Цифровые гуманитарные науки на практике: наука данных для исследования текста

Традиционные исследования в области гуманитарных наук часто требуют ручного анализа сотен текстов, что может занять годы. Объединив литературный анализ с современными методами науки данных, вы можете обнаружить закономерности, тенденции и связи в огромных цифровых архивах за небольшую долю времени.\n\nЭтот текстовый курс поможет вам перейти от фундаментальных концепций гуманитарных наук к практическим цифровым исследованиям. Вы узнаете, как формулировать вопросы исследований с использованием вычислительной техники, готовить цифровые тексты для анализа и использовать основные концепции программирования для извлечения значимых выводов из исторических и литературных документов.\n\nЧто вы узнаете:\n- Понимание основных принципов цифровых гуманитарных наук и как формулировывать исследовательские вопросы с использование вычислительных технологий.\n- Подготовка и чистые неструктурированные текстовые данные, преобразуя необработанные документы в структурированные форматы, такие как CSV и JSON.\n- Применять основные концепции программирования Python, специально разработанные для текстового анализа и анализа.\n - Анализ частоты слов, шаблонов и коллокации в больших коллекциях документов.\n основные концепции обработки естественного языка.\n- интерпретировать свои вычислительные результаты для поддержки качественных литературных или исторических аргументов.\n\nМы начинаем с основополагающих концепций цифровых гуманитарных наук, обеспечивая понимание того, как перейти от традиционного чтения к цифровому анализу. Затем вы пройдете пошаговые письменные объяснения и практические упражнения, сосредоточившись на манипулировании текстом, очистке данных и базовом аналитическом чтении сценариев.\n\nЭтот курс предназначен для абсолютно начинающих в кодировании, включая студентов, исследователей, библиотекарей и историков, которые хотят внедрить цифровые методы в свою работу. Не требуется предыдущий опыт программирования.\n\nНачните свое путешествие в цифровых исследований и разблокировать новые перспективы, скрытые в текстах сегодня.