Курс направлен на освоение основ алгоритмизации, а также прикладного программирования с упором на последующую сферу анализа данных.

Слушатели приобретают навыки:

• работы с основными элементами структурного программирования
• декомпозиции задач и структурирования кода
• объектно-ориентированного и функционального программирования
• работы со стандартной библиотекой языка и внешними модулями, формирования своего инструментария для задач автоматизации
• практического применения основных пакетов обработки данных

Курс знакомит слушателей с теорией географической информационной системы (ГИС) и с основными возможностями программирования и автоматизации задач, связанных с ГИС, на языке Python в программе QGIS.

Слушатели научатся:

• пользоваться консолью внутри QGIS для работы с векторными слоями, атрибутивными данными, выборкой, графическим интерфейсом
• интегрировать ГИС с другими возможностями Python
• писать собственные выражения
• писать собственные плагины

Курс посвящен основным видам серверного ПО и серверных ОС на примере Linux, их архитектуре и основным принципам работы.

Слушатели приобретают навыки:

• работы с командной оболочкой bash и набором базовых утилит, доступных в ОС
• написания скриптов автоматизации
• работы с основными протоколами передачи информации в информационных системах
• выстраивания взаимодействий клиент-сервер, взаимодействия через API, межпроцессного взаимодействия
• развертывания ПО как на одиночный сервер, так и на вычислительный кластер

Курс знакомит слушателей с основными аспектами высшей математики, необходимыми для дальнейшего обучения на программе.

Слушатели изучают следующие темы:

• векторы и матрицы
• сингулярное разложение матрицы
• функции и логарифмы
• производные, градиентный спуск
• обратное распространение

Курс знакомит с базовыми статистическими методами и терминологией, учит практически применять освоенные методы.

Слушатели изучают:

• базовые статистические концепции и категории: переменная, распределение, статистическая значимость, p-value, гипотеза, регрессия
• способы формулирования научных задач и гипотез в количественной парадигме
• области применимости и ограничения статистических методов
• способы применения освоенных методов в R или Python

Курс направлен на освоение основ программирования на языке R с упором на последующую сферу анализа данных.

Слушатели изучают:

• основные способы манипуляции и обработки данных в R
• инструменты data. table и dplyr
• способы визуализации данных в R
• основные принципы tidy data
• инструменты статистических методов в программной среде R-Studio
• создание документов при помощи R Markdown

Курс нацелен не только на разбор основных понятий опросных данных, но и на формирование практических навыков работы с ними.

Слушатели курса:

• знакомятся с основными понятиями: выборка, ошибка выборки, генеральная совокупность, валидность, репрезентативность, шкалы, коррекция (взвешивание, эффект интервьюера)
• разбирают ограничения и преимущества опросных данных
• осваивают основные инструменты работы с опросными данными в R
• проводят практическую работу с опросными данными высокого и низкого качества
• осуществляют анализ полученных опросных данных

Курс посвящён специфике производства данных государственными органами РФ.
Результат занятий — сформированное представление об аналитическом потенциале административных данных.

Слушатели изучают:

• существующие государственные системы сбора данных
• специфику административных (государственных) данных, агрегированную и неаграгированную информации, ГИС и системы ведомственного статистического наблюдения
• приемы контроля качества государственных данных

Курс знакомит с основными практическими задачами и методами в области анализа изображений и видео.

Слушатели изучают:

• библиотеку OpenCV для Python
• классические алгоритмы пространственной и частотной обработки изображений: сглаживание изображений, повышение резкости, выделение контуров и т. д.
• нейросетевые алгоритмы и их применение для задач классификации и сегментации

Курс знакомит с основными методами и приложениями автоматической обработки естественного языка (NLP).

Слушатели учатся:

• основным методам и подходам к NLP
• принципам оценки качества методов NLP
• практическим навыкам обработки больших коллекций текстов

Курс нацелен на формирование навыков работы с краудсорсинговой платформой Я. Толока и встраивания краудсорсинга в проекты с машинным обучением.

Слушатели курса:

• знакомятся с концепциями краудсорсинга, его роли в бизнес-процессах и исследованиях
• получают навыки декомпозиции исследовательской задачи и превращение её в задачу разметки
• учатся составлять инструкции для краудсорсингового задания
• осваивают основные приемы контроля качества асессоров
• получают навыки работы с сервисом сервиса «ТОЛОКА»

Курс знакомит с основным принципам визуализации разных типов данных, а также формирует практические навыки визуализации.

Слушатели изучают:

• основы визуального восприятия человека
• способы коммуникации данных
• типы визуализации в зависимости от используемых данных
• практические инструменты работы с сервисами визуализации данных

Цель курса — изучить подходы к количественному анализу текстов в общественных науках.
На занятиях разбираются общие вопросы корпусных исследований и проблемы вычислительной лингвистики.

Слушатели получают навыки:

• работы ключевыми источниками текстовых данных в общественных науках
• по созданию массивов структурированных текстов из неструктурированных данных

• применять алгоритмы машинного обучения в соответствии с поставленной задачей анализа данных
• решать задачи классификации, кластеризации, регрессии
• работать с нейронными сетями
• использовать современные методы и библиотеки машинного обучения для анализа данных в социо-гуманитарных областях