• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Бакалавриат 2022/2023

Анализ данных для лингвистов

Направление: 45.03.03. Фундаментальная и прикладная лингвистика
Когда читается: 4-й курс, 3 модуль
Формат изучения: без онлайн-курса
Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ
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

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

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

Содержание учебной дисциплины

  • Статистические распределения
  • Метод максимального правдоподобия
  • Модели смеси распределений
  • Байесовский статистический вывод
  • Байесовский доверительный интервал
  • Коэффициент Байеса
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Домашнее задание 1
  • неблокирующий Домшнее задание 2
  • неблокирующий Домашнее задание 3
  • блокирующий Экзамен
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2022/2023 учебный год 3 модуль
    0.2 * Домашнее задание 3 + 0.4 * Экзамен + 0.2 * Домашнее задание 1 + 0.2 * Домшнее задание 2
Список литературы

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.

Авторы

  • Дьячкова Анна Евгеньевна
  • Мороз Георгий Алексеевич