритмы сетевого анализа.
- Знает методы Sentiment analysis
- Знает методы и модели (особенности, выбор, использование, совмещение)
- Знает процесс представление итогов - речь, презентация, раздаточные материалы, правила выступления
- Знает структуру работы, логику и взаимосвязь, использование иллюстративного материала, оформление
- Умеет работать с источниками, цитированием, оформлением ссылок и списка литературы
Содержание учебной дисциплины
- Что такое НИР?
- Тема НИР
- Источники
- Эмпирические/полевые/иные исследования
- Методы и модели
- Структура НИР
- Защита НИР
- Data Mining
- Алгоритмы сетевого анализа
- Восстановление скрытых распределений пользователей в Вконтакте
- Медиа–войны в интернете
- Межстрановые исследования
- Выделение патернов поведения из больших данных
- Исследование Instagram
- Анализ профилей пользователя и выявление скрытых особенностей
- Применение классификаторов для предсказания котировок акций
- 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
- Защита темы ВКРЭкзамен проводится в форме публичного доклада по теме ВКР.
Промежуточная аттестация
- 2021/2022 учебный год 2 модуль0.2 * Выступление + 0.6 * Аудиторная работа + 0.2 * Эссе
- 2022/2023 учебный год 3 модуль0.6 * 2021/2022 учебный год 2 модуль + 0.4 * Защита темы ВКР
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Радаев, В.В. Как организовать и представить исследовательский проект. 75 простых правил / В.В. Радаев ; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономки». — 2-е изд. (эл.). — Электрон. текстовые дан. (1 файл pdf: 204 с.). — Москва : Изд. дом Высшей школы экономики, 2019. — Систем. требования: Adobe Reader XI , либо Adobe Digital Editions 4.5 ; экран 10'. - ISBN 978-5-7598-1469-6. - Текст : электронный. - URL: https://new.znanium.com/catalog/product/1040849 - Текст : электронный. - URL: http://znanium.com/catalog/product/1040849
Рекомендуемая дополнительная литература
- Halbert White. (2000). A Reality Check for Data Snooping. Econometrica, (5), 1097. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsrep&AN=edsrep.a.ecm.emetrp.v68y2000i5p1097.1126