• A
  • A
  • A
  • ABC
  • ABC
  • ABC
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Regular version of the site

Applied Software

2016/2017
Academic Year
RUS
Instruction in Russian
3
ECTS credits
Course type:
Compulsory course
When:
1 year, 1 module

Программа дисциплины

Аннотация

В результате освоения дисциплины студент должен: • Знать современное состояние и направления развития вычислительной техники, основные подходы к применению информационных технологий при решении профессиональных задач социолога; основные методы и модели прикладной статистики, применяемые в социологии; • Уметь использовать современные информационные технологии для обработки больших массивов данных и проведения интернет-опросов, применять методы математического анализа и моделирования социальных процессов, создавать презентации целей и результатов проектной деятельности. • Иметь навыки (приобрести опыт) применения основ автоматизации решения задач вычислительного характера в области социологии; применения прикладного статистического анализа социологической информации, работы с информацией в глобальных компьютерных сетях;
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Понимание основ создания дизайна количественного исследования, постановки исследовательских вопросов и выдвижения гипотез
  • Формирование навыков по обработке, анализу и агрегации количественных данных
  • Ознакомление с требованиями и правилами форматирования и оформления научного текста, ссылок и библиографий
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Дает определения основным понятиям курса, умеет формулировать основную проблематику читаемых научных текстов, умеет помещать основную проблематику текстов в контекст соответствующих научных направлений, школ, парадигм.
  • Обладает навыками агрегации и анализа данных при помощи MS Excel и PowerPivot
  • Владеет способами поиска и переработки информации, что проявляется в форме составления списка источников и материалов, презентации результатов чтения и анализа
  • Способен применять полученные навыки критического анализа к современным проблемам, способен к критической и исторической дистанции по отношению к собственной повседневности и собственному социальному опыту
  • Обладает навыками оценки необходимости визуализации полученных результатов при помощи программ Tableau и Power BI Desktop
  • Обладает навыками преставления полученных результатов в рамках международных стандартов
  • Способен к критическому анализу и самостоятельной оценке тех или иных положений прочитанных текстов, а также к помещению в исторический, культурный и эпистемологический контекст тех или иных научных и философских подходов и школ
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Анализ данных как итеративный процесс
    Тема 1. Основные этапы анализа данных: Постановка вопроса, сбор данных, анализ, интерпретация, коммуникация. Тема 2. Цикл анализа данных
  • Постановка исследовательского вопроса
    Тема 1. Типы исследовательских вопросов в количественных исследованиях Тема 2. Характеристики хорошего вопроса. Итеративный процесс постановки вопроса
  • Сбор, обработка и агрегация данных
    Тема 1. Методы сбора данных в социологических исследованиях и ресурсы, используемые для сбора данных Тема 2. Форматирование таблиц Excel. Консолидация таблиц. Сортировка, фильтрация. Тема 3. Мастер встроенных функций Excel. Формулы и выражения. Тема 4. Работа со сводными таблицами. Форматирование сводных таблиц. Применение PowerPivot.
  • Описательный анализ и визуализация
    Тема 1. Описательные статистики. Тема 2. Использование различных типов графиков. Интерпретация графиков. Применение Power BI Desktop, Gapminder World и Tableau Software для визуализации данных.
  • Оформление научных работ
    Тема 1. Работа в Word. Стили, колонтитулы, оглавления, сноски, таблицы. Описание библиографических стилей. Тема 2. Использование Zotero для создания библиографии и оформления цитирований.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Контрольная работа
    На контрольной работе и экзамене студентам нужно будет решить задание, включающее в себя вопросы, связанные с теоретическим материалом курса, и задачи, требующие от студентов правильного использования программных средств. Для получения высокой оценки за работу студентам нужно будет показать, что они хорошо понимают основные термины, рассмотренные на семинарах, а также на представленных примерах воспроизвести итеративную технологию анализа данных и корректно составить исследовательские вопросы. В рамках вопросов с применением практических средств студентам будут даны небольшие задачи, требующие от них перекодировки, агрегации, визуализации и описательного анализа данных.
  • неблокирующий Домашнее задание
    В рамках домашней и контрольной работ студентам будут предложены базы данных, на основе которых они должны будут перекодировать указанные переменные, построить сводные таблицы, нарисовать описательные графики и посчитать описательные статистики. Также от них будет требоваться написать текст (3-4 абзаца), включающим в себя описание основных результатов анализа. Для успешного выполнения данных заданий студенты будут использовать программные средства MS Excel 2010, Power BI Desktop и Tableau Software.
  • неблокирующий Экзамен
    На контрольной работе и экзамене студентам нужно будет решить задание, включающее в себя вопросы, связанные с теоретическим материалом курса, и задачи, требующие от студентов правильного использования программных средств. Для получения высокой оценки за работу студентам нужно будет показать, что они хорошо понимают основные термины, рассмотренные на семинарах, а также на представленных примерах воспроизвести итеративную технологию анализа данных и корректно составить исследовательские вопросы. В рамках вопросов с применением практических средств студентам будут даны небольшие задачи, требующие от них перекодировки, агрегации, визуализации и описательного анализа данных.
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • Промежуточная аттестация (1 модуль)
    0.3 * Домашнее задание + 0.3 * Контрольная работа + 0.4 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Статистический анализ данных в MS Excel: Учебное пособие / А.Ю. Козлов, В.С. Мхитарян, В.Ф. Шишов. - М.: ИНФРА-М, 2012. - 320 с.: 60x90 1/16. - (Высшее образование). (переплет) ISBN 978-5-16-004579-5 - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/238654

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Etheridge, D. (2007). Microsoft Office Excel 2007 : Top 100 Simplified Tips and Tricks. Hoboken, NJ: Visual. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=225496