help@sochisirius.ru
13-26 июля 2020

Большие данные и машинное обучение в когнитивных и социальных науках

Программа будет проведена в дистанционном формате

Прием заявок для участия в конкурсном отборе открыт до 30 июня 2020 года включительно

По вопросам участия в программе можно обращаться по адресу students@sochisirius.ru 

Участники и порядок отбора

 Входные компетенции, оцениваемые на этапе отбора

Междисциплинарный характер модуля предполагает участие студентов магистратуры социогуманитарных и IT направлений подготовки.

Входными компетенциями для студентов IT направлений подготовки являются владение основами математической статистики и программированием на языке Python.

Входными компетенциями для студентов социогуманитарных направлений подготовки являются:
- владение современными информационными технологиями и программным обеспечением для решения исследовательских задач;
- способность принимать участие в социогуманитарном исследовании на всех этапах его проведения;
- способность осуществлять социальное взаимодействие и реализовывать свою роль в команде.

Отбор обучающихся осуществляется на основе оценивания:

Резюме (от 0 до 30 баллов) 
Оно должно описывать следующую информацию о соискателе: направление подготовки, тематика НИРС, перечень публикаций,  опыт участия в исследовательских проектах, участие в научных мероприятиях, перечень программного обеспечения (сбор, анализ, визуализация данных) с уровнем владения (начинающий, уверенный, продвинутый),   аккаунты в социальных сетях (содержание и структура цифрового следа в них);

Мотивационного письма (от 0 до 20 баллов) 
Письмо должно включать ответы на вопросы: почему участнику важно попасть именно на этот образовательный модуль, какие знания и компетенции он планирует развить в результате прохождения обучения, где он сможет использовать их в дальнейшем);

Выполненного задания (от 0 до 30 баллов; см. далее)
 

Задания для проведения отбора обучающихся.

Для студентов социогуманитарных направлений подготовки задание заключается в написании программы инициативного исследования в рамках тематики образовательного модуля «Большие данные и машинное обучение в когнитивных и социальных науках». Программа должна включать описание проблемы и ее актуальности, гипотезы, объекты и предмета, цели и задач, а также методов инициативного исследования.

Для студентов IT направлений подготовки задание заключается в написании программного модуля для обработки тестового набора данных с использованием языка программирования Python 3 и базовых методов математической статистики.
Задание: 

1. Используя язык программирования Python 3 необходимо выполнить предобработку текстовых данных:
- привести все слова к нижнему регистру;
- удалить пунктуацию;
- удалить нерелевантные слова (ссылки, слова на английском, и. т .д);
- удалить стоп слова с помощью готовых словарей ( при необходимости дополнить словарь);
- выполнить лемматизацию ( привести все слова в их начальную словоформу).

2. Отсортировать слова по частоте их употребления и выделить топ 100 слов.
Данные: Результаты поисковых запросов по теме “Благотворительность”, собранных системой мониторинга “Крибрум”. 
Скачать

40 участников, продемонстрировавшие наилучшие результаты и выполнившие общие (технические) требования к заявке, приглашаются на обучение по программе. Спорные вопросы решаются на уровне руководителя программы.

О программе

Модуль ориентирован на обучение студентов магистратуры, формирование у них комплексных знаний и компетенций, необходимых для профессиональной деятельности и проведения научно-исследовательской работы с применением технологий Big Data, машинного обучения и анализа открытых пользовательских данных социальных сетей.

Модуль включает в себя лекционный, инструментальный и проектный разделы, что позволяет, помимо формирования конкретных результатов обучения, вовлечь обучающихся в режиме пробного действия в реализацию научно-исследовательского проекта по теме «Влияние структурных и содержательных характеристик интернет-активности старшеклассников и студентов на их образовательные достижения» для решения следующих исследовательских задач:

  • анализ структурных характеристик интернет активности старшеклассников и студентов (социально-демографический портрет, дружеские связи, временные и пространственные характеристики);
  • анализ содержательных характеристик интернет-активности старшеклассников и студентов (персональные интересы, генерируемый контент);
  • оценка влияния интернет-активности на формальные и неформальные образовательные достижения старшеклассников и студентов.

Модуль рассчитан на исследователей из разных областей наук: психологов, социологов, программистов, политологов, лингвистов, менеджеров и др. и направлен на формирование и совершенствование следующих компетенций исследователей:

  • способность формировать стратегию и методологию когнитивных и социальных исследований с применением технологий Big Data;
  • способность обоснованно выбирать и эффективно использовать технологии, методы и инструменты исследования;
  • способность собирать, хранить и обрабатывать большие массивы гетерогенных данных, в том числе данных социальных медиа;
  • владение методами и инструментальными средствами социально-сетевого анализа;
  • владение программными средствами разработки и визуализации данных;
  • способность применять алгоритмы машинного обучения к анализу данных социальных сетей;
  • владение методами и программными инструментами текстовой аналитики для обработки текстов на естественном языке;
  • способность анализировать и интерпретировать полученные результаты.

Объем модуля – 3 з.е., 108 часов (72 аудиторных и 36 СРС)

Руководитель программы

Ковас
Юлия Владимировна

директор Международной лаборатории междисциплинарных исследований индивидуальных различий в обучении (InLab), PhD, профессор генетики и психологии Университета Голдсмитс (Лондон, Великобритания), директор международного центра исследований развития человека, заведующая лабораторией когнитивных исследований и психогенетики, профессор Томского государственного университета, научный руководитель лаборатории «Когнитивные и междисциплинарные исследования» Университета «Сириус»

Кашпур
Виталий Викторович

кандидат социологических наук, заведующий кафедрой социологии философского факультета Томского государственного университета, старший научный сотрудник Лаборатории наук о больших данных и проблемах общества ТГУ. Руководитель 64 исследовательских проектов, разработчик и преподаватель экспериментальных образовательных модулей. В 2019 году являлся руководителем групповой проектной работы в рамках обучения по программе CDO (Chief Data Officer) в Томском государственном университете, реализуемой по заказу Агентства стратегических инициатив (АСИ). Эксперт АСИ, член экспертного совета по внутренней политике Администрации Томской области

Преподаватели

Кашпур
Виталий Викторович

кандидат социологических наук, заведующий кафедрой социологии философского факультета Томского государственного университета, старший научный сотрудник Лаборатории наук о больших данных и проблемах общества ТГУ. Руководитель 64 исследовательских проектов, разработчик и преподаватель экспериментальных образовательных модулей. В 2019 году являлся руководителем групповой проектной работы в рамках обучения по программе CDO (Chief Data Officer) в Томском государственном университете, реализуемой по заказу Агентства стратегических инициатив (АСИ). Эксперт АСИ, член экспертного совета по внутренней политике Администрации Томской области

Гойко
Вячеслав Леонидович

Заведующий лабораторией наук о больших данных и проблемах общества ТГУ

Губанов
Александр Валерьевич

Аналитик лаборатории наук о больших данных и проблемах общества ТГУ

Мундриевская
Юлия Олеговна

Младший научный сотрудник лаборатории наук о больших данных и проблемах общества ТГУ

Петров
Евгений Юрьевич

Аналитик лаборатории наук о больших данных и проблемах общества ТГУ

Фещенко
Артем Викторович

Заведующий лабораторией компьютерных средств обучения ИДО ТГУ, старший преподаватель кафедры гуманитарных проблем информатики философского факультета ТГУ

Щербакова
Виктория Владимировна

Ведущий специалист департамента развития человеческого ресурса (Центр национального интеллектуального резерва МГУ им. М.В. Ломоносова), психолог-тренер (Центр тестирования и развития "Гуманитарные технологии" на базе факультета психологии МГУ им. М.В. Ломоносова)

Подать заявку
© 2015–2020 Фонд «Талант и успех»
Нашли ошибку на сайте? Нажмите Ctrl(Cmd) + Enter. Спасибо!