Магистратура
2025/2026
Научно-исследовательский семинар "Программирование на R для филологов"
Статус:
Курс обязательный (Филологические исследования)
Кто читает:
Школа филологических наук
Где читается:
Факультет гуманитарных наук
Когда читается:
1-й курс, 1, 2 модуль
Охват аудитории:
для всех кампусов НИУ ВШЭ
Преподаватели:
Алиева Ольга Валерьевна
Язык:
русский
Кредиты:
3
Контактные часы:
32
Программа дисциплины
Аннотация
Раздел 1. Цифровая грамотность и инфраструктура исследования в R
Данный раздел посвящен формированию базовой инфраструктуры исследователя в среде R. Мы начнем с освоения среды разработки и принципов воспроизводимости исследований, включая систему контроля версий Git для отслеживания изменений в коде и командной работы. Слушатели научатся импортировать данные из различных источников, приводить их к «опрятному» виду (tidy data) и осваивать основные управляющие конструкции (циклы и условия) для автоматизации рутинных задач. Отдельное внимание будет уделено визуализации данных.
Раздел 2. Прикладные методы анализа текста и презентация результатов
Во второй части курса мы перейдем к непосредственной работе с лингвистическими данными. Слушатели освоят методы предобработки текста: от извлечения информации с веб-страниц (веб-скрапинг) и работы с регулярными выражениями до глубокой лингвистической аннотации (токенизация, лемматизация и частеречная разметка). Будут изучены форматы обмена данными и стандарты академической разметки (XML TEI). Также студенты учатся делать интерактивные отчеты, что закладывает фундамент для презентации результатов на любом этапе проекта.
Цель освоения дисциплины
- Целями освоения дисциплины являются формирование у студентов базовых цифровых компетенций в области компьютерных методов анализа текста (Digital Humanities), освоение полного цикла работы с цифровыми данными в гуманитарных исследованиях — от автоматизированного сбора информации до публикации результатов, а также развитие навыков критической оценки применения количественных методов к филологическим задачам.
Планируемые результаты обучения
- Навыки работы в R и RStudio. Контроль версий с Git.
- Умение преобразовывать и обобщать данные, знание основных пакетов библиотеки tidyverse
- Знакомство с принципами визуализации данных и библиотекой ggplot2
- Частеречная разметка и синтаксический анализ текста
- Владение методами автоматической классификации текстов
- Навык работы с регулярными выражениями
- Умение работать с разметкой XML, редактирование разметки и парсинг данных
- Опыт создания веб-страницы или сайта
Содержание учебной дисциплины
- Установка R, RStudio. Начало работы. Контроль версий.
- Импорт табличных данных. Библиотека Tidyverse.
- Разведывательный анализ данных. Визуализации с ggplot2.
- Лемматизация и частеречная разметка с udpipe
- Регулярные выражения
- Разметка XML TEI. Чтение и редактирование XML-файлов
- Публикационная система Quarto. RPubs, GitHub Pages
Промежуточная аттестация
- 2025/2026 2nd module0.2 * Домашние работы + 0.2 * Домашние работы + 0.1 * Лабораторная работа + 0.1 * Лабораторная работа + 0.2 * Проект + 0.2 * Проект
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Advanced R, Wickham, H., 2014
- ggplot2 : elegant graphics for data analysis, Wickham, H., 2009
- Matt Wiley, & Joshua F. Wiley. (2019). Advanced R Statistical Programming and Data Models : Analysis, Machine Learning, and Visualization. Apress.
- Pace L., Hlynka M. Beginning R an introduction to statistical programming. New York: Apress, 2012.
- R for data science : import, tidy, transform, visualize, and model data, Wickham, H., 2017
- R for data science : Import, tidy, transform, visualize, and model data, Wickham, H., 2017
- Статистический анализ и визуализация данных с помощью R, Мастицкий, С. Э., 2015
Рекомендуемая дополнительная литература
- Текст майнинг. Интеллектуальный анализ текста : дизайн исследований, сбор данных и методы анализа, Игнатов, Г., 2021