Digital Humanities in Practice: Data Science for Text Research (bằng tiếng Anh).

Nghiên cứu nhân văn truyền thống thường đòi hỏi phải phân tích hàng trăm văn bản, có thể mất nhiều năm. Bằng cách kết hợp phân tích văn học với các kỹ thuật khoa học dữ liệu hiện đại, bạn có thể khám phá các mô hình, xu hướng và các kết nối trên các kho lưu trữ kỹ nghệ rộng lớn trong một phần thời gian.\n\nChương trình dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn từ các khái niệm nhân văn cơ bản đến nghiên cứu kỹ học thực tế. Bạn sẽ học cách xây dựng các câu hỏi nghiên cứu tính toán, chuẩn bị các văn bản số để phân tích, và sử dụng các khái niệm lập trình cơ bản để trích xuất những hiểu biết có ý nghĩa từ các tài liệu lịch sử và văn học.\n\nBạn sẽ được học:\n- Hiểu các nguyên tắc cốt lõi của nhân văn số và cách xây đắp các câu trả lời nghiên cưú tính toán.\n- Chuẩn bị và dữ liệu văn bản không cấu trúc sạch, chuyển đổi tài liệu thô thành định dạng có cấu tạo như CSV và JSON.\n- Apply basic Python programming concepts specifically tailored for text mining and analysis.\n - Analyze word frequencies, patterns, and collocations across large collections of documents.\n - Giải thích kết quả tính toán của bạn để hỗ trợ các tranh luận văn học hoặc lịch sử chất lượng. - Chúng tôi bắt đầu với các khái niệm cơ bản của nhân loại số, đảm bảo bạn hiểu cách chuyển đổi từ đọc truyền thống sang phân tích số. Sau đó bạn sẽ tiến hành các giải thích viết từng bước và các bài tập thực hành tập trung vào thao tác văn bản, dữ liệu làm sạch, và đọc kịch bản phân tích cơ bản.\n\nChương trình này được thiết kế cho người mới bắt đầu trong việc mã hóa, bao gồm sinh viên, nhà nghiên cứu, thư viện, và sử gia muốn giới thiệu các phương pháp số vào công việc của họ. Không cần kinh nghiệm lập trình trước.\n\nBắt đầu hành trình của bạn vào nghiên cứu kỹ thuật số và mở khóa những quan điểm mới ẩn trong văn bản của bạn hôm nay.