up

Как запустить свой Digital Humanities проект? От идеи до коммерциализации

191 days
Before the end of the enrollment
  • Russian

    course language

  • 10 weeks

    course duration

  • от 7 до 8 часов в неделю

    needed to educate

  • 2 credit points

    for credit at your university

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.

About

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. 
 

Format

В состав курса входят видеолекции, опросы, практические задания с использованием указанного софта, а также работа над финальным проектом. Курс рассчитан на 10 недель, из которых 9-я неделя отводится на подготовку финального проекта. В неделю слушатель будет тратить около 7 академических часов на просмотр лекций, решение тестовых заданий и постепенную проработку финального проекта. Общая трудоемкость курса составляет 2 зач. единицы.

Intro to Digital Humanities

Requirements

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.

Course program

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.
 

Education results

  • 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)
     

Formed competencies

  • 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

27.03.05 Инноватика
38.03.01 Экономика
38.03.02 Менеджмент
38.03.05 Бизнес-информатика
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

Отзывы о курсе

Пучковская Антонина Алексеевна

Кандидат культурологии
Position: 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


Position: Ментор офиса поддержки научно-педагогических работников Университета ИТМО

Новохацкая Есения Антоновна


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

course completion certificate

Certificate

По данному курсу возможно получение сертификата.

The cost of passing the procedures for assessing learning outcomes with personal identification - 2800 Р.

Similar courses