help@sochisirius.ru
27 сентября-16 октября 2021

Большие данные и машинное обучение в когнитивных и социальных науках

Онлайн-премодуль (дистанционно) – 27.09.2021 - 05.10.2021

Очная часть программы – 06.10.2021 - 16.10.2021

 

Прием заявок для участия в конкурсном отборе открыт до 25 августа 2021

По вопросам участия в программе можно обращаться по адресу cdpo@talantiuspeh.ru

Участники и порядок отбора

Входные компетенции, оцениваемые на этапе отбора:

Междисциплинарный характер модуля предполагает участие студентов 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 социально-гуманитарных направлений подготовки задание состоит из трех элементов:

  1. Написание 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;

- описание объекта и предмета исследования;

- гипотеза, цели и задачи;

- предполагаемый алгоритм исследования;

- методы инициативного исследования.

  1. Решение логических задач:

Задача 1. К реке, где была лодка, вмещающая только двух человек, подошли два разбойника и два путешественника. Разбойники не решались напасть на путешественников. В случае если на берегу останется один путешественник и два разбойника, то они нападут на него. Как надо переправиться через реку путешественникам и разбойникам, чтобы избежать нападения?

Задача 2. Для марш-броска по пустыне путешественнику необходимо иметь 4 литра воды. Больше он взять не может. На базе, где имеется источник воды, выдают только 5-литровые фляги, а также имеются 3-литровые банки. Как с помощью одной фляги и одной банки набрать 4 литра во флягу?

Задача 3. Из 15 котят 8 рыжих и 7 пушистых, и других нет. Есть ли среди этих котят хоть один рыжий и пушистый одновременно?

Задача 4. Имеется 9 кг песка и гиря в 250 г. Как в три взвешивания на чашечных весах отмерить 2 кг песка?

Задача 5. 1. Футбольные команды А, Б, В, Г, Д и Е разыгрывали первенство. Известно, что команда А отстала от Б на три места, команда В оказалась между Г и Д, команда Е опередила Б, но отстала от Д. Какое место заняла каждая из команд?

  1. Творческое задание

Предположим, что Вы анализируете онлайн-сообщество университета, в котором учитесь. Какие действия надо предпринять, чтобы понять, кто является лидером общественного мнения в этом сообществе?

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

Программа ориентирована на обучение студентов 3 и 4 курсов бакалавриата, магистратуры и аспирантуры, 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.

Этапы проведения:

Онлайн-премодуль (дистанционно) – 27.09.2021 - 05.10.2021

Очная часть программы – 06.10.2021 - 16.10.2021

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.

Руководитель программы

Кашпур
Виталий Викторович

Заведующий кафедрой социологии философского факультета, старший научный сотрудник лаборатории наук о больших данных и проблемах общества Томского государственного университета, руководитель 64 исследовательских проектов, разработчик и преподаватель экспериментальных образовательных модулей, руководитель групповой проектной работы в рамках обучения по программе CDO (Chief Data Officer) в Томском государственном университете, реализуемой по заказу Агентства стратегических инициатив (2019), эксперт АСИ, член экспертного совета по внутренней политике администрации Томской области, кандидат социологических наук

Преподаватели

Кашпур
Виталий Викторович

Заведующий кафедрой социологии философского факультета, старший научный сотрудник лаборатории наук о больших данных и проблемах общества Томского государственного университета, руководитель 64 исследовательских проектов, разработчик и преподаватель экспериментальных образовательных модулей, руководитель групповой проектной работы в рамках обучения по программе CDO (Chief Data Officer) в Томском государственном университете, реализуемой по заказу Агентства стратегических инициатив (2019), эксперт АСИ, член экспертного совета по внутренней политике администрации Томской области, кандидат социологических наук

Гойко
Вячеслав Леонидович

Заведующий лабораторией наук о больших данных и проблемах общества Томского государственного университета

Губанов
Александр Валерьевич

Аналитик лаборатории наук о больших данных и проблемах общества Томского государственного университета

Мундриевская
Юлия Олеговна

Младший научный сотрудник лаборатории наук о больших данных и проблемах общества Томского государственного университета

Петров
Евгений Юрьевич

Аналитик лаборатории наук о больших данных и проблемах общества ТГУ

Фещенко
Артем Викторович

Заведующий лабораторией компьютерных средств обучения Института дистанционного образования, старший преподаватель кафедры гуманитарных проблем информатики философского факультета Томского государственного университета

Щербакова
Виктория Владимировна

Ведущий специалист департамента развития человеческого ресурса Центра национального интеллектуального резерва МГУ имени М.В.Ломоносова, психолог-тренер Центра тестирования и развития «Гуманитарные технологии» факультета психологии МГУ

Горшков
Сергей Сергеевич

АВИТО (ООО "КЕХ еКоммерц"), разработчик в группе лингвистики, инженер в Департамент разработки S&R Технической дирекции

Условия участия

Всем, кто прошел конкурсный отбор и был приглашен на программу, необходимо привезти с собой один из следующих документов:

 

- сертификат о вакцинации (достаточно первого компонента вакцины) или справку о прохождении первого этапа вакцинации (на бумажном носителе);
- медицинский документ или сертификат о перенесенном заболевании из личного кабинета портала Госуслуг, со дня выздоровления не более 6 месяцев до заселения (на бумажном носителе);
- отрицательный результат ПЦР-теста (полученный не ранее, чем за три календарных дня до заселения) и обязательно добровольное согласие на прохождение вакцинации в течение трех дней со дня вселения. Обратиться в прививочный пункт необходимо самостоятельно.

По приезде в Университет участникам образовательного модуля следует предоставить оригиналы указанных документов во время регистрации участников.

АНО ВО «Университет «Сириус» обеспечивает проживание, проезд / перелет по территории РФ и питание для участников программы.

Плата за обучение на программе не взимается.

К участию в программе допускаются только граждане РФ

Подать заявку
© 2015–2021 Фонд «Талант и успех»
Нашли ошибку на сайте? Нажмите Ctrl(Cmd) + Enter. Спасибо!