Data Analytics for Students of Social Studies and Humanities - NPFL134

• Title: Data Analytics for Students of Social Studies and Humanities
• Guaranteed by: Institute of Formal and Applied Linguistics (32-UFAL)
• Faculty: Faculty of Mathematics and Physics
• Actual: from 2024
• Semester: summer
• E-Credits: 3
• Hours per week, examination: summer s.:0/2, C [HT]
• Capacity: unlimited
• Min. number of students: unlimited
• 4EU+: no
• Virtual mobility / capacity: yes / unlimited
• State of the course: not taught
• Language: English
• Teaching methods: combined
• Additional information: https://ufal.mff.cuni.cz/courses/npfl134
• Guarantor: doc. Mgr. Barbora Vidová Hladká, Ph.D.
• Teacher(s): doc. Mgr. Barbora Vidová Hladká, Ph.D.

Annotation

English

This course introduces students of Social Studies and Humanities (SSH) to data analytics. Until recently, data- analytical skills were generally believed to be reserved to Information Technology specialists. However, the mainstream SSH have undergone a significant “quantitative turn” and, for the current generation of students and scholars, practical digital skills have also become a standard competence. The curriculum has arisen as a joint effort of Charles University, University of Warsaw, and Sorbonne University.

Last update: Mírovský Jiří, RNDr., Ph.D. (09.11.2021)

Czech

Tento kurz seznamuje studenty společenských a humanitních věd (SSH) s datovou analýzou. Donedávna se mělo za to, že datová analýza je doménou specialistů výhradně z oblasti informačních technologií. Hlavní obory SSH však prošly výraznou „kvantitativní otočkou“ a pro současnou generaci studentů a badatelů se praktické digitální dovednosti stávají standardní dovedností. Kurz je výsledkem spolupráce Univerzity Karlovy, Varšavské univerzity a Univerzity Sorbonna.

Last update: Mírovský Jiří, RNDr., Ph.D. (09.11.2021)

Aim of the course

English

This course is a gentle, programming-free combination of lectures and practical demonstrations of real-life data workflows in various SSH research areas. It aims at motivating the SSH students to improve their digital literacy in more advanced data analytics courses.

Last update: Mírovský Jiří, RNDr., Ph.D. (09.11.2021)

Czech

Tento kurz je jemnou, programováním nezatíženou kombinací přednášek a praktických demonstrací jednotlivých kroků datové analýzy v různých oblastech SSH. Jeho cílem je motivovat studenty SSH, aby zvýšovali svoji digitální gramotnost v pokročilejších kurzech datové analýzy.

Last update: Vidová Hladká Barbora, doc. Mgr., Ph.D. (05.01.2022)

Course completion requirements

English

To pass the course, students will be required to submit all of the six homework assignments.

Last update: Mírovský Jiří, RNDr., Ph.D. (09.11.2021)

Czech

Studenti budou muset odevzdat všechny ze šesti zadaných domácích úkolů.

Last update: Mírovský Jiří, RNDr., Ph.D. (09.11.2021)

Literature

English

Brett, M.R. Topic Modeling: A Basic Introduction. The Journal of Digital Humanities 2(1): 12-16. 2012.

Foster, Ian, Ghani, Rayid, Jarmin, R.S., Kreuter, F. and Lane, J. (ed.). Big Data and Social Science: A Practical Guide to Methods and Tools (Chapman & Hall/CRC Statistics in the Social and Behavioral Sciences). 2017.

Piotrowski, Michael. Natural Language Processing for Historical Texts. Morgan & Claypool Publishers. 2012.

Last update: Vidová Hladká Barbora, doc. Mgr., Ph.D. (05.01.2022)

Syllabus

English

The course focuses on research-based learning about the data life cycle through existing data sets in several domains.

1) Digitizing data

2) Annotating data

3) Licensing data

4) Storing and searching data

5) Quantitative textual analysis in sociology

6) Using data in law

7) Using data in natural language processing

8) Visualizing data

9) Big data and digital libraries

Last update: Vidová Hladká Barbora, doc. Mgr., Ph.D. (05.01.2022)

Czech

Kurz se zaměřuje na učení o životním cyklu dat podložené výzkumem a prostřednictvím existujících datových sad v několika doménách.

1) Digitalizace dat

2) Anotace dat

3) Licence dat

4) Ukládání a prohledávání dat

5) Kvantitativní textová analýza v sociologii

6) Data v právu

7) Data v počítačovém zpracování přirozeného jazyka

8) Vizualizace dat

9) Velká data a digitální knihovny

Last update: Vidová Hladká Barbora, doc. Mgr., Ph.D. (05.01.2022)

Entry requirements

English

This course does not require any prior data analysis or computer science experience. All you need to get started is basic computer literacy.

Last update: Mírovský Jiří, RNDr., Ph.D. (09.11.2021)

Czech

Tento kurz nevyžaduje předchozí zkušenosti z datové analýzy ani z informatiky jako takové. Vše, co potřebujete, abyste mohli začít, je základní počítačová gramotnost.

Last update: Mírovský Jiří, RNDr., Ph.D. (09.11.2021)