• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Летняя школа по анализу данных с использованием Python

Практически в полном составе участники научно-учебной группы прошли обучение в летней школе по прикладному анализу данных с использованием Python, организованной Международной лабораторией прикладного сетевого анализа НИУ ВШЭ

Летняя школа по анализу данных с использованием Python

© Svetlana Zhuchkova, 2018

 

Прошедшая с 6 по 10 августа летняя школа была ориентирована на знакомство слушателей с одним из самых распространенных языков программирования – Python. В программу обучения вошли несколько больших разделов, охватывающих темы от знакомства с основами языка до применения методов глубинного обучения. Особый интерес у участников научно-учебной группы вызвал раздел, посвященный сбору данных из сети: молодые исследователи не только углубили имеющиеся знания о структуре сайтов и данных на них, но и освоили новый способ проведения парсинга – использование библиотеки requests. Как и ожидалось, полученные навыки практически сразу были интегрированы в исследования научно-учебной группы.

 

Участники НУГ делятся своими впечатлениями от прошедшей летней школы.

Марья Воробьева, студентка 3 курса образовательной программы «Социология»:

Летняя школа по анализу данных в Python мне понравилась. Программа школы была довольно насыщенной, многое из пройденного материала поможет мне в реализации моего проекта по парсингу («Выбор кинофильма: социальные детерминанты»), остальные пройденные темы расширили мой кругозор и помогли глубже окунуться в методы и способы анализа данных. Вообще это был достаточно интересный опыт – посмотреть на анализ данных глазами программистов, а не социологов. Я поняла, что многие важные вещи, в основном связанные с математическим обоснованием моделей, социологи, к сожалению, опускают. Зато мы больше привязаны к источникам данных, знаем, что стоит за каждой переменной, а не просто получаем готовые базы и анализируем их.

Также хочется отметить очень дружелюбную атмосферу школы: все преподаватели готовы были помочь любому и с любым вопросом, даже не касающимся пройденного материала, а возникшим из самостоятельной работы с Python.

Тамара Мхитарян, студентка 4 курса образовательной программы «Социология»:

Участие в летней школе «Прикладной анализ данных с использованием Python» стало для меня интересным опытом, позволившим не только поближе познакомиться с возможностями работы с открытыми данными, но и расширить свой кругозор касательно функционирования Интернет-пространства. Мне нравится, когда обучение не заканчивается на том, чтобы обучить навыкам для работы с нужными формулами на конкретном языке программирования, но и охватывает смежные сферы изучаемого предмета. Так, было очень интересно узнать о том, как создаётся сайт, который мы собираемся парсить. Запомнилось, что сайт имеет три типа запросов: get, post и delete и каждый из них работает по определенному алгоритму. Более того, в один из дней нам порекомендовали программу, с помощью которой можно с нуля создать свой собственный сайт и вкратце рассказали об этапах его создания. Когда мы учились парсингу сайтов, было сделано отступление о том, как непосредственно анализировать большие данные. В этом блоке нам рассказали про различные алгоритмы построения деревьев решений. Среди них были те, о которых я раньше не слышала. Мне показалось интересным сфокусироваться на этом и провести небольшое исследование, направленное на сравнение каждого из методов на собранной с помощью парсинга базе данных.

Если в одном предложении выразить свои впечатления от летней школы, то я бы сказала следующее: она мне дала больше, чем я ожидала, благодаря особенному подходу преподавателей, которые стремились заинтересовать нас, разбавляя основной предмет изучения темами и практическими примерами, способными вдохновлять и расширять круг наших интересов.

Мария Родионова, студентка 4 курса образовательной программы «Социология»:

Я искренне рада, что мне удалось посетить летнюю школу по Python: это был очень полезный, интересный и увлекательный опыт. В рамках школы удалось не только усвоить новые навыки работы с данными, которые были так необходимы, но и познакомиться с новыми людьми и лучше узнать своих коллег.

Формат школы способствовал не только общению с коллегами на тему объединяющих нас интересов, но и переосмыслению уже полученных навыков. Я получила и массу новых, которые уже применяю в работе с текстовыми ответами и графической информацией. Спасибо организаторам за отличные лекции и теплую атмосферу :)