up

Как запустить свой Digital Humanities проект? От идеи до коммерциализации

19 October - 31 December 2020 г.
The course has already started
56 days
До конца записи
  • 8 недели

    длительность курса

  • около 9 часов в неделю

    понадобится для освоения

  • 2 зачётных единицы

    для зачета в своем вузе

Курс посвящен процессу создания и запуска проекта в сфере Digital Humanities и раскрывает все ключевые этапы: генерирование идеи, сбор данных, их обработку, визуализацию, а также дальнейшую коммерциализацию проекта. По итогу курса слушатели получат все необходимые инструменты для дальнейшей разработки и развития своего DH проекта.

О курсе

Курс расскажет о том, что такое Digital Humanities, и познакомит слушателей с основными методами и инструментами данной дисциплины. Обучение на курсе построено по принципу проектной работы: за восемь недель слушатели узнают про этапы создания проектов в сфере DH, где собирать данные, как их анализировать, как сделать визуализацию данных понятной. Все эти знания и навыки помогут при разработке финального проекта, от которого зависит оценка за курс.
По окончании курса слушатели овладеют начальными инструментами для проведения исследований: Tableau, Gephi, Voyant, Web Scraper, начальными навыками программирования на языках Python и R, смогут анализировать и создавать свои проекты и исследования в области Digital Humanities, а также правильно формулировать исследовательский вопрос, направленный на использование методов и инструментов, с которыми они ознакомились.

Let the data do the talking. 
 

Формат

В состав курса входят видеолекции, опросы, практические задания с использованием указанного софта, а также работа над финальным проектом. Курс рассчитан на 8 недель, из которых 8-я неделя отводится на подготовку финального проекта. В неделю слушатель будет тратить около 9 академических часов на просмотр лекций, решение тестовых заданий и постепенную проработку финального проекта. Общая трудоемкость курса составляет 2 зач. единицы.

Intro to Digital Humanities

Требования

Курс является вводным, поэтому для его прохождения не требуется никаких специальных знаний и навыков. Достаточно личной заинтересованности и мотивации студента в изучении новой научной сферы.

Для прохождения курса необходим следующий инструментарий:

  1. Tableau Public: https://public.tableau.com/s/
    Программа для визуализации данных, доступная бесплатно. Помимо программы, на сайте можно найти проекты других исследователей по визуализации данных.
  2. Gephi: https://gephi.org/
    Программа для визуализации и исследования графов. Доступна бесплатно.
  3. VoyantTools: https://voyant-tools.org/
    Онлайн-платформа для анализа текстов. Не требует скачивания.
  4. Anaconda: https://www.anaconda.com/products/individual
    Менеджер приложений для анализа данных, в которые входит Jupyter Notebook, позволяющий использовать Python, и RStudio, позволяющий использовать R. Для Pyhton можно использовать Google Colab: https://colab.research.google.com/
    Для R можно отдельно установить RStudio:
    https://rstudio.com/products/rstudio/
  5. Web Scraper: https://webscraper.io/
    Плагин для браузера, помогающий собирать данные с веб-страниц.
  6. Excel или Google Таблицы
    Будет использоваться в данном курсе для просмотра и работы с табличными данными.

Программа курса

В курсе рассматриваются следующие темы:

  1. Digital Humanities: введение в исследовательское поле
    Что такое «цифровые гуманитарные науки»? Как развивалась данная область? За что критикуют DH?
  2. Введение в методологию научного исследования
    Какие бывают методы и подходы в DH? Какие из них наиболее популярные и для решения каких проблем в DH они применяются?
  3. Проекты в Digital Humanities
    Какие бывают DH проекты? В этом блоке расскажем про наиболее интересные разработки отечественных и зарубежных коллег в сфере цифровой гуманитаристики, а также поговорим о том, с чего начать свой собственный DH проект.
  4. Сбор данных
    Как получать нужные нам данные из интернета? Поговорим про парсинг и устройство сайтов, а также открытые базы данных, и как к ним обращаться.
  5. Предобработка и чистка данных
    Поговорим о том, что такое “хорошие” и “плохие” данные, и как почистить грязные данные для проведения дальнейшего анализа.
  6. Анализ данных
    Как превратить данные в результат исследования? Рассмотрим базовые методы анализа разных типов данных - от текстовых до географических.
  7. Визуализация данных
    Как грамотно визуализировать итоги исследования? Рассмотрим разные способы представления результатов обработки данных.
  8. Готовый проект: что дальше?
    В завершающем теоретическом разделе мы поговорим о том, с чем может столкнуться разработчик DH проекта в дальнейшем, как проект можно коммерциализировать и где его можно представить, чтобы идея не осталась «в столе».

Каждая тема изучается в течение одной недели.

В курсе имеется два типа дедлайна (предельного срока выполнения оценивающих мероприятий):
– мягкий дедлайн, при котором необходимо выполнить все оценивающие мероприятия текущей недели до ее завершения;
– жесткий дедлайн, при котором на выполнение оценивающих мероприятий после мягкого дедлайна дополнительно выделяется еще две недели, по окончании которых доступ к соответствующим мероприятиям закрывается.

Результаты обучения

  • Демонстрирует умения получать новые знания в области профессиональной деятельности, в том числе в междисциплинарном контексте (РО-1)
  • Применяет знания цифровых технологий для решения профессиональных задач (РО-2)
  • Формулирует в рамках обозначенной проблемы цели, задачи, актуальность, значимость (научную, практическую, методическую и иную в зависимости от типа проекта), ожидаемые результаты и возможные сферы их применения (РО-3)
     

Формируемые компетенции

  • Способен получать и использовать знания в области профессиональной деятельности с применением цифровых технологий (ОПК-2)
  • Способен управлять проектом на всех этапах его жизненного цикла (SS-1)

Education directions

45.03.04 Интеллектуальные системы в гуманитарной сфере
45.04.04 Интеллектуальные системы в гуманитарной среде
Гуманитарная информатика (ТГУ) http://huminf.tsu.ru/ Цифровые методы в гуманитарных науках (НИУ ВШЭ Москва) https://www.hse.ru/ma/dh/ Цифровые методы в гуманитарных науках (НИУ ВШЭ Пермь) https://perm.hse.ru/ma/digitalhum

Пучковская Антонина Алексеевна

Кандидат культурологии
Должность: Директор международного центра цифровых гуманитарных исследований, ординарный доцент института международного развития и партнерства, ординарный доцент" управления подготовки кадров высшей квалификации Университета ИТМО

Волков Дмитрий Алексеевич


Должность: Ментор офиса поддержки научно-педагогических работников Университета ИТМО

Новохацкая Есения Антоновна


Должность: Младший научный сотрудник международного центра цифровых гуманитарных исследований Университета ИТМО

сертификат об окончании курса

Сертификат

По данному курсу возможно получение сертификата.

Похожие курсы