Весна 2025: 12 марта — 25 июня
Предметная область: CMSC
Уровень курса: 200
Количество кредитов: 4 U.S. / 8 ECTS
Максимальный размер группы: 22
Расписание: Вт, Чт 18:00 – 19:20 CET (Берлин) | 12:00 – 1:20 PM EDT (Нью-Йорк)
Требование широты образования: Mathematics and Computing
Язык преподавания: английский
Требования: английский B2 / эквивалент или выше

Этот курс знакомит студентов с основами анализа данных с использованием Python. Он не требует предварительных знаний в области математики, так как включает обзор теории вероятностей и основ статистики. Студенты изучат такие темы, как типы выборок, типы данных и переменных. Будут также рассмотрены основные статистические показатели, принципы проверки гипотез, методы сравнения групп и статистический анализ взаимосвязей. Этот междисциплинарный курс объединяет компьютерные и социальные науки, предоставляя студентам аналитические инструменты, которые могут быть применены для решения исследовательских задач в сфере социальных наук. В конце курса будут рассмотрены основы регрессионного анализа, а именно модель линейной регрессии и интерпретация ее результатов. Будут также затронуты ограничения количественных исследований и почему необходимо критически относится к результатам статистических тестов и регрессий.
Курс является прикладным по своему характеру, основной упор будет сделан на эмпирические примеры и использование методов. Практические занятия будут проводиться с использования Python, начиная с основ. Будут рассмотрены основные библиотеки и командами, необходимые для базового анализа данных.

Полученные в рамках курса навыки будут полезны как в академической среде, так и в других сферах, где может потребоваться анализ данных, например социальные исследования, бизнес-аналитика, финансы, UX-дизайн, журналистика и др.

Цели обучения
По завершении курса студенты смогут:
• Познакомиться с основными концепциями и методами анализа данных.
• Анализировать данные с использованием статистических инструментов и библиотек Python.
• Понимать преимущества и ограничения количественных методов исследования.
• Использовать статистические методы для решения актуальных задач в социальных науках.
• Понимать исследования, основанные на количественных данных.

Задачи курса:
Освоить основы программирования на Python и его применение для анализа данных.
Научиться использовать Python для статистического анализа и визуализации данных.
Научиться критически оценивать результаты количественных исследований.
Научиться применять количественные методы для анализа исследовательских задач в социальных науках.

Рекомендации по написанию мотивационного письма

Составьте мотивационное письмо, объясняющее ваш интерес к курсу и предыдущий опыт в кино-производстве (съёмка, монтаж). Файл следует сохранить с вашим именем и названием курса по-английски в качестве имени и загрузить соответствующим образом. Ясность и содержание вашего заявления существенно повлияют на наш выбор. Кратко, но ясно изложите свои мотивы и цели при обучении на курсе. Пожалуйста, напишите свое заявление на языке преподавания.

Инструкции по заполнению заявки
1) Используйте латиницу для всех полей, включая свое имя. Вы можете использовать кириллицу только в файле Мотивационного письма (Statement of Purpose), при том что название файла по-прежнему должен быть на английском языке.
2) Воздержитесь от использования адресов электронной почты, связанных с российскими или белорусскими учебными заведениями.
3) При заполнении раздела «Необходимая информация/Required Information» обязательно заполните поле «Провинция/Province» для вашего адреса.
4) Укажите адрес за пределами России или Беларуси в разделах «Необходимая информация / Required Information» и «Подтверждение географического местоположения/Geographic Location Confirmation» «Smolny Beyond Borders Application/Заявки ». Это гарантирует, что мы сможем отправить вам транскрипт.
5) Во время подачи заявки необходимо дважды нажать кнопку «Подписать/Sign».
6) Если у вас есть степень бакалавра, в разделе «Academic Year (online)» выберите «4+».
7) Кандидаты, не аффилиированные с учебными заведениями или аффилированные с образовательными учреждениями в России и Беларуси, должны указать «Smolny Beyond Borders» в качестве своего образовательного учреждения.
8) В разделе Student ID введите «SBB».
9) Подумайте о том, чтобы заранее подготовить мотивационное письмо. Сохраните его как отдельный файл c названием латинницей в следующем формате: LastName_FirstName_CourseTitle.