|
|
|
||
Poslední úprava: Mgr. Ondřej Tichý, Ph.D. (28.09.2019)
Účast v kurzu vyžaduje základní dovednosti v oblasti IT, není ale nutná žádná předchozí zkušenost s nástroji či postupy využívanými v kurzu.<br> <br> Jednotlivé hodiny obvykle začínají krátkým uvedením zpravidla online a veřejně dostupného zdroje dat, způsobu jeho využití, možnostmi, jak z něj získat data a pokračuje nástroji i technikami užitečnými pro zpracování získaných dat tak, aby je bylo možné dále analyzovat. Na závěr hodiny může dojít i na ukázky různých analýz, analýza ale není posláním tohoto kurzu. Studenti, kteří se chtějí seznámit s datově analytickými metodami doporučujeme např. kurzy Statistics (not only with R) for corpus and quantitative linguistics (AMLV00046), English Diachronic Corpora (AAA500147) apod.<br> <br> Nástroje, jejichž využití se v kurzu vyučuje, jsou např. textové editory s pokročilou implementací regulérních výrazů (JEdit, EditPad), XML editory (JEdit or oXygen), tabulkové procesory (Microsoft Excel), relační databáze (MS Excel PowerPivot, MySQL), programovací jazyky vhodné k práci s textovými daty (Perl, Python, R) atp. Konkrétní nástroje a techniky závisí na přáních a potřebách studentů v daném semestru (neváhejte přijít s vlastními projekty). |
|
||
Poslední úprava: PhDr. Gabriela Brůhová, Ph.D. (25.09.2020)
Pravidelná účast (max. 3 absence za semestr) a aktivní práce v seminářích. Závěrečný praktický test zpracování dat. Účast je povinná, povoleny jsou dvě absence za semestr. Větší počet absencí v průběhu pandemických opatření musí být nahrazen prací navíc individuálně zadávanou vyučujícím.
|