Цифровая архивация современности. Веб-архивы, большие данные и их применение в исследовательской работе

2024/2025

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

6

Кредиты

Кто читает:

Школа лингвистики

Статус:

Курс по выбору

Когда читается:

2-й курс, 1, 2 модуль

Преподаватель

Орлова Ксения Викторовна

Программа дисциплины

Аннотация

Дисциплина предполагает углубленное изучение источников данных для академических исследований с помощью цифровых методов. Среди тем: форматы и платформы для хранения открытых данных, законодательство и сложившиеся практики в сфере открытых данных, способы сохранения данных в теоретическом и практическом аспекте, распространенные программные решения, сообщество активистов открытых данных, этика хранения и репрезентации данных.Исчезновение данных ("протухание" ссылок) в интернете - проблема, с которой знакомы все активные пользователи сети. Из области видимости могут исчезнуть не только документы далекого прошлого, но и свидетельства того, что происходит на наших глазах. Как эта проблема решается сообществом интернет-активистов и университетской средой? Какие потенциальные проблемы могут порождать существующие решения? Об этом детально и подробно рассказывается в курсе цифровой архивации современности.

Цель освоения дисциплины

• уметь работать с веб-архивами
• уметь работать с большими данными
• применять методы работы с большими данными в исследовательской работе

Планируемые результаты обучения

• владеет навыками практической работы с данными и решения прикладных задач анализа и визуализации данных
• знает об особенностях данных и принципах работы современных технологий в гуманитарных дисциплинах
• умеет анализировать результаты квантитативного анализа
• умеет использовать открытые ресурсы со структурированными данными
• умеет использовать формальные и точные методы применительно к избранной сфере
• Понимает работу онлайн-архивов и методов их анализа в исследовательской деятельности.

Содержание учебной дисциплины

• Тема 9. Как изучать: работа с веб-архивами и интервью
• Основы работы с данными: данные, большие данные, машинное обучение
• Введение в большие данные - идеи, технологии, методы и области применения.

Элементы контроля

• экзамен
• домашние задания и практическая работа на семинаре

Промежуточная аттестация

• 2024/2025 учебный год 2 модуль
  0.6 * домашние задания и практическая работа на семинаре + 0.4 * экзамен

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Мастицкий, С. Э. Статистический анализ и визуализация данных с помощью R / С. Э. Мастицкий, В. К. Шитиков. — Москва : ДМК Пресс, 2015. — 496 с. — ISBN 978-5-97060-301-7. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/73072 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

Рекомендуемая дополнительная литература

• Create to learn : introduction to digital literacy, Hobbs, R., 2017
• Introduction to R. (2016). France, Europe: HAL CCSD. https://doi.org/10.1051/eas/1677002

Авторы

• Дьячкова Анна Евгеньевна