1. Область применения и нормативные ссылки



жүктеу/скачать 131.82 Kb.
Дата20.07.2016
өлшемі131.82 Kb.
#211790
түріПрограмма


Правительство Российской Федерации

1. Область применения и нормативные ссылки


Настоящая программа учебной дисциплины устанавливает минимальные требования к знаниям и умениям студента и определяет содержание и виды учебных занятий и отчетности.

Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину и студентов направления 040100.68 «Социология» подготовки магистра по магистерской программе «Современный социальный анализ».


Программа разработана в соответствии с:

Образовательным стандартом НИУ ВШЭ по направлению «Социология» http://www.hse.ru/data/2012/07/26/1257346994/standart-040100.68.pdf ;

Образовательной программой 040100.68 «Социология» подготовки магистра по магистерской программе «Современный социальный анализ».

Рабочим учебным планом университета по направлению 040100.68 «Социология» подготовки магистра по магистерской программе «Современный социальный анализ».


2. Цели освоения дисциплины


Данная программа рассчитана на студентов второго курса факультета социологии и предполагает наличие базовых знаний в области анализа данных, практику работы с базами данных, и умение пользоваться популярным статистическим пакетом «R». Программа адаптирована в соответствии с требованиями организации учебного процесса в НИУ ВШЭ и базовым учебным планом факультета социологии НИУ ВШЭ – Санкт-Петербург.
Целью курса является:



  1. развитие аналитических и практических навыков работы с большими базами данных с использованием data mining techniques,

  2. подготовку к работе с реляционными моделями баз данных на примере MySQL и SQLite,

  3. ознакомление с интерпортабильностью инструментов в различных программах (MySQL, SQLite, R, Excel),


Форма проведения занятий: лекции и семинары. Программа курса включает 20 часов лекций и 28 часов семинаров, а также самостоятельную работу в объеме 96 часов.
Специфика курса предполагает большой объем самостоятельной работы в форме подготовки к семинарам (чтение рекомендованной литературы, выполнение практических домашних заданий, проект). Зачет включает выполнение и презентацию проекта, одобренного преподавателем.
3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

В результате освоения дисциплины студент должен:



Знать:

  • классификацию, основные модели и системы управления базами данных;

  • методы доступа, выбора и обработки данных из MySQL/SQLite/Excel.


Уметь:

  • использовать полученные знания для изучения данных методами data mining;

  • создавать SQL запросы к базам данных;

  • импортировать/экспортировать данные и результаты между программами;

  • подключать и настраивать статистические инструменты;

  • формулировать исследовательские проблемы.


Иметь навыки (приобрести опыт):

  • алгоритмического/вычислительного мышления («computational thinking»);

  • самостоятельного анализа данных;

  • применения широкого спектра изученных методологических подходов в эмпирических исследованиях

В результате освоения дисциплины студент осваивает следующие компетенции.




Компетенции

Код по

ФГОС/


НИУ

Дескрипторы – основные признаки освоения (показатели достижения результата)

Формы и методы обучения, способствующие формированию и развитию компетенции

Способность к восприятию, обобщению и анализу информации

ОК-1

Анализирует информацию из семинаров, применяет примеры для решения новых задач.

Выполнение практических заданий на семинарах и дома.

Способность использовать основные положения и методы гуманитарных и социально-экономических наук при решении профессиональных задач

ОК-9

Использует социально-экономические знания и данные для решения поставленных в курсе задач.

Подготовка домашних заданий, участие в работе на семинарах, решение задач в ходе практических занятий, написание контрольных работ.

Способностью использовать основные законы естественнонаучных дисциплин в профессиональной деятельности, применять методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования

ОК-11

Владение логикой социального и математико-статистического анализа, умение делать заключение о взаимосвязях и их статистической достоверности.

Работа на семинарах, выполнение домашних заданий и контрольных работ.

Владением основными методами, способами и средствами получения, хранения, переработки информации, навыки работы с компьютером как средством управления информацией

ОК-13

Умеет выбирать нужные стат. пакеты и процедуры и обоснованно их применять для анализа данных.

Работа на семинарах, выполнение домашних заданий и контрольных работ.

Способен применять в профессиональной деятельности базовые и профессиональные знания и навыки по основам социологической тео-

рии (формируется



частично)

ПК-1

Использует социологические понятия и теории в различных областях научно-исследовательской,

производственно-

прикладной, организационно-управлен-ческой и педагогической деятельности.


Семинарские занятия, самостоятельные работы

(домашние рабо-

ты, проект).


Способен и готов

использовать знание методов и теорий социальных и гумани-

тарных наук при осуществлении экспертной, консалтинговой и аналитической деятельности

(формируется час



тично)

ПК-4

Обладает навыками применения социологических теорий и концепций для анализа социальных данных.

Семинарские занятия,

домашние и контрольные работы.

Способен использовать базовые теоретические знания, практические навыки и умения для участия в научных и научно-приклад-ных исследованиях, аналитической и консалтинговой деятельности

(формируется час



тично)

ПК-10

Демонстрирует способность применять полученные знания и умения в научной, аналитической и прикладной деятельности.

Участие в дискуссиях

на семинарских заня-

тиях, написание контрольных работ.


Способен использовать полученные

знания в преподавании социологических дисциплин (формируется частично)
ПК-12

Обладает навыками преподавания и общения с аудиторией.

Дискуссии на семинарских занятиях, презентация проекта.



4. Место дисциплины в структуре образовательной программы

Настоящая дисциплина относится к циклу общих дисциплин направления 040100.68 «Социология» для магистерской программы «Современный социальный анализ»..



5. ТЕМАТИЧЕСКИЙ ПЛАН ИЗУЧЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ


№

Тема

Лекции

Семенары

Сам. раб

Всего



Введение в базы данных и системы управления

2

2

8

12



Установка и управление базами MySQL and SQLite

2

2

8

12



Язык SQL, SQL queries

2

2

10

14



Сложные SQL queries

2

2

10

14



Манипуляция данными и портативность

2

2

10

14



Анализ данных в R: Data mining

2

6

10

18



Анализ данных в R: Visualization

2

2

10

14



Анализ данных в R: Creation of scripts

2

2

10

14



Создание и автоматизирование отчётов

2

2

10

14



Проблемы и новые тенденции

2

6

10

18

Итого

20

28

96

144


6. Формы контроля знаний студентов

Успеваемость студентов будет оцениваться по результатам аудиторной работы, двух контрольных работ и зачёта (проекта).

6.1. Критерии оценки знаний, навыков

Оценки по всем формам контроля выставляются по 10-ти балльной шкале. Оценки получаются по схеме:


0-3 баллов – «неудовлетворительно»;

4-5 баллов – «удовлетворительно»;

6-7 баллов – «хорошо»;

8-10 баллов – «отлично».


Для аудиторной работы на семинарских занятиях:
Студент должен продемонстрировать:


  • знание лекционного материала;

  • грамотную работу с базами данных;

  • способность к восприятию, обобщению, анализу информации;

  • умение логически верно, аргументировано и ясно строить устную речь;

  • способность анализировать социально значимые проблемы и процессы, используя обсуждаемый метод.

    1. Порядок формирования оценок по дисциплине

Результирующая оценка за курс (Орезульт ) формируется из двух составляющих – оценки за промежуточный (Онакопленная) и итоговый контроль (зачёт – Озачет). На оценку за промежуточный контроль влияют оценки за работу на семинарских занятиях (Оаудиторная) и контрольных работ (Отекущая = Ок.р.1 и 2).


Накопительная оценка по итогам модуля вычисляется по формуле:
Онакопленная = 0.2·Ок.р.1 + 0.5·Ок.р.2 + 0.3·Оаудиторная
Способ округления накопленной оценки – арифметический.
Результирующая оценка по учебной дисциплине формируется по следующей формуле:

Орезульт = 0.6·Онакопл + 0.4·Озачет

Способ округления результирующей оценки - арифметический.



  1. Содержание дисциплины.


Основные темы курса и рекомендуемая литература
Тема 1. Введение в базы данных и системы управления

Тема 2. Установка и управление базами MySQL and SQLite

Тема 3. Язык SQL, SQL queries

Тема 4. Сложные SQL queries

Тема 5. Манипуляция данными и портативность

Тема 6. Анализ данных в R: «Data mining»

Тема 7. Анализ данных в R: Creation of graphs

Тема 8. Анализ данных в R: Creation of scripts

Тема 9. Создание и автоматизирование отчётов

Тема 10. Проблемы и новые тенденции
Тематика лекций
Тема 1. Введение в базы данных и системы управления

Системы баз данных. Модели данных и их классификация. Структура реляционных баз данных. Entity-Relationship (E-R) модель и схемы. Проектирование баз данных. Отношения между таблицами и полями. Ключи. Дизайн E-R баз и схем.


Литература

Веллинг, Люк и Лора Томсон. (2005). MySQL. Учебное пособие. Издательство: Вильямск: MySQL Press. Часть II.


Тема 2. Установка и управление базами MySQL and SQLite

Установка и настройка. Соединения. Привилегии пользователей. Использование редактора запросов. Интерфейс phpMyAdmin. Создание database views and просмотр INFORMATION_SCHEMA. Навигационные команды. Views.


Литература

Веллинг, Люк и Лора Томсон. (2005). MySQL. Учебное пособие. Издательство: Вильямск: MySQL Press. Часть I и V.


Тема 3. Язык SQL, SQL queries

Введение в язык SQL (Structured Query Language). Типы данных. Schema definition. Создание SQL выражений. Простые запросы: select, from, where. Операции с данными: insertion, updates, и deletion.


Литература

Веллинг, Люк и Лора Томсон. (2005). MySQL. Учебное пособие. Издательство: Вильямск: MySQL Press. Часть II.


Тема 4. Сложные SQL queries

Сложные выражения с помощью IN, BETWEEN, LIKE, HAVING, GROUP BY, ANY, ALL, SOME, EXISTS, UNION, ORDER BY, и regular expressions. Строковые (string) операции. operations. Сортировка. Операторы: union, intersect and except. Агрегация таблиц.


Литература

Веллинг, Люк и Лора Томсон. (2005). MySQL. Учебное пособие. Издательство: Вильямск: MySQL Press. Часть III и IV.


Тема 5. Манипуляция данными и портативность

Методы ввода и вывода. Перенаправление вывода. Мобильность в/из других приложений: Excel, SPSS, R, MySQL, SQLite. ODBC драйверы, RODBC, SQLDF и DBI пакеты. Использование SQL в R.


Тема 6. Анализ данных в R: Data mining techniques

Введение в «data mining». Анализ структуры: визуализация, кластерный и дискриминантный анализ.


Литература

Шипунов, Алексей Борисович et al. (2012). Наглядная статистика. Используем R! Москва: ДМК Пресс. Глава 6.


Тема 7. Анализ данных в R: Visualization

R графические функции. 3D графика. Trellis – использование панелей и матричных графиков. Pictograms. Настройки: организация и аннотирование графиков. Пакет Lattice, модель Grid.

Литература

Шипунов, Алексей Борисович et al. (2012). Наглядная статистика. Используем R! Москва: ДМК Пресс. Глава 6.


Тема 8. Анализ данных в R: Creation of scripts

Характеристики хороших скриптов (сценарии). Написание функций, аннотация файлов в R.

Литература

Шипунов, Алексей Борисович et al. (2012). Наглядная статистика. Используем R! Москва: ДМК Пресс. Приложение В.


Тема 9. Создание и автоматизирование отчётов

Knowledge discovery. Создание отчетов. Примеры.

Литература

Шипунов, Алексей Борисович et al. (2012). Наглядная статистика. Используем R! Москва: ДМК Пресс. Глава 8.


Тема 10. Проблемы и новые тенденции

Data mining проблемы и перспективы.. Very Large Data Bases. Knowledge discovery и информационный поиск.



Семинары
Семинар 1: Выберите тему и базу данных для проекта

Семинар 2: Установка и управление базами MySQL and SQLite
Семинар 3: Создание базы данных

Семинар 4: Формирование опросов
Семинар 5: Портативность данных
Семинар 6: Анализ данных в R: «data mining» и презентация плана проекта
Семинар 7: Анализ данных в R: Creation of graphs

Семинар 8: Анализ данных в R: Creation of scripts
Семинар 9: Создание и автоматизирование отчётов
Семинар 10: Презентация проектов

8. Образовательные технологии


Занятия проводятся в форме интерактивных лекций и семинаров, направленных на отработку изучаемого учебного материала.

9.1 Тематика заданий текущего контроля

Образцы контрольных работ:




    1. Представьте свой проект. Не забудьте ответить на следующие вопросы в вашей презентации: 1) Какова цель исследования? 2) Какие у Вас гипотезы? (если они есть) 3) Что мы узнаем и каким образом ваше исследование будет продвигать науку? 4) Кто заинтересован в результатах вашего исследования?

    2. Опишите методы анализа и отчетности для вашего проекта.

Образцы итогового задания:


1. Представьте свой проект и ваши результаты в классе. Внимательно ответьте на вопросы ваших одноклассников.

10. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины



10.1 Базовые учебники

Веллинг, Люк и Лора Томсон. (2005). MySQL. Учебное пособие. Издательство: Вильямск: MySQL Press.

Шипунов, Алексей Борисович et al. (2012). Наглядная статистика. Используем R! Москва: ДМК Пресс.
10.2 Дополнительная литература

Spector, Phil. (2008). Data Manipulation with R (Use R!). New York: Springer.


Torgo, Luis. (2010). Data Mining with R: Learning with Case Studies. Chapman & Hall/CRC.
Грабер, Мартин (1990). Понимание SQL. Издательство: Sybex Inc. Переведенная документация-учебник: http://www.sql.ru/docs/sql/u_sql/index.shtml

Зарядов, Иван Сергеевич. (2010). Введение в статистический пакет R. Москва: Издательство Российского Университета дружбы народов.


MySQL. (2005). MySQL. Справочник по языку. Издательство: Вильямск: MySQL Press.

Silberschatz, A. (2011). Database system concepts. New York: McGraw-Hill.



Teetor, Paul. (2011). R Cookbook. Sebastopol, CA: O'Reilly Media.


жүктеу/скачать 131.82 Kb.

Достарыңызбен бөлісу:



©dereksiz.org 2024
әкімшілігінің қараңыз
    Басты бет