Nodes and Links

The Programming Historian: проводник в мир цифровых исследований 🧑‍🏫
Начало года — лучше время для того, чтобы наконец разобраться, как самому делать исследования, основанные на работе с кодом, и мы нашли для вас отличный бесплатный ресурс.
The Programming Historian — международный образовательный проект, который помогает ученым-гуманитариям и всем интересующимся освоить цифровые инструменты для работы с данными. Команда волонтеров, включающая исследователей, преподавателей и разработчиков, публикует бесплатные и доступные уроки, переведенные на несколько языков. Создатели также приветствуют использование их материалов в учебном процессе, так что если вы преподаватель, советуем тоже обратить внимание!

Темы уроков разнообразны:
🔹 APIs (как работать с интерфейсами приложений, их настройка и использование).
🔹 Python (35 уроков для анализа данных, обработки текстов и визуализации).
🔹 Управление данными (10 уроков про хранение и структуру).
🔹 Манипуляции с данными (32 урока для работы с большими массивами).
🔹 Distant Reading (16 уроков для анализа текстов на уровне корпусов).
🔹 Визуализация данных (19 уроков от базовой графики до сложных интерактивных карт).
🔹 Машинное обучение (6 уроков для новичков).
🔹 Анализ сетей (6 уроков — об этом подробнее ниже).
🔹 И многое другое: веб-скрепинг, цифровое издательство, креативное кодирование, картографирование и т.д.

Что по сетям?
Серия уроков по сетевому анализу на The Programming Historian поможет вам освоить методы исследования связей и взаимодействий. Вы научитесь:
🔸 cоздавать и визуализировать сети с помощью Python и Gephi;
🔸 изучать ключевые метрики, такие как центральность, плотность и расстояние;
🔸 применять сетевой анализ к текстам, историческим данным и социальным взаимодействиям;
🔸 автоматизировать сбор данных для сетей через API и веб-скрейпинг.

Получив базовые представления об этих областях и покрутив предлагаемый в каждом уроке код, вы сможете начать свои собственные проекты и лучше понимать методы, которые стоят за многими нашими проектами! А если вы хотите погрузиться в вычислительные социальные науки и сетевой анализ с головой, то уже через пару месяцев откроется прием на нашу онлайн-магистерскую программу «Аналитика данных и прикладная статистика / Data Analytics and Social Statistics» в партнерстве с Университетом Любляны.

www.hse.ru

Магистерская программа, Сетевой анализ, Сетевая аналитика, Прикладная статистика

Магистратура "Аналитика данных и прикладная статистика" Высшей школы экономики — это отличный старт новой карьеры аналитика данных.

www.group-telegram.com/us/anrlab.com/782

984 viewsJan 9 at 14:01

The Programming Historian: проводник в мир цифровых исследований 🧑‍🏫
Начало года — лучше время для того, чтобы наконец разобраться, как самому делать исследования, основанные на работе с кодом, и мы нашли для вас отличный бесплатный ресурс.
The Programming Historian — международный образовательный проект, который помогает ученым-гуманитариям и всем интересующимся освоить цифровые инструменты для работы с данными. Команда волонтеров, включающая исследователей, преподавателей и разработчиков, публикует бесплатные и доступные уроки, переведенные на несколько языков. Создатели также приветствуют использование их материалов в учебном процессе, так что если вы преподаватель, советуем тоже обратить внимание!

Темы уроков разнообразны:
🔹 APIs (как работать с интерфейсами приложений, их настройка и использование).
🔹 Python (35 уроков для анализа данных, обработки текстов и визуализации).
🔹 Управление данными (10 уроков про хранение и структуру).
🔹 Манипуляции с данными (32 урока для работы с большими массивами).
🔹 Distant Reading (16 уроков для анализа текстов на уровне корпусов).
🔹 Визуализация данных (19 уроков от базовой графики до сложных интерактивных карт).
🔹 Машинное обучение (6 уроков для новичков).
🔹 Анализ сетей (6 уроков — об этом подробнее ниже).
🔹 И многое другое: веб-скрепинг, цифровое издательство, креативное кодирование, картографирование и т.д.

Что по сетям?
Серия уроков по сетевому анализу на The Programming Historian поможет вам освоить методы исследования связей и взаимодействий. Вы научитесь:
🔸 cоздавать и визуализировать сети с помощью Python и Gephi;
🔸 изучать ключевые метрики, такие как центральность, плотность и расстояние;
🔸 применять сетевой анализ к текстам, историческим данным и социальным взаимодействиям;
🔸 автоматизировать сбор данных для сетей через API и веб-скрейпинг.

Получив базовые представления об этих областях и покрутив предлагаемый в каждом уроке код, вы сможете начать свои собственные проекты и лучше понимать методы, которые стоят за многими нашими проектами! А если вы хотите погрузиться в вычислительные социальные науки и сетевой анализ с головой, то уже через пару месяцев откроется прием на нашу онлайн-магистерскую программу «Аналитика данных и прикладная статистика / Data Analytics and Social Statistics» в партнерстве с Университетом Любляны.

BY Nodes and Links