Введение в анализ данных на R для гуманитарных и социальных наук

Курс предназначен для студентов в области социальных и гуманитарных наук, которые хотят научиться использовать язык программирования R для анализа и визуализации данных. Курс включает в себя следующие темы: введение в R, загрузка и трансформация данных, визуализация данных, обработка текстовых данных, работа со временем, визуализация географических данных и основы регрессионного анализа. В противовес стандартным курсам по R, обычно основанным на статистической обработке данных и их визуализации, значительная часть курса посвящена работе с различными типами данных и их визуализации, так как именно разведочная визуализация, а не применение статистических методов, имеет значение для гуманитарных и социальных специальностей. Обсуждение основ регрессионного анализа станет хорошей основой для дальнейшего изучение статистического анализа и методов машинного обучения на последующих курсах. Для работы на курсе необходимо будет установить программы R и RStudio. Пакеты, необходимые для установки, будут перечислены в ходе лекций.

Курс состоит из 9 недель. Каждая неделя содержит видеолекции, а в восьми неделях есть тестовые задания. В открытом доступе вы можете ознакомиться с видеолекциями первых двух недель, остальные материалы станут доступны после оплаты курса.

1. Chang, Winston. R graphics cookbook: practical recipes for visualizing data. O'Reilly Media, 2018.
2. Lovelace, Robin, Jakub Nowosad, and Jannes Muenchow. Geocomputation with R. Chapman and Hall/CRC, 2019.
3. Silge, Julia, and David Robinson. Text mining with R: A tidy approach. O'Reilly Media, Inc., 2017.
4. Wickham, Hadley. Ggplot2: Elegrant graphics for data analysis. Springer, 2016.
5. Wickham, Hadley, Mine Çetinkaya-Rundel, and Garrett Grolemund. R for data science. O'Reilly Media, Inc., 2023

Обучение ведется с нуля, однако базовые элементы статистики, такие как среднее, медиана, дисперсия, подробно объясняться не будут. Знание языков программирования не является обязательным.

1. Введение в R.
2. Трансформация данных.
3. Визуализация данных.
4. Работа со строками.
5. Работа с текстами.
6. Работа со временем.
7. Работа с геоданными.
8. Основа регрессионного анализа.
9. Введение в Quarto.

Вы научитесь

• экспортировать и импортировать данные в R;
• трансформировать данные, объединять таблицы, переводить в длинный/короткий формат;
• визуализировать данные разных типов (категориальные, числовые) и различные отношения между ними;
• работать со строками;
• работать с текстовыми данными;
• операциям с временными данными и их визуализации;
• операциям с геоданными и их визуализации;
• создавать документы в публикационной системе quarto;
• основам регрессионного анализа.

• Способен осуществлять поиск, критический анализ и синтез информации, применять системный подход для решения поставленных задач (УК-1).
• Способен самостоятельно представлять научные результаты, составлять научные документы и отчеты (ОПК-3).
• Способен разрабатывать алгоритмы и программы, пригодные для практического использования, применять основы информатики и программирования к проектированию, конструированию и тестированию программных продуктов (ОПК-6).
• Готовность применять основные методы и инструменты разработки программного обеспечения (ПК-1).

37.03.01 Психология
39.03.01 Социология
45.03.01 Филология
45.03.02 Лингвистика
45.03.03 Фундаментальная и прикладная лингвистика
45.03.04 Интеллектуальные системы в гуманитарной сфере
46.00.00 История и археология
46.03.01 История
46.03.02 Документоведение и архивоведение
46.03.03 Антропология и этнология
46.06.01 Исторические науки и археология
47.03.01 Философия
51.03.01 Культурология