Основы анализа данных в международных отношениях
Содержание
Важные даты и дедлайны
Групповое дз
- БМО161-16 июня
- БМО162-16 июня
- БМО163-9 июня
- БМО164-26 мая
Практическая самостоятельная работа
- БМО161-16 июня
- БМО162-16 июня
- БМО163-9 июня
- БМО164-26 мая
Индивидуальное дз
Для всех групп 9 июня 23:59
Экзамен
Для всех групп 18 июня
О курсе
Курс читается на 2 курсе ОП "Международные отношения", в 4 модуле.
Преподаватели
Лекции
Бурова Маргарита Борисовна
- VK Маргарита Бурова
- telegram: @burritas
Семинары
Группа | Семинарист | Ассистент |
---|---|---|
БМО161 | Бурова Маргарита Борисовна | Максим Артемьев |
БМО162 | Попенова Полина Сергеевна | Арсений Турышев |
БМО163 | Попенова Полина Сергеевна | Пузырев Дмитрий |
БМО164 | Петросян Артур Тигранович | Закирова Ксения |
Материалы курса
Лекции
№ | Дата лекции | Тема | Презентация |
---|---|---|---|
1 | 3 апреля 2018 г. | Введение в анализ данных. Описательные статистики. Корреляции | Лекция 1 |
2 | 3 апреля 2018 г. | Регрессии. Введение в проверку гипотез. Ошибки 1 и 2 рода. | Лекция 2 |
3 | 10 апреля 2018 г. | Классификация и кластеризация. Повторение гипотез, дисперсионный анализ. Факторный анализ. | Лекция 3 |
4 | 10 апреля 2018 г. | Визуализация данных | Лекция 4 |
5 | 17 апреля 2018 г. | Статистический анализ в международных отношениях: разбор полного цикла анализа данных на примерах кейсов. Введение в анализ социальных сетей. | |
6 | 17 апреля 2018 г. | Введение в теорию графов. Основные метрики. Анализ социальных сетей. | |
7 | 24 апреля 2018 г. | Применение анализа социальных сетей в исследованиях | Лекция 7 |
8 | 24 апреля 2018 г. | Введение в обработку текстов | Лекция 8 |
9 | 15 мая 2018 г. | Самостоятельная работа по лекциям 1-9 | |
10 | 22 мая 2018 г. | Разбор самостоятельной работы. Анализ текстовой информации | |
11 | 29 мая 2018 г. | ||
12 | 5 июня 2018 г. |
Семинары
Тема | Ссылка на материалы | Бонусные задания | Дополнительные ссылки |
---|---|---|---|
Введение в Python. |
Данные для задания можно взять, например, здесь. |
Веб-уроки по Python (для желающих) Альтернативная ссылка на семинар 1 (Dropbox) | |
Описательные статистики, гипотезы и регрессия. |
Данные лежат в той же папке. |
||
Факторный анализ и визуализация. | |||
Графы и анализ сетей. |
Данные лежат в той же папке. |
Как скачать с github
- можно зайти на страницу репозитория и скачать архив со всеми материалами:
- Clone or download
- Download ZIP
- можно скачать архив с отдельной папкой:
- просто вставить ссылку на папку (пример ссылки) сюда
- Download
- можно скачать отдельный файл:
- открыть нужный файл (пример ссылки)
- кнопка Raw
- ПКМ и Сохранить как
- заменить расширение на Все файлы и удалить расширение .txt из имени
Бонусные ДЗ
Домашнее задание №1
Ноутбук: Бонусное задание №1
Примерные датасеты высланы в телеграм-чат.
Дедлайн сдачи -- первый семинар после майских праздников.
Домашнее задание №2
Ноутбук: Бонусное задание №2
Датасет для анализа выслан в телеграм-чат.
Дедлайн сдачи -- следующий семинар после прохождения темы (отличается для разных групп).
Правила отправки
Отправлять на почту mo.dataculture@gmail.com
ВНИМАНИЕ! В тему письма ставим номер группы, например "БМО161". Именно в таком виде. Больше в теме письма НИЧЕГО не надо писать.
Файл назовите ДЗ<номер дз>_ФамилияИмя_группа.
Важное ограничение: итоговое решение о добавлении бонусов выносится в конце курса при условии успешной устной защиты бонусных заданий (проще говоря, надо будет ответить на 1-2 вопроса по любому месту Вашего кода)
Критерии оценивания и ведомости
Оценка за курс складывается из следующих форм контроля:
- Индивидуальный проект (ДЗ1)
- Групповой проект с устной защитой (ДЗ2)
- Две самостоятельных аудиторных работы, состоящих из теоретических вопросов и практического задания (СР1 и СР2)
- Письменный экзамен
Оценка за курс вычисляется по следующей формуле:
0,6*Накопленная + 0,4*Экзамен
Формула для вычисления накопленной оценки:
Накопленная = 0,25*ДЗ1 + 0,25*ДЗ2 + 0,25*СР1 + 0,25*СР2
Оценки
Оценки за бонусные дз с комментариями
Бонусы
Дополнительно предусмотрены 5 бонусных заданий, баллы за каждое из которых приводятся к шкале [0, 1].
В конце модуля накопленная оценка вычисляется следующим образом:
Накопленная = min(Накопленная + 0,4*Бонус, 10)
Индивидуальный проект
Групповой проект
Критерии:
1. Исследовательский вопрос + грамотный подбор подходящих данных 0.1
2. Описательные статистики (как и обсуждалось на лекции, для всех исследуемых переменных необходимо предоставлять описательные статистики) 0.1
3.Анализ данных: включает в себя грамотный выбор метода анализа данных (или методов), их реализация, представление численных результатов, содержательная интерпретация 0.3
4.Визуализация (включает в себя само оформление презентации, визуализация полученных результатов с помощью подходящих типов диаграмм, оформление диаграмм) 0.2
5.Защита+ответы на вопросы + соблюдение тайминга (не более 5 минут) 0.3
Каждый критерий оценивается по десятибальной шкале.