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: |

Oleksandra Matviichuk, a Kyiv-based lawyer and head of the Center for Civil Liberties, called Durov’s position "very weak," and urged concrete improvements. These entities are reportedly operating nine Telegram channels with more than five million subscribers to whom they were making recommendations on selected listed scrips. Such recommendations induced the investors to deal in the said scrips, thereby creating artificial volume and price rise. The fake Zelenskiy account reached 20,000 followers on Telegram before it was shut down, a remedial action that experts say is all too rare. Apparently upbeat developments in Russia's discussions with Ukraine helped at least temporarily send investors back into risk assets. Russian President Vladimir Putin said during a meeting with his Belarusian counterpart Alexander Lukashenko that there were "certain positive developments" occurring in the talks with Ukraine, according to a transcript of their meeting. Putin added that discussions were happening "almost on a daily basis." Multiple pro-Kremlin media figures circulated the post's false claims, including prominent Russian journalist Vladimir Soloviev and the state-controlled Russian outlet RT, according to the DFR Lab's report.
from ru


Telegram RAntiquity
FROM American