Бакалавриат
2022/2023




Анализ данных для лингвистов
Статус:
Курс по выбору (Фундаментальная и компьютерная лингвистика)
Направление:
45.03.03. Фундаментальная и прикладная лингвистика
Кто читает:
Школа лингвистики
Где читается:
Факультет гуманитарных наук
Когда читается:
4-й курс, 3 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для всех кампусов НИУ ВШЭ
Преподаватели:
Мороз Георгий Алексеевич
Язык:
русский
Кредиты:
3
Контактные часы:
36
Программа дисциплины
Аннотация
Задачей курса «Анализ данных для лингвистов» является продолжение знакомства с различными методами статистики и анализа данных. Курс сконцентрирован вокруг применения байесовских методов: начиная от работы с различными распределениями и методами нахождения их параметров до применения байесовского регрессионного анализа.
Цель освоения дисциплины
- знать особенности работы R, основные особенности анализа различных типов данных
- познакомиться с основами методами анализа данных
- владеть навыками самостоятельного анализа данных, а также критической интерпретации анализа данных, представленной в научных работах
Планируемые результаты обучения
- Владеет методами визуализации данных
- Владеет методами обработки данных
- Владеет методом анализа строк
- Владеет основами языка программирования R
- Знает лингвистические пакеты на R
- Знает, чем наука о данных отличается от машинного обучения и статистики
- Знает и применяет понятие коэффициента Байеса
- Знает и использует понятие байесовского доверительного интервала
- Владеет понятием байесовский статистический вывод
- Владеет понятием и умеет применять модели смеси распределений
- Владеет и применяет метод максимального правдоподобия
- Владеет понятиями моментов статистических распределений и умеет симулировать распределния в R
Содержание учебной дисциплины
- Статистические распределения
- Метод максимального правдоподобия
- Модели смеси распределений
- Байесовский статистический вывод
- Байесовский доверительный интервал
- Коэффициент Байеса
Промежуточная аттестация
- 2022/2023 учебный год 3 модуль0.2 * Домашнее задание 3 + 0.4 * Экзамен + 0.2 * Домашнее задание 1 + 0.2 * Домшнее задание 2
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Дауни, А. Б. Байесовские модели / А. Б. Дауни , перевод с английского В. А. Яроцкого. — Москва : ДМК Пресс, 2018. — 182 с. — ISBN 978-5-97060-664-3. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/131695 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
Рекомендуемая дополнительная литература
- Маркова, С. В., Анализ данных на языке R. : учебник и практикум / С. В. Маркова. — Москва : КноРус, 2023. — 216 с. — ISBN 978-5-406-10865-9. — URL: https://book.ru/book/948838 (дата обращения: 09.12.2025). — Текст : электронный.