3-х модульная школа по работе с большими данными: модуль 1, Москва

Реагируя на ваши пожелания, мы запускаем 3-х модульную школу по работе с большими данными. Модули пройдут в разных городах, участие в трех модулях предполагается для одних и тех же людей. Первый модуль пройдет в Москве, второй летом, а третий осенью, города для проведения определим чуть позже. Между модулями участники будут получать задания, а на выходе представят большой редакционный проект.

1 сессия. Сбор данных

Цель – дать представление о видах данных, источниках их появления, ресурсах для размещения, научить искать, фильтровать, очищать данные для дальнейшей работы.

Темы:

• Виды данных (числовые, категорийные)

• Источники данных

• Открытые данные

• Веб-скрапинг (сбор данных с веб-сайтов)

• Сбор данных с помощью соцсетей

• Сбор данных с помощью аудитории, собственного исследования

• Очистка, фильтрация данных

Практика: поиск данных на заданную тему

Место проведения: Москва

Тренеры:

В школе будут преподавать два тренера, количество мест ограничено - всего набираем 12 участников.

Радченко Ирина Алексеевна, кандидат технических наук

С 2012 переехала в Москву, работала в НИУ ВШЭ работала в Центре Семантических технологий, а также на портале Высшей школы экономики и на базовой кафедре ВЦ РАН. С 2014 года работает в Международной лаборатории "Интеллектуальные методы обработки информации и семантические технологии. Является главным организатором российского отделения фонда Открытых знаний (https://okfn.org/) - международной организации, занимающейся распространением идей и технологий в области открытых данных.  

Максименкова Ольга Вениаминовна, младший научный сотрудник международной научно-учебной лаборатории интеллектуальных систем и структурного анализа факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ

С 2008 года преподаёт на департаменте программной инженерии факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ. С 2016 года является членом ассоциации вычислительной техники (Association for Computing Machinery, ACM). В настоящее время занимается исследованиями в области анализа данных в образовании, программной инженерии программных средств учебного назначения и преподавания компьютерных наук (в том числе наук о данных и программной инженерии). 

ДАЛЕЕ:

2 сессия. Анализ и визуализация данных

Цель – дать представление о способах и инструментах визуализации, научить создавать инфографику (чарты и схемы), спецпроекты на основе данных.

Темы:

Выбор способа визуализации

Работа с данными в Excel

Инструменты визуализации

Данные на карте

Обзор кейсов визуализации

Практика: визуализация наборов данных, создание спецпроекта

3 сессия. Мастерская данных (первый вариант)

В формате хакатона: участники объединяются в команды, разрабатывают идею спецпроекта (социальная проблематика, опора на данные; проект должен содержать визуализацию данных), потом работают над спецпроектом в течение 1-2 дней под руководством менторов (консультантов). В итоге команды презентуют проекты, лучшая работа отмечается призом.

Перед хакатоном 1 день может быть посвящён обзору кейсов: выступление 1-2 спикеров с анализом спецпроектов, основанных на данных. Отдельная сессия для участников, где они могли бы обменяться своим опытом.