Корпоративные программы
Большие данные и машинное обучение в когнитивных и социальных науках
Сроки проведения начало:
27.09.2021
Сроки проведения конец:
16.10.2021
Срок подачи заявки:
17.09.2021
Научный центр:
Когнитивные исследования
О ПРОГРАММЕ:
Программа ориентирована на обучение слушателей, желающих получить базовые навыки в данной сфере, на 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:
КАШПУР ВИТАЛИЙ ВИКТОРОВИЧ
Текст в карточке:
Онлайн-премодуль (дистанционно) – 27.09.2021 - 05.10.2021
Очная часть программы – 06.10.2021 - 16.10.2021
По вопросам участия в программе можно обращаться по адресу corporate@talantiuspeh.ru
Условия участия:
Всем, кто был допущен и 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 прибытию в Университет участникам программы следует предоставить оригиналы указанных документов во время регистрации участников.
Стоимость программы:
Стоимость обучения с получением удостоверения установленного образца о повышении квалификации составляет: 15 000 руб.
(Стоимость не включает транспортные расходы, проживание и питание. Для слушателей, обучающихся на коммерческой основе мы готовы предложить различные варианты проживания и питания. Подробности в Центре дополнительного профессионального образования по тел.: 8 800 100 76 63, вн. 5259, звонить с 09:00 до 17:00 мск)
Участники и порядок отбора:
Входные компетенции, оцениваемые на этапе отбора:
Междисциплинарный характер программы повышения квалификации предполагает участие слушателей, имеющих в качестве базы обучение по социогуманитарным и IT направлениям подготовки.
Входными компетенциями для слушателей IT направлений подготовки являются владение основами математической статистики и программированием на языке Python.
Входными компетенциями для слушателей 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.
Допуск слушателей осуществляется на основе оценивания:
В целях создания условий для качественного обучения Университет проверяет существующие компетенции у слушателей, которые позволят освоить программу повышения квалификации.
Резюме (от 0 до 30 баллов)
Оно должно описывать следующую информацию о соискателе: базовое образование, перечень публикаций (при наличии), 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 слушателю важно попасть именно на эту программу, 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 допуска обучающихся.
Для слушателей социально-гуманитарных направлений подготовки задание состоит из трех элементов:
- Написание программы инициативного исследования в рамках тематики программы «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.
- 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?
- Творческое задание
Предположим, что Вы анализируете онлайн-сообщество в своей профессиональной сфере. Какие действия надо предпринять, чтобы понять, кто является лидером общественного мнения в этом сообществе?
Для слушателей 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
Название:
Большие данные и машинное обучение в когнитивных и социальных науках
Картинка для анонса:
Загрузить
Детальная картинка:
Загрузить