Магистратура 2022/2023

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

Где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук

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 ВКР
  Экзамен проводится в форме публичного доклада по теме ВКР.

Промежуточная аттестация

• 2021/2022 учебный год 2 модуль
  0.2 * Выступление + 0.6 * Аудиторная работа + 0.2 * Эссе
• 2022/2023 учебный год 3 модуль
  0.6 * 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

Авторы

• Спицина Кристина Станиславовна
• Кузнецов Антон Михайлович