Ближайшая школа
17 - 19 апреля 2025
20 апреля - 23 мая 2025
зависит от формата
Москва, РАНХиГС |
Модуль, зависящий от формата (очно или онлайн)
Онлайн-модуль
Стоимость участия
Интенсив для сотрудников вузов, компаний и исследователей по работе с данными без использования программирования
Школа прикладного анализа данных
3 дня интенсивного погружения в мир данных и искусственного интеллекта
Удостоверение о повышении квалификации государственного образца
Участники получают доступ к профессиональному сообществу исследователей и аналитиков
Результат — проект, для которого вы получите данные стоимостью выше
50 000 рублей
50 000 рублей
О Школе
Научим вас собирать, обрабатывать и анализировать данные для реализации исследовательских
и прикладных проектов в различных отраслях
Обучаем Low-code инструментам текстового анализа и ГИИ для работы с большими массивами данных, которые не требуют от слушателей навыков программирования
и прикладных проектов в различных отраслях
Обучаем Low-code инструментам текстового анализа и ГИИ для работы с большими массивами данных, которые не требуют от слушателей навыков программирования
Ключевые темы
Текстовая аналитика
Применение технологий анализа больших данных в образовательных и социальных прикладных проектах. В качестве источников выступают данные социальных сетей и мессенджеров (Вконтакте, Telegram), а также социальные медиа (СМИ)
Генеративный искусственный интеллект
Применение инструментов генеративного искусственного интеллекта для подготовки прикладных и научных исследований, решения прикладных задач
Для кого школа:
Исследователи и руководители проектов
Стремящиеся усилить свои исследования с помощью современных инструментов анализа текстов и ГИИ для публикаций, диссертаций или грантов
Лидеры отдельных подразделений и команд
Ответственные за планирование и развитие научных и образовательных направлений в вузах и стремящихся интегрировать современные методы анализа данных в эту деятельность
Руководители образовательных программ
Заинтересованные в аналитике для разработки образовательных программ, оценки их эффективности, работе с образовательными данными или разработке новых сервисов
Ключевые вопросы
1
Чему научат?
- Использовать текстовую аналитику для реализации различных проектов
- Адаптировать методы текстовой аналитики под конкретные прикладные задачи.
- Применять инструменты анализа данных для анализа текстов
- Выбирать подходящую генеративную модель для решения конкретной проектной задачи
- Использовать ГИИ для планирования проекта
- Использовать ГИИ для подготовки заявки на исследовательские гранты
- Интерпретировать и оценивать результаты работы генеративных моделей и выводы из них.
- Интерпретировать и объяснять результаты анализа текстов
- Создавать информативные визуализации (word clouds, графики, dashboards и др.) результатов анализа
2
Какие инструменты анализа данных будут?
- PolyAnalyst - инструмент для обработки естественного языка, лингвистического и семантического анализа, машинного обучения, прогнозной аналитики. Результаты анализа можно визуализировать и сформировать интерактивные веб-отчеты.
- Yandex DataLens - BI-система для визуализации и анализа данных
- Google AI Studio - сервис на базе искусственного интеллекта для создания сценариев использования нейросети.
3
Что в результате?
- Индивидуальный или групповой исследовательский проект
ИЛИ
- Драфт заявки на исследовательский грант (типа РНФ)
- 20+ эффективных промтов для нейросетей под различные задачи
- 10+ кейсов применения больших языковых моделей
4
Есть проект, но нет своих данных?
- В рамках групповой проектной работы вы сможете разработать техническое задание на выгрузку данных из различных источников (ВКонтакте, Телеграм, форумы, HH и т.п.) в соответствии с регламентом Школы.
Какие типы данных мы можем выгрузить в рамках учебного проекта на Школе
1
Данные о научных публикациях из сервиса OpenAlex
OpenAlex — библиографический каталог научных работ, авторов и учреждений, доступный в режиме открытого доступа
2
Открытые данные
из социальной сети ВК
из социальной сети ВК
- Профили пользователей (информация со страницы, посты со стены, др.)
- Группы (посты, профили подписчиков, профили сообществ)
- Графы связей (внутри/между сообществами, между пользователями)
3
Посты, опубликованные
в социальных медиа
в социальных медиа
- Интернет-ресурсы, которые позволяют обмениваться информацией в виде текста, графических изображений, музыки, видеороликов
- Сайты, форумы, микроблоги, чаты и пр.
4
Данные о вакансиях
из сервиса «Роснавык»
из сервиса «Роснавык»
РосНавык — актуальный запрос рынка труда на компетенции в России
Выгодные условия
Соберите команду от пяти человек и получите скидку 20%, проработайте собственный проект совместно с экспертами Школы
Успейте подать заявку до 1 апреля
Как проходит обучение
лекторий
- отраслевые кейсы
- лекции и мастер-классы от отраслевых экспертов
- рекомендации экспертов по подбору данных и методов анализа
проектная работа
- консультации с экспертами
- групповая проектная работа с данными
- предоставление допматериалов Школы
защита проекта
- онлайн-защита проектов перед экспертами — 16 мая 2025
- получение удостоверений или сертификатов
Форматы участия
наш менеджер свяжется с вами
заполните форму
РАНХиГС (г. Москва) или онлайн
-------------------------------
зависит от формата
-------------------------------
зависит от формата
Подайте заявку до 1 апреля
с 17 апреля по 23 мая
2025 года
2025 года
ПОСТУПЛЕНИЕ НА ШКОЛУ
прикладного анализа данных
Партнеры
Российская академия народного хозяйства и государственной службы
пр. Вернадского, 84с1, г. Москва
Место проведения
Прошедшие Школы прикладного анализа данных
Грозный · Ставрополь · Киров · Архангельск · Тыва · Томск · Москва · Владивосток · Чита ·
> 1 600 человек
успешно закончили Школы
> 180 команд
разработали свои проекты
> 60 проектов
реализовано по итогам Школ
> 20 грантов
выиграно выпускниками Школ
Несколько проектов, разработанных на интенсивах
• Актуализация объектов культурного наследия города Кирова как драйвер развития региона
• Формирование конкурентоспособного имиджа СКФУ
• Разработка программного модуля прогнозирования исхода острого повреждения почек в отделении реанимации и интенсивной терапии
• Уровень преступности среди несовершеннолетних по Республике Тыва
• Expectation Gap: почему молодёжь уезжает из регионов
• Сетевая модель публикаций Российской Федерации и Республики Беларусь по ключевым научным направлениям Программы развития ПсковГУ
Школу отличала качественно проработанная программа. Все задания строились на реальных кейсах. После школы большинство команд продолжили работу над своими проектами. Наша команда кафедры социальной работы и молодежной политики работает над темой, связанной с оценкой деятельности онлайн сообществ по поддержке жертв супружеского насилия. И сегодня мы уже можем похвастаться первыми выступлениями на конференциях, статьями на эту тему и выигранной заявкой Благотворительного фонда В. Потанина.
Важно, когда коллеги, которые получили ценный опыт в новых областях знаний, делятся наработанными методами и практикой проведения исследований, новейшими инструментами сбора данных. Им удалось составить оптимальную программу стажировки, которая обеспечила лучшее понимание относительно возможных направлений проведения исследований в нашем регионе. Самым значимым для нас был научно-исследовательский семинар, посвященный нашему проекту. После этого семинара у нас появились дополнительные идеи развития нашего проекта в будущем. Остается поблагодарить наших коллег за столь плодотворную неделю.
Школа прикладного анализа данных превзошла все мои ожидания! Участников не только познакомили с инструментами анализа данных и показали их использование на конкретных примерах, но и начали работу по созданию совместных проектов. Работа по проектам, начатым в рамках школы, у многих продолжается и сейчас. После школы для меня лично работа по анализу данных перешла на новый более высокий уровень, наш вуз вступил в Университетский консорциум исследователей больших данных и у нас была открыта научно-исследовательская лаборатория прикладного анализа данных. Спасибо за школу и последующее сотрудничество!
Благодарю организаторов за возможность поучаствовать в Школе прикладного анализа данных, которая проходила 10−13 декабря в Москве. Приняв участие в мероприятии, узнала о новых современных возможностях анализа и представления результатов данных для научных исследований. Очень хочется поблагодарить за терпение и доступное донесение информации в ходе обучения, поскольку слабо разбираюсь в технических возможностях компьютерных систем и языках программирования. Кроме высокого профессионального уровня обучения организаторам удалось создать также «дружественную» атмосферу среди участников мероприятия, которые прибыли из разных регионов страны.
Соберем Школу
под вашу организацию
под вашу организацию
Университеты уже собирают большие массивы данных, но сотрудники часто не знают, как их использовать. Мы учим эффективно собирать, обрабатывать и интегрировать данные в научные проекты и улучшать процессы внутри университета. Это возможно без знаний языков программирования.
Направления школы
Управление на основе данных
подойдет руководителям образовательных организаций
Анализ данных в социальных исследованиях
подойдет исследователям
Анализ больших данных в образовании
подойдет IT-командам вузов
Результаты для университета
Ядро исследовательской команды для создания Центра прикладного анализа данных в вузе
Дорожная карта реализации исследования вуза
Наборы данных для исследования вуза
Показатель программы «Приоритет 2030» по численности прошедших обучение по дополнительным профессиональным программам в университете