Обработка больших данных (syllabus)

Планируемые результаты обучения (Знать, Уметь, Владеть)	Готовность студентов к профессиональной деятельности, связанной с обработкой и анализом больших данных, в педагогической сфере. Знать основные понятиям и термины в области обработки больших данных методы сбора, выращивания, хранения и обработки больших данных. методов анализа больших данных инструменты визуализации данных для представления и интерпретации результатов анализа Уметь Собирать данные с полей учебной и исследовательской деятельности Выращивать данные в искусственных средах. Ставить эксперименты с данными Обрабатывать данные
Содержание разделов курса	Данные - основные понятия Источники данных (где искать) Примеры образовательных датасетов Инструменты анализа и визуализации данных Среды выращивания данных
Видео запись
Среды и средства, которые поддерживают учебный курс	R, RStudio, NetLogo, Snap!, Google Data Studio, Shiny, Python, CODAP
Книги, на которых основывается учебный курс	R for Data Science, Mastering Shiny: Build Interactive Apps, Tidy Modeling with R

Основные понятия

Большие данные, База данных, База знаний, Веб-скрепинг, Датасет, Озеро данных, Агентное моделирование, Гигантская компонента

• см. Категория:Понятие

Источники данных

• см. Категория:Dataset

Инструменты анализа и визуализации данных

	Description	Affordances
Biblioshiny	Пакет R для анализа библиометрических данных. Запускается как веб-страница из R - R-studio: library(bibliometrix) biblioshiny()	Проводить библиометрический анализ с использованием возможностей языка R, но без необходимости писать текст команд
CODAP	Инструмент визуализации данных проведения статистических исследований на основе данных. Данные - есть готовые наборы данных, либо можно получить данные из игр и моделей. Готовые данные встраиваются в Snap! Источником данных могут быть модели NetLogo	Пользователь может загрузить набор данных из набора данных или просто перетащить их мышкой из своей таблицы в таблицу CODAP. Средство побуждает участника самостоятельно экспериментировать с разными типами данных Есть готовые примеры по различным темам обучения Видоизменённые данные всегда можно сохранить
CODAP API	API for CODAP
Chronoviz	ChronoViz is a tool to aid visualization and analysis of multimodal sets of time-coded information, with a focus on the analysis of video in combination with other data sources.	Анализ мультимодальной информации - видео + другие источники In comparison to other data visualization tools, ChronoViz is unique in its focus on time-coded multimodal data and its ability to integrate with various data sources. It offers a range of visualization techniques and navigation mechanisms, making it a powerful tool for researchers working with time-based data.
Frequency Distribution Analysis Library	Библиотека анализа распределения значений внутри данных. Библиотека Snap!	Расчёт и и построение графиков распределения той или иной величины на экране - функции группировки и сортировки значений.
Jamovi
Kepler	Open Source инструмента для визуализации и анализа больших наборов гео-данных.	На сегодняшний день Kepler.gl поддерживает 3 формата исходных данных: geojson, json и csv. Сохранив данные в одном указанных форматов просто загружаем их в приложение.
Mathematica	Mathematica — проприетарная система компьютерной алгебры, широко используемая для научных, инженерных, математических расчётов. Разработана в 1988 году Стивеном Вольфрамом, дальнейшим развитием системы занята основанная им совместно с Теодором Греем компания Wolfram Research.	Оснащена как аналитическими возможностями, так и обеспечивает численные расчёты; результаты выводятся как в алфавитно-цифровом виде, так и в форме графиков.
MediaWiki API	Движок MediaWiki имеет свой API, который является веб-службой, обеспечивающей доступ к многим функциям вики. Благодаря этому инструменту мы можем собирать информацию с любой из внешних вики площадок.	аутентификация, операции над страницами, поиск по вики и множество других операций. MediaWiki API может обрабатывать запросы через обработчик(скрипт) api.php, который написан на языке программирования PHP. Обработчик принимает запросы через отправку HTTP запросов на адрес(url) обработчика. Для Википедии url обработчика находится по адресу https://ru.wikipedia.org/w/api.php https://ru.wikipedia.org/w/api.php?action=query Для Digida -
Network Workbench	Network Workbench: A Large-Scale Network Analysis, Modeling and Visualization Toolkit for Biomedical, Social Science and Physics Research.This project will design, evaluate, and operate a unique distributed, shared resources environment for large-scale network analysis, modeling, and visualization, named Network Workbench (NWB).
Postman	Postman — это сервис для создания, тестирования, документирования, публикации и обслуживания API.	Сервис позволяет создавать коллекции запросов к любому API, применять к ним разные окружения, настраивать мок-серверы, писать автотесты на JavaScript, анализировать и визуализировать результаты запросов. Составлять и отправлять запросы; Сохранять запросы в папки и коллекции; Параметризовать запросы; Добавлять к вызову API контрольные точки; Создавать разные окружения для одних и тех же запросов; Запускать коллекции с помощью Collection Runner и использовать их как автоматизированные тесты.
Scratch API	Инструмент доступа к данным сообщества Scratch	Получать информацию о действиях отдельных участников, активности в студиях, активности по отдельным проектам
ShinyItemAnalysis	R пакет для он-лайн психометрического анализа образовательных тестов	можно использовать собственные наборы данных или использовать готовые наборы
Tableau	Tableau - BI-система, предназначенная для анализа и визуализации данных. Интерфейс разработан таким образом, чтобы было несложно разобраться, даже если вы никогда раньше не создавали дашборды. Позволяет создавать интерактивные и обновляемые в режиме реального времени панели, в том числе – на основе совмещенных данных.	Плюсы Tableau: поддерживает более 30 типов данных; один из самых простых для освоения инструментов бизнес-аналитики; много обучающей информации в текстовом и видеоформате; развивается и регулярно обновляется.
VOSviewer	VOSviewer — это программа для построения и визуализации библиометрических сетей.	Позволяет оценивать Co-authorship, Co-occurrence, Citation, Bibliographic coupling, Co-citation and themes. Работает с различными форматами данных - прежде всего библиографические - BIB, RIS Может использоваться для сетевого анализа на основе небиблиграфических данных
Web Scraper	Надстройка для Chrome. Инструмент для извлечения данных из веб-страниц	Сэкономить время на ручном поиске и однотипных данных (текста, ссылок, данных из таблиц, адресов электронной почты и тд) и выгрузить итоговый результат в CSV
Песочница MediaWiki API	Инструмент позволяет подбирать параметры для запроса к MediaWiki API	Разные действия в запросе: query ask feedcontributions
Якласс	Образовательный портал	Организация дистанционных занятий, размещение учебных материалов, посещение вебинаров, ведение оценочной деятельности

• библиотек Python для обработки и визуализации данных, таких как Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn и Plotly

Выращивание данных при помощи многоагентных моделей

• https://snap.berkeley.edu/snap/snap.html#present:Username=patarakin&ProjectName=Flocking_Snap

• см. Категория:Model

Обработка данных

Семинары и конференции МГПУ про данные в образовании

Семинар о данных в образовании