Telegram Group & Telegram Channel
🎯В Вышке закончился первый учебный модуль, а значит — пройдена первая четверть курса «Компьютерный анализ текста в R». Этот курс я читаю второй год студентам магистерской программы «Цифровые методы в гуманитарных науках», и продолжаю дорабатывать.

Итак, мы прошли следующие темы.

1. Начало работы в R (текст, видео).

2. Таблицы. Опрятные данные (текст, видео). Датасет: М. Кондра, Е. Казакова, «Программы по литературе для средней школы с 1919 по 1991 гг.». Узнали, в какой год в новейшей истории России распухли школьные программы.

3. Визуализации (текст, видео). Датасет: Т. Андервуд и др., “NovelTM Datasets for English-Language Fiction, 1700-2009”. Повторили знаменитое исследование Ф. Моретти о длине названия («Корпорация стиля») и узнали, в какие года среди романистов было больше всего женщин.

4. Циклы, условия, функции (текст, видео).

5. Функционалы в анализе данных (текст, видео). Исследовали датасет Британской библиотеки, посвященный Гарри Поттеру. После хакерской атаки на библиотеку он исчез с их сайта, но у меня сохранилась копия с прошлого года.

6. Импорт: JSON (текст, видео). Датасет: «Шедевры Пушкинского музея». И небольшой датасет со списком эпизодов «Теории большого взрыва».

7. Импорт: XML (текст, видео). Датасет: Д. Скоринкин, “Персонажи «Войны и мира» Л. Н. Толстого: вхождения в тексте, прямая речь и семантические роли”. Также пригодились XML из корпуса русской драмы Dracor.

8. Публикация с Quarto (текст, видео).

📚 Под каждую тему (кроме первой) был подобран гуманитарный датасет. Причем данные пришлось искать не только для лекционной части (см. выше), но и под каждое домашнее задание (это оставлю за кадром, чтобы сохранить интригу для будущих поколений). Поиск данных оказался самой сложной частью работы, и я хочу поблагодарить коллег, которые ими делятся. Это бесценно.

💙 С проверкой домашних работ мне очень помогает студентка второго курса магистратуры София Федотова. А еще мы с Софией научились настраивать автоматические тесты и оценивание, это просто спасает, потому что группа довольно большая, около 20 человек, и кода много.

📅 Впереди еще три модуля, и, если доживем, по итогам каждого я буду делиться такими обзорами. Для меня это важно еще и потому, что сейчас деление курса на темы немного расходится с реальными темпами прохождения материала — а значит структуру курса придется еще раз перерабатывать с опорой на эти заметки.

🐈 По правде говоря, я вообще мало что успеваю помимо постоянных доработок и переработок (и поэтому нечасто сюда пишу). Но результат, кажется, неплохой: во всяком случае, недавно кто-то из студентов сказал, что уже пользуется R на работе. Для всего двух месяцев освоения — неплохо.

Идем дальше.

#tar2024
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



group-telegram.com/rantiquity/548
Create:
Last Update:

🎯В Вышке закончился первый учебный модуль, а значит — пройдена первая четверть курса «Компьютерный анализ текста в R». Этот курс я читаю второй год студентам магистерской программы «Цифровые методы в гуманитарных науках», и продолжаю дорабатывать.

Итак, мы прошли следующие темы.

1. Начало работы в R (текст, видео).

2. Таблицы. Опрятные данные (текст, видео). Датасет: М. Кондра, Е. Казакова, «Программы по литературе для средней школы с 1919 по 1991 гг.». Узнали, в какой год в новейшей истории России распухли школьные программы.

3. Визуализации (текст, видео). Датасет: Т. Андервуд и др., “NovelTM Datasets for English-Language Fiction, 1700-2009”. Повторили знаменитое исследование Ф. Моретти о длине названия («Корпорация стиля») и узнали, в какие года среди романистов было больше всего женщин.

4. Циклы, условия, функции (текст, видео).

5. Функционалы в анализе данных (текст, видео). Исследовали датасет Британской библиотеки, посвященный Гарри Поттеру. После хакерской атаки на библиотеку он исчез с их сайта, но у меня сохранилась копия с прошлого года.

6. Импорт: JSON (текст, видео). Датасет: «Шедевры Пушкинского музея». И небольшой датасет со списком эпизодов «Теории большого взрыва».

7. Импорт: XML (текст, видео). Датасет: Д. Скоринкин, “Персонажи «Войны и мира» Л. Н. Толстого: вхождения в тексте, прямая речь и семантические роли”. Также пригодились XML из корпуса русской драмы Dracor.

8. Публикация с Quarto (текст, видео).

📚 Под каждую тему (кроме первой) был подобран гуманитарный датасет. Причем данные пришлось искать не только для лекционной части (см. выше), но и под каждое домашнее задание (это оставлю за кадром, чтобы сохранить интригу для будущих поколений). Поиск данных оказался самой сложной частью работы, и я хочу поблагодарить коллег, которые ими делятся. Это бесценно.

💙 С проверкой домашних работ мне очень помогает студентка второго курса магистратуры София Федотова. А еще мы с Софией научились настраивать автоматические тесты и оценивание, это просто спасает, потому что группа довольно большая, около 20 человек, и кода много.

📅 Впереди еще три модуля, и, если доживем, по итогам каждого я буду делиться такими обзорами. Для меня это важно еще и потому, что сейчас деление курса на темы немного расходится с реальными темпами прохождения материала — а значит структуру курса придется еще раз перерабатывать с опорой на эти заметки.

🐈 По правде говоря, я вообще мало что успеваю помимо постоянных доработок и переработок (и поэтому нечасто сюда пишу). Но результат, кажется, неплохой: во всяком случае, недавно кто-то из студентов сказал, что уже пользуется R на работе. Для всего двух месяцев освоения — неплохо.

Идем дальше.

#tar2024

BY RAntiquity


Warning: Undefined variable $i in /var/www/group-telegram/post.php on line 260

Share with your friend now:
group-telegram.com/rantiquity/548

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

"There are several million Russians who can lift their head up from propaganda and try to look for other sources, and I'd say that most look for it on Telegram," he said. Groups are also not fully encrypted, end-to-end. This includes private groups. Private groups cannot be seen by other Telegram users, but Telegram itself can see the groups and all of the communications that you have in them. All of the same risks and warnings about channels can be applied to groups. So, uh, whenever I hear about Telegram, it’s always in relation to something bad. What gives? As the war in Ukraine rages, the messaging app Telegram has emerged as the go-to place for unfiltered live war updates for both Ukrainian refugees and increasingly isolated Russians alike. In the past, it was noticed that through bulk SMSes, investors were induced to invest in or purchase the stocks of certain listed companies.
from it


Telegram RAntiquity
FROM American