Прикладные проекты студентов ОП "Анализ данных для государства и общества"

https://www.bigdataframework.org/why-the-interest-in-big-data/

Студенты нашей программы активно практикуют навыки и теоретические знания, полученные во время обучения. Сегодня расскажем о четырех прикладных проектах, успешно выполненных студентами АДГО. Ребята сами рассказали о своей работе и достижениях в карточках ниже.

Анастасия Абакутина, проект в Лаборатории социальной и когнитивной информатики

 

Цель проекта была в том, чтобы создать классифицированный датасет текстовых психологических данных, который в дальнейшем можно было бы использовать для любых нужд. Мы искали и собирали текстовые данные, в которых люди говорят и обсуждают психологические проблемы, а затем классифицировали их с помощью технологии one zero shot learning. В ходе проекта я познакомилась с новыми способами работы с текстовыми данными и улучшила знания Python. Проект дал мне возможность побыть в роли ученого, поскольку мы были полностью свободны в выборе инструментов, методов, площадок и информации, которую собирали и анализировали. Наша работа была похожа на реальные задачи, которые придется выполнять в любой профессии, связанной с аналитикой, а значит будет хорошим кейсом в резюме.

Анна Козлова, проект в Счетной Палате

 

В рамках проекта Счетной Палаты мы оценивали качество открытых данных федеральных органов исполнительной власти. Мы проверяли разделы сайтов ведомств на наличие и простоту навигации раздела "Открытые данные", а также особенности специфических наборов данных. В результате удалось познакомиться с методиками оценки деятельности министерств и служб по обеспечению открытости информации и их вклад в публичность власти. Я нахожу опыт исследования сайтов ведомств полезным для поиска данных в рамках работы и учебных проектов, а консультации с сотрудниками Счетной Палаты информативными с точки зрения процесса оценки качества данных и системы повышения открытости деятельности исполнительной власти в государстве.

 

Сеал Сараджи, проект в рамках зеркальных лабораторий СЛОН-НГПУ

В рамках проекта мы замеряли атмосферу в дюжине новосибирских школ с высоким присутствием учеников-инофонов. В ходе подготовительной работы я программировал способ автоматизированного поиска школьников-инофонов по базам данным ВКонтакте. В дальнейшем эти наработки послужили основой для инновационного метода сбора данных для исследования миграции, который я имплементировал в своей магистерской диссертации с весьма впечатляющими результатами.

Работа со школами и партнерство с НГПУ продолжается, осенью мы собираемся вновь отправится в Новосибирск для продолжения полевой работы.

 

Clara Momade, project Learning analytics of a STEM MOOC

 

Participation in the STEM MOOC project has contributed to my development and knowledge in data analytics, especially with being able to understand the development of tests and assessments. Our project included several theoretical knowledge acquisition in BKT and IRT and to apply them, we performed a task on IRT (Item Response Theory) using the Non Skill-Builder data 2009-10 database. The results were useful in understanding the general performance of test items and evaluating their quality. From discussions, we determined that the tests measure the average indicators of the acquired knowledge of students to a greater extent.

Материал подготовила Вероника Бердникова