Сбор и анализ количественных данных в рекламе и PR

2021/2022

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

4

Кредиты

Кто читает:

Департамент социологии

Статус:

Курс обязательный

Когда читается:

1-й курс, 1, 2 модуль

Преподаватели

Лесных Кирилл Анатольевич

Ротмистров Алексей Николаевич

Программа дисциплины

Аннотация

Курс посвящён основам языка программирования Python, применяемым для автоматизированного сбора данных (веб-скрапинга) и их анализа. Курс включает пакеты и модули Python, а также интерфейсы, позволяющие обращаться к API Youtube и использовать его методы для веб-скрапинга, структурировать собранные данные в формат Excel, применять описательную статистику и искать связи между парой переменных – с учётом их типов шкал.

Цель освоения дисциплины

• Научиться основам Python, изучить его пакеты и модули , а также интерфейсы, позволяющие обращаться к API Youtube и использовать его методы для веб-скрапинга, структурировать собранные данные в формат Excel, применять описательную статистику и искать связи между парой переменных -- с учётом их типов шкал.

Планируемые результаты обучения

• Умение посредством Python правильно авторизоваться в YouTube, создать клиент API YouTube и применить его для веб-скрапинга изучаемого YouTube-канала.
• Умение посредством Python правильно оформить характеристики видео с изучаемого YouTube-канала в удобную таблицу Excel.
• Умение применять к переменным релевантные методы описательной статистики (одномерные частотные таблицы и графики, меры центральной тенденции и неоднородности) -- с учётом их типов шкал.
• Умение применять к переменным релевантные методы парной связи (коэффициент корреляции Пирсона, коэффициент ранговой корреляции Спирмана, критерий Хи-квадрат и его остатки) -- с учётом их типов шкал; и интерпретировать результаты.
• Умение различать три основных типа шкал переменных (номинальные, порядковые, интервальные-числовые) на основе ориентиров.

Содержание учебной дисциплины

• Основы веб-скрапинга: API YouTube и программная среда Python.
• Основы работы с выгрузкой результатов веб-скрапинга.
• Типы шкал, траектории анализа данных.
• Методы описательной статистики с учётом типов шкал.
• Методы парной связи с учётом типов шкал.

Элементы контроля

• домашние работы
• экзамен
  Экзамен проводится в письменной форме в Zoom по ссылке: https://zoom.us/j/98759954871?pwd=cVlwa0pBeU1TNzgveEl4QTV2T3FuQT09. К экзамену следует подключиться за 5 минут до его начала. Компьютер студента должен удовлетворять требованиям: наличие доступа в интернет и средств передачи звука. Пошаговая инструкция по технической подготовке студента к экзамену и подключению к экзаменационной конференции: 1. Если Zoom не был установлен на Вашем компьютере, то по указанной выше ссылке начнётся автоматическая загрузка дистрибутива приложения Zoom. По завершении загрузки, запустите этот дистрибутив. Если приложение Zoom уже установлено, достаточно его запустить. 2. После запуска Zoom нажмите ‘Join a meeting’ («Войти в конференцию»). 3. Введите ‘Meeting ID’ («Идентификатор конференции») и укажите свои реальные имя и фамилию в графе «Введите ваше имя». Поставьте галочку в поле «Выключить моё видео». 4. Введите пароль конференции, если он будет запрошен 5. Если в какой-то момент Zoom запросит доступ к микрофону или звуку компьютера, предоставьте этот доступ. 6. Если всё успешно пройдено, то Вы подключитесь к нужной экзаменационной конференции. 7. После начала экзаменационной конференции студенты могут задать вопросы; после получения ответов они распределяются в персональные сессионные залы (‘Breakout Room’) для выполнения экзаменационного задания. 8. В персональном зале всегда держите включённой демонстрацию экрана (включается зелёной кнопкой на панели управления снизу), чтобы преподаватели и ассистенты могли следить за выполнением задания. По умолчанию, Вы находитесь в зале одни. Если Вам нужно обратиться к преподавателю, воспользуйтесь кнопкой ‘Ask for help’ («Обратиться за помощью») снизу на панели управления – преподавателю придёт уведомление, и он войдёт в Ваш зал. Экзамен длится 20 минут с момента распределения студентов по персональным сессионным залам и выдачи экзаменационного задания. Грубым нарушением правил проведения экзамена является общение студента с кем-либо, кроме преподавателей и ассистентов по данной учебной дисциплине. При долговременном нарушении связи (10 минут и более) студент не может продолжить участие в экзамене. Процедура пересдачи аналогична процедуре сдачи.
• активность на занятиях

Промежуточная аттестация

• 2021/2022 учебный год 2 модуль
  0.35 * экзамен + 0.2 * активность на занятиях + 0.45 * домашние работы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Harish Garg. (2018). Mastering Exploratory Analysis with Pandas : Build an End-to-end Data Analysis Workflow with Python. Packt Publishing.

Рекомендуемая дополнительная литература

• Fink, C. (2020). metatube: Python script to download YouTube metadata. https://doi.org/10.5281/zenodo.3773303
• McKinney, W. (2018). Python for Data Analysis : Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython (Vol. Second edition). Sebastopol, CA: O’Reilly Media. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1605925

Авторы

• Ротмистров Алексей Николаевич