Eksploracja danych zastanych 08-SODL-EDZ

TK_01 . Dane, informacja, wiedza, big data – podstawowe pojęcia określające granice zajęć i relacje między nimi; typy danych zastanych oraz rodzaje ich analizy, przykłady analiz
TK_02. Krytyczna analiza istniejących opracowań, analiza danych źródłowych różnego typu, najczęstsze pułapki związane z ich opracowywaniem
TK_03. Wyszukiwarki internetowe i inne narzędzia do pozyskiwania danych w Internecie: historia, kontekst kulturowy, mechanizm działania, techniki używania
TK_04. Eksploracja istniejących opracowań i literatury: katalogi, bazy, wyszukiwarki
TK_05. Programy i platformy do zarządzania danymi, literaturą i bibliografią, obsługa Zotero
TK_07. Eksploracja surowych danych: archiwa i repozytoria danych oraz mapy
TK_08. Media społecznościowe: eksploracja grafów i sieci
TK_09. Media społecznościowe: pobieranie i eksploracja treści
TK_10. Uczenie maszynowe i data mining – podstawy i przykłady zastosowań
TK_11. Oprogramowanie komputerowe wspierające eksplorowanie i analizę danych, z naciskiem na dane jakościowe
TK_12. Techniki i narzędzia wizualizacji danych

Cele kształcenia

1. Przekazanie wiedzy z zakresu wyszukiwania, archiwizowania, analizowania i prezentowania danych zastanych 2. Rozwinięcie zdolności wykorzystywania kategorii teoretycznych do tworzenia praktycznych scenariuszy przetwarzania danych 3. Zapoznanie z aplikacyjnymi zastosowaniami wiedzy społeczno-kulturowej, jako uzupełnieniem kompetencji technicznych przy analizie danych 4. Wyrobienie umiejętności posługiwania się narzędziami sieciowymi i oprogramowaniem służącym poszukiwaniu danych 5. Przygotowanie do krytycznego stosowania w praktyce wiedzy z zakresu metodyki pozyskiwania informacji oraz tworzenia danych 6. Rozwinięcie umiejętności pracy przy tworzeniu, eksplorowaniu i wyszukiwaniu różnorodnych zestawów danych (baz, repozytoriów, sieci, etc.)

Informacja o tym, gdzie można zapoznać się z materiałami do zajęć

https://drive.google.com/drive/folders/0B39qvm-sPOF0UElYX3ZYVjk3bmc?usp=sharing

Kierunek studiów

socjologia

Metody prowadzenia zajęć umożliwiające osiągnięcie założonych EK

Konwersatorium, praca indywidualna z użyciem komputera w trakcie zajęć i między zajęciami, praca w małych grupach w trakcie zajęć, wspólne ćwiczenia na komputerze.

Nakład pracy studenta (punkty ECTS)

Poziom przedmiotu

I stopień

Wymagania wstępne w zakresie wiedzy, umiejętności oraz kompetencji

Podstawowa wiedza w zakresie obsługi komputera. Wiedza z "Podstaw socjologii" i "Współczesnych obszarów badań socjologicznych".

Efekty kształcenia

Po zakończeniu modułu (przedmiotu) i potwierdzeniu osiągnięcia efektów kształcenia student/ka:
- potrafi dobierać odpowiednie narzędzia sieciowe do pozyskiwania określonych danych
- zna podstawowe rodzaje danych i techniki ich przetwarzania
rozróżnia podstawowe mechanizmy wykorzystywania danych w socjologii
- planuje i tworzy scenariusze wyszukiwania i przetwarzania danych
potrafi w komplementarny korzystać z wiedzy informatycznej i społeczno-kulturowej w pracy z danymi
- kreatywnie podchodzi do eksplorowania danych zastanych
- jest świadomy/a przydatności i otwarty na konieczność wykorzystywania wiedzy z zakresu innych dyscyplin nauki
- potrafi zaadaptować uzyskaną wiedzę w trakcie realizacji badań empirycznych
- pozostaje wrażliwy/a na krytyczny i rzetelny dobór informacji
potrafi postępować zgodnie z wymogami prawnymi i zasadami etycznymi odnoszącymi się do pracy z danymi zastanymi

Kryteria oceniania

1. Realizacja zadań domowych wymagających użycia komputera.
2. Test końcowy: wykonanie zadań z użyciem komputera i/lub przygotowanie raportu z wykonania procesu eksploracji danych.

Literatura

Literatura jest co roku aktualizowana, poniższy wykaz jest więc jedynie orientacyjny.

• Analiza danych zastanych: przewodnik dla studentów, red. Marta Makowska, Wydawnictwo Naukowe Scholar, Warszawa 2013.
• Viktor Mayer-Schönberger, Kenneth Cukier, Big data: rewolucja, która zmieni nasze myślenie, pracę i życie, MT Biznes, Warszawa 2014.
• Alexander Halavais, Wyszukiwarki internetowe a społeczeństwo, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2012.
• W. Bruce Croft, Donald Metzler, Trevor Strohman, Search Engines. Information Retrieval in Practice, 2015
• Mark Levene, An Introduction to Search Engines and Web Navigation, Wiley, New Jersey 2010
• Agata Fronczak, Piotr Fronczak, Świat sieci złożonych: od fizyki do Internetu, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2009.
• Toby Segaran, Nowe usługi 2.0. Przewodnik po analizie zbiorów danych, Helion, Gliwice 2014.
• Tadeusz Morzy, Eksploracja danych. Metody i algorytmy, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2013.
• Mirosława Lasek, Data mining. Zastosowania w analizach i ocenach klientów bankowych, Oficyna wydawnicza „Zarządzanie i finanse, Warszawa 2002
• Graham Gibbs, Analizowanie danych jakościowych, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2011.
• Jakub Niedbalski, Komputerowe wspomaganie analizy danych jakościowych (CAQDAS) w projektowaniu i prowadzeniu badań, „Nauka i szkolnictwo wyższe”, 1/2013, s.185-202.

Więcej informacji

Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb:

Strona przedmiotu 08-SODL-EDZ w USOSweb