Как запустить свой Digital Humanities проект? От идеи до коммерциализации

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. 
 

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

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.

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.
 

• 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)
   

• 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)