III уровень Большие данные

Интеллектуальный анализ данных социальных сетей

Национальный исследовательский Томский государственный университет
72,00 часа длительность
Онлайн формат
Начальный уровень

Описание

Программа включает в себя лекционный, инструментальный и проектный разделы, что позволяет, помимо формирования конкретных результатов обучения, вовлечь обучающихся в режиме пробного действия в решение следующих задач:

  • анализ структурных характеристик интернет активности пользователей социальных сетей (социально-демографический портрет, дружеские связи, временные и пространственные характеристики);
  • анализ содержательных характеристик интернет-активности пользователей социальных сетей (персональные интересы, генерируемый контент);
  • оценка влияния интернет-активности на различные социальные и психологические характеристики пользователей социальных сетей;
  • анализ различных социальных явлений и объектов через призму данных сообществ (контент, изображения) и пользователей (комментарии, мнения и оценки) в социальных сетях.

Программа рассчитана на представителей из разных областей: психологов, социологов, программистов, политологов, лингвистов, менеджеров и др. и направлен на формирование и совершенствование следующих цифровых компетенций исследователей:

  • способность формировать стратегию и методологию 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
Цель программы
Развитие и углубление способностей и навыков в области анализа данных и проведения научно-исследовательской работы с применением технологий анализа больших данных

Требования

Образование:

  • лица, имеющие среднее профессиональное и (или) высшее образование, наличие указанного образования должно подтверждаться документом государственного или установленного образца;
  • лица, получающие среднее профессиональное и (или) высшее образование (студенты, магистранты, аспиранты)

Квалификация:

  • педагогические работники, руководители (заместители руководителей, руководители структурных подразделений) профессиональных образовательных организаций, организаций дополнительного профессионального образования
  • Исследователи в области социальных наук

Наличие опыта профессиональной деятельности

Предварительное освоение иных дисциплин/курсов /модулей не требуется

Иные требования и рекомендации для обучения по программе

Образование:

  • лица, имеющие среднее профессиональное и (или) высшее образование, наличие указанного образования должно подтверждаться документом государственного или установленного образца;
  • лица, получающие среднее профессиональное и (или) высшее образование (студенты, магистранты, аспиранты)

Квалификация:

  • педагогические работники, руководители (заместители руководителей, руководители структурных подразделений) профессиональных образовательных организаций, организаций дополнительного профессионального образования
  • Исследователи в области социальных наук

Наличие опыта профессиональной деятельности

Предварительное освоение иных дисциплин/курсов /модулей не требуется

Модули

свернуть
Модуль 1 Проектирование дизайна исследования в Big Data
Основы методологии Тема 1.1 Введение в Big Data: перспективы, границы и возможности метода (2 час.) Тема 1.2 Принципы организации аналитической работы с большими данными (2 час.) Тема 1.3 Проектирование дизайна исследования с использованием технологий и методов Big Data (6 час.)
Модуль 3 Введение в Social Network Analysis
Тема 3.1. Social Network Analysis: сетевое взаимодействие между субъектами в социальных сетях (4 час.) Тема 3.2. Структурный анализ взаимодействия в социальных сетях (8 час.) Тема 3.3. Оценка информационного распространения в социальных сетях (4 час.)
Модуль 5 Большие данные и машинное обучение
Тема 5.1. Введение в машинное обучение (4 час.) Тема 5.2. Большие данные и машинное обучение в прогнозировании психологических особенностей личности (10 час.)
Модуль 2 Методы сбора, обработки и хранения данных в BD
Тема 2.1. Источники открытых данных (4 час.) Тема 2.2. Работа с API социальных сетей. Сбор открытой информации (8 час.)
Модуль 4 Методы и алгоритмы обработки естественного языка
Тема 4.1. Создание лингвистических объектов (8 час.) Тема 4.2. Инструменты автоматического анализа текстов (12 час.)
Модуль 1 Проектирование дизайна исследования в Big Data
Основы методологии Тема 1.1 Введение в Big Data: перспективы, границы и возможности метода (2 час.) Тема 1.2 Принципы организации аналитической работы с большими данными (2 час.) Тема 1.3 Проектирование дизайна исследования с использованием технологий и методов Big Data (6 час.)
Модуль 2 Методы сбора, обработки и хранения данных в BD
Тема 2.1. Источники открытых данных (4 час.) Тема 2.2. Работа с API социальных сетей. Сбор открытой информации (8 час.)
Модуль 3 Введение в Social Network Analysis
Тема 3.1. Social Network Analysis: сетевое взаимодействие между субъектами в социальных сетях (4 час.) Тема 3.2. Структурный анализ взаимодействия в социальных сетях (8 час.) Тема 3.3. Оценка информационного распространения в социальных сетях (4 час.)
Модуль 4 Методы и алгоритмы обработки естественного языка
Тема 4.1. Создание лингвистических объектов (8 час.) Тема 4.2. Инструменты автоматического анализа текстов (12 час.)
Модуль 5 Большие данные и машинное обучение
Тема 5.1. Введение в машинное обучение (4 час.) Тема 5.2. Большие данные и машинное обучение в прогнозировании психологических особенностей личности (10 час.)

Преподаватели

Гойко

Вячеслав Леонидович

Национальный исследовательский Томский государственный университет

Кашпур

Виталий Викторович

Национальный исследовательский Томский государственный университет

Фещенко

Артем Викторович

Национальный исследовательский Томский государственный университет

Мягков

Михаил Георгиевич

Национальный исследовательский Томский государственный университет

Мундриевская

Юлия Олеговна

Национальный исследовательский Томский государственный университет

Губанов

Александр Валерьевич

Национальный исследовательский Томский государственный университет

Петров

Евгений Юрьевич

Национальный исследовательский Томский государственный университет
Авторизуйтесь чтобы записаться

Ответственный за программу

goiko@data.tsu.ru

+7(952)8889124