Ближайшая Школа

с 21.10.24 по 28.11.24

28 ноября 2024

Бесплатно

Онлайн-обучение

Формат

Защита проектов

Стоимость участия

Дата обучения

Интенсив по развитию цифровой грамотности и навыков реализации социальных и образовательных проектов на основе данных для сотрудников вузов без использования программирования

Подать заявку

*проект реализуется академией Data-Diving
при поддержке компании «Иннопрактика»

Школа прикладного анализа данных*

Проект реализуется
для новых регионов

Удостоверение о повышении квалификации государственного образца*

Экспертиза и рекомендации по разработке проектов вашего вуза

В рамках проекта участники интенсива научатся собирать, обрабатывать
и анализировать данные для реализации прикладных и исследовательских проектов в различных отраслях. Обучающиеся освоят Low-code инструменты
для работы с большими массивами данных, которые не требуют от слушателей навыков программирования.

Программа обучения рассчитана как на людей с физико-математическим образованием, так и на представителей гуманитарных и естественно-научных специальностей.

Кому подходит обучение

Сотрудники
вузов

Исследователи вузов

Студенты различных специальностей

Представители РОИВ

Как проходит обучение

Лекторий

Разбор отраслевых кейсов
Проведение практических мастер-классов
Рекомендации экспертов по подбору данных и методов анализа

Групповая проектная работа

Консультации с экспертами
Самостоятельная работа с данными
Предоставление допматериалов Школы

Защита проекта

28 ноября 2024 года онлайн защита проектов перед экспертами
Получение сертификатов об обучении

Общение

Мессенджер Пачка

общение и ответы на вопросы

LMS

записи и материалы

SaluteJazz

вебинары и обсуждения

Какие типы данных мы можем выгрузить в рамках учебного проекта Школы

1

Данные о научных публикациях
из сервиса OpenAlex

2

Открытые данные
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

Данные о вакансиях
из сервиса «Роснавык»

4

Посты, опубликованные
в социальных медиа

Интернет-ресурсы, которые позволяют обмениваться информацией в виде текста, графических изображений, музыки, видеороликов
Сайты, форумы, микроблоги, чаты и пр.

Что вы получите после Школы

Свой первый проект
с применением технологий BigData

Возможность стать наставником для трансляции знаний внутри вашего вуза

Удостоверение о повышении квалификации государственного образца**

Экспертное
сопровождение

Профессиональная среда
и круг единомышленников

Практические навыки работы
с Low-code инструментами анализа больших данных

** условия получения удостоверения: гражданство РФ, наличие диплома о высшем образовании (при несоблюдении условий по завершении обучения слушатель получает сертификат)

Какие инструменты анализа данных изучите

PolyAnalyst

• визуализация текстов

• визуализация сценариев

• выявление закономерностей

Gephi

• анализ сетей

• визуализация сетей

• открытый исходный код

Excel

• учет данных

• анализ данных

• визуализации данных

Организаторы

Проект реализуется для новых регионов

Ранее 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

реализованы по итогам Школ

> 20 грантов

выиграны выпускниками Школ

Примеры проектов, разработанных в рамках Школы

• 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

Екатерина Митягина

Проректор по развитию на основе анализа данных Вятского государственного университета, победитель специализации «Наука» конкурса «Лидеры России 2020»

Школу отличала качественно проработанная программа. Все задания строились на реальных кейсах. После оканчания 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.

Константин Обухов

Старший научный сотрудник Международной лаборатории исследований социальной интеграции НИУ ВШЭ

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 проекта в будущем. Остается поблагодарить коллег за столь плодотворную неделю.

Иван Пикалов

Начальник информационно-аналитического управления, доцент кафедры компьютерных технологий и информатизации образования Курского государственного университета

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 обучения 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!

Людмила Воронина

к.э.н., старший научный сотрудник ФГБУН ФИЦКИА УрО РАН, доцент САФУ имени М.В.Ломоносова, г.Архангельск

Благодарю организаторов за возможность поучаствовать в Школе прикладного анализа данных. Приняв участие в мероприятии, узнала о современных возможностях анализа и представления результатов данных для научных исследований. Очень хочется поблагодарить экспертов 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, прибывших из разных регионов страны.

Екатерина Митягина

Проректор по развитию на основе анализа данных Вятского государственного университета, победитель специализации «Наука» конкурса «Лидеры России 2020»

Школу отличала качественно проработанная программа. Все задания строились на реальных кейсах. После оканчания 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.

Константин Обухов

Старший научный сотрудник Международной лаборатории исследований социальной интеграции НИУ ВШЭ

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 проекта в будущем. Остается поблагодарить коллег за столь плодотворную неделю.

Иван Пикалов

Начальник информационно-аналитического управления, доцент кафедры компьютерных технологий и информатизации образования Курского государственного университета

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 обучения 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!

Людмила Воронина

к.э.н., старший научный сотрудник ФГБУН ФИЦКИА УрО РАН, доцент САФУ имени М.В.Ломоносова, г.Архангельск

Благодарю организаторов за возможность поучаствовать в Школе прикладного анализа данных. Приняв участие в мероприятии, узнала о современных возможностях анализа и представления результатов данных для научных исследований. Очень хочется поблагодарить экспертов 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, прибывших из разных регионов страны.

Подать заявку

Заполните форму, наш менеджер свяжется с вами и поможет поступить

Нажимая кнопку «Отправить», вы соглашаетесь с политикой обработки персональных данных

Школа прикладного анализа данных

Подайте заявку
до 14 октября

с 21 октября по 28 ноября
2024 года