|
|
|
||
|
Poslední úprava: doc. Mgr. Martin Hájek, Ph.D. (18.09.2019)
Kotu, V., B. Deshpande. (2014). Predictive Analytics and Data Mining: Concepts and Practice with RapidMiner.Morgan Kaufmann Foster, I. Ghani, R. a kol. (2016). Big Data and Social Science: A Practical Guide to Methods and Tools. Chapman & Hall/CRC. Danneman, N., & Heimann, R. (2014). Social media mining with R. Packt Publishing Ltd. Google books Salganik, M. (2019). Bit by bit: Social research in the digital age. Princeton University Press. Scott, J. (2013). Social network analysis (3rd ed). Los Angeles: SAGE Publications. Krejčí, J., Leontiyeva, Y., Čížek, T., Hamplová, D., Holý, D., Chylíková, J., et al. (2012). Cesty k datům: zdroje a management sociálněvědních dat v České republice. Praha: Sociologické nakladatelství (SLON). Analýza textů: Baker, P. (2006) Using Corpora in Discourse Analysis. London: Continuum. Hájek, M. (2014). Čtenář a stroj: vybrané metody sociálněvědní analýzy textů. Praha: Sociologické nakladatelství (SLON).
|
|
||
|
Poslední úprava: PhDr. Ing. Petr Soukup, Ph.D. (30.10.2019)
Výuka probíhá vždy cca 1x za tři týdny v bloku o délce 180 minut. Studenti prokáží schopnost práce s jednotlivými technikami skrze text ve formě draftu článku (na základě vlastní volby z přednášených témat). Text má podobu první verze empirického článku (tj. standardní struktura: přehled literatury, formulace výzkumného problému, použitá data, výsledky analýz, závěry). V článku musí být použit minimálně jeden z přístupů použitých ve 2.-5. bloku výuky. Hodnocení kurzu: |
|
||
|
Poslední úprava: Jana Vojanová (25.10.2019)
Moderní metody v analýze dat (Big data, síťová analýza, analýza textů) 1. Deskriptivní, explorační a konfirmační přístup v analýze dat (aneb jsou vždy nutné hypotézy?) Sekundární analýza dat z mezinárodních šetření. Přehled základních zdrojů. Ukázka offline a online analýz. Základní výzkumné designy: experimenty a výběry, postupy zobecňování. Základní postupy. Matching jako možnost kauzálních úsudků pro neexperimentální data a spojování dat z různých zdrojů (kombinace online sběru a reprezentativních šetření). Méně tradiční postupy v sociálněvědním výzkumu-přehled. Různé podoby dat, základní formáty, konverze formátů. Standardy pro analýzu dat. (Soukup, 17.10.)) 2. Big data – fenomén dnešní doby. Základní analytické postupy. Online vs. offline analýza (výběry z big data). Omezení big data. (Hendl, 31.10.)) 3. Data mining aneb jak získat data bez dotazování. Základní logika webových stránek z pohledu programovacího kódu. Postupy získávání dat z webových stránek, základní nástroje a jejich využívání. (Sedláček, 14.11.) 4. Úvod do síťové analýzy. Základní nástroje pro sběr dat. Podoby datové matice. Analytické postupy (indexy, mapy). (Soukup, 28.11.) 5. Úvod do kvantitativní analýzy textů: Texty jako data. Možnosti frekvenční analýzy. KWIC a kolokace. Spoluvýskyty slov v korpusu. Od textu k diskurzu. (Hájek, 19.12.) Výuka probíhá vždy cca 1x za tři týdny v bloku o délce 180 minut. Studenti prokáží schopnost práce s jednotlivými technikami skrze text ve formě draftu článku (na základě vlastní volby z přednášených témat). Text má podobu první verze empirického článku (tj. standardní struktura: přehled literatury, formulace výzkumného problému, použitá data, výsledky analýz, závěry). V článku musí být použit minimálně jeden z přístupů použitých ve 2.-5. bloku výuky. Hodnocení kurzu:
Prerekvizita: min 1 statistický či datově analytický kurz v předchozím studiu (od popisné statistiky po korelace) |