Введение в концепции программирования. Лекция 3

Ада:

• BBC Radio 4. Great Lives: Ada
• Sketch of Analytical Engine…

Грейс:

• Grace Hopper on Letterman's Show (YouTube)
• Sketch of Analytical Engine…

Важно: Обе известны не только техническими достижениями, но выходом за рамки задачи, осознанием проблем, out of the box thinking

(Disclaimer: цитирование/публикации – не всегда хороший предиктор)

Russia Country rank (12)

Russia Country Rank in Social Sciences (28)

• SocioTechnical Systems
• Data Science
• Computational Social Science

• Organisational Design (and Research)
• Requirements Engineering (Systems Analytics)
• Project Management
• Team Management
• Knowledge Management

Обеспечение устойчивого успеха проектов и эффективных процессов (коммуникации)

• Математика + Программирование + Продуктоориентированное мышление + Визуализация

• Источники:

  • Nature blogs: So you want to be a Data Scientist?
  • Strata: Why the term “data science” is flawed but useful
  • Quora: Data Science
  • Facebook DataScience page

• Facebook Stories: Sharing
• Facebook Stories: Migration

• Citizen Science + Open Data
• Data Journalism + Open Data
• Social Informatics + Open Data

Методы и модели из Computer Science и математики в социальных науках

(Не обязательно Big Data, Возможны не Data-driven модели)

Источники:

• Science: Computational Social Science
• Nature: Computational social science: Making the links
• Nature: Sociology of science: Big data deserve a bigger audience
• Quora: Computational Social Science

• Schelling Segregation Model
• Schelling Segregation Model (png)

• Имитационное моделирование. Complex (Adaptive) Systems
• Соцсетевой анализ
• Вычислительные теория игр и дизайн механизмов

Reading lists:

• RL by Scott E. Page
• RL by Ralf Klamma

Что возникает на стыках? Понимание (=наука), применение (=продукт)

• NinjaMetrics
• SyndioSocial
• WolframAlpha

Нужно анализировать (=ковырять, разбирать, пересобирать) с разных сторон реальные системы и исследования.

• Real Data is Messy
• It's easy to find an interesting, unexplained (yet) pattern in CSS
• Important things:
  • Asking right questions (domain area)
  • Being able to search for answers (data technology toolbox)

• Математика и статистика :( (не вдаёмся в детали)
• Systems Thinking/Computational Thinking/Problem Solving (см. выше)
• Технологии работы с (большими и маленькими) данными: Data Analysis/Data Science

• Scientific Programming (Программирование с данными – наш следующий курс ~ часть I)
• Data Analysis (Прикладная статистика – один из Ваших обязательных курсов)
• Data Technologies (Обработка данных: Базы данных, процессинг файлов, парсинг текстов, параллельная обработка, сетевые данные, … – Возможно, будет факультативом на II курсе)
• Statistical Modelling (Многие курсы кафедры МиТСИ, факультативы)
• Data Mining and Machine Learning
• Data Mining Applications (Social Networks, Text Mining, …), CSS Applications (Simulations, …)

• R: язык и среда стат. вычислений
  • свободный (и бесплатный)
  • язык выбора проф. статистиков
  • приличная часть новых стат. методов доступна в виде пакетов R
  • не самый простой :-(
• Особенности курса:
  • Будем изучать на примерах, пытаясь видеть картинку целиком
  • Будем привязываться к моделированию, где сможем

• Напряженный курс :-(
  • семестр (2 модуля)
  • лекция + практика + консультация в неделю
  • домашнее задание (придётся делать – куммулятивное)
• Плюшки :-)
  • no failing grade (если вы что-то делаете)
  • есть книжка на русском и Вышка закупает 100 экз
  • будет проще на анализе данных и других об. курсах
  • будете привлекательнее для лабораторий и научников
  • сможете осознанно брать курсы на Coursera и других площадках

Формирование квалифицированного спроса на “количественные” курсы

Формирование полезных моделей мышления