FÉLICITATIONS ! Non seulement vous avez réussi à achever notre tour de force intellectuel, mais vous avez également acquis toutes les compétences nécessaires pour exécuter un flux de travail multiméthodes complet en sciences sociales computationnelles. Nous allons mettre ces compétences en pratique dans ce dernier laboratoire d'intégration, où nous allons tout réunir. Nous scrappons des données à partir d'un site de médias sociaux (en nous appuyant sur les compétences obtenues dans le 1er cours de cette spécialisation). Nous analysons ensuite les données collectées en visualisant les réseaux résultants (en nous appuyant sur les compétences acquises dans le 3ème cours). Nous analysons certains aspects clés en profondeur, en utilisant le traitement du langage naturel par apprentissage automatique (en mettant à profit les connaissances acquises pendant le 2e cours). Enfin, nous utilisons un modèle de simulation informatique pour explorer les mécanismes génératifs possibles et examiner minutieusement les aspects que nous n'avons pas trouvés dans notre réalité empirique, mais qui nous aident à améliorer cet aspect de la société (en s'appuyant sur les compétences obtenues au cours du 4ème cours de cette spécialisation). Le résultat est le premier aperçu d'une nouvelle façon de faire des sciences sociales à l'ère numérique : les sciences sociales computationnelles. Félicitations ! Après avoir fait tout cela vous-même, vous pouvez vous considérer comme un jeune chercheur en sciences sociales computationnelles !
Projet Capstone en sciences sociales computationnelles
Ce cours fait partie de Spécialisation Sciences sociales computationnelles
Instructeur : Martin Hilbert
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1 devoir
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Il y a 4 modules dans ce cours
Pour cette étape, vous allez à nouveau rechercher des vidéos sur le web à partir de deux chaînes YouTube. Deux chaînes vous seront attribuées. Contrairement à la version précédente de cet exercice, vous ne récupérerez PAS les vidéos vedettes de la chaîne d'information spécifiée, mais les résultats de recherche du nom de la chaîne d'information en combinaison avec votre nom.
Inclus
3 vidéos3 lectures1 devoir1 évaluation par les pairs1 sujet de discussion
Dans cette étape, vous analyserez un réseau social à l'aide du logiciel Gephi.
Inclus
1 vidéo2 lectures1 évaluation par les pairs1 sujet de discussion
Dans cette étape de notre laboratoire intégratif, vous sélectionnerez deux des vidéos clés identifiées à l'aide de notre SNA et analyserez le sentiment et les émotions contenus dans les sections de commentaires des vidéos. Pour ce faire, nous utilisons le NLP d'IBM Watson.
Inclus
3 vidéos1 lecture1 évaluation par les pairs1 sujet de discussion
Dans cette étape, vous prendrez toutes les données que vous avez créées dans les étapes précédentes et utiliserez un modèle de flux en deux étapes pour découvrir comment les idées peuvent se diffuser dans la société. Grâce à cet exercice, vous développerez votre propre société artificielle en partant de la base.
Inclus
6 vidéos1 évaluation par les pairs2 sujets de discussion
Instructeur
Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Analyse des Données
University of California, Davis
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Foire Aux Questions
"J'ai eu beaucoup de plaisir et, surtout, j'ai acquis des compétences exceptionnellement importantes pour répondre aux exigences de mon nouveau poste à Munich. Vous serez peut-être intéressé de connaître l'impact de votre cours sur le salaire. Dans mon cas, les connaissances et la certification acquises ajoutent environ 20 000 euros au salaire annuel (ce qui le porte à environ 120 000 euros par an)"
mon impression générale est la suivante :"J'ai hâte d'utiliser cette formation :J'ai hâte de m'en servir pour d'autres choses !
"Je pense absolument que ces outils pourraient être utilisés dans mes futurs emplois, ou même dans le cadre d'une réflexion personnelle. Si vous grattez et analysez les commentaires/réactions que votre entreprise reçoit sur Youtube, Twitter, Instagram, etc. qu'est-ce que leur utilisation de la langue dit sur la façon dont ils interagissent avec votre marque - ou ce que votre marque fait ressortir en eux ?"
"Wow, c'est un truc cool et amusant. Même si je ne poursuivrai peut-être rien de lié aux sciences sociales dans un avenir proche, il est toujours agréable d'apprendre et d'expérimenter tous ces outils que les sciences sociales computationnelles offrent et bénéficient à toutes sortes de carrières et de domaines d'étude."
"J'ai particulièrement apprécié le web-scraping pour une raison ou une autre. Cela semble très avancé bien que ce soit très facile. ...Cela semble être un moyen très rapide et efficace de saisir des données."
"J'ai aimé jouer avec l'apprentissage automatique ! ...J'ai également été étonné par la rapidité avec laquelle il a été capable de saisir et d'apprendre nos données en quelques secondes. Je me demande à quel point la technologie va progresser au cours des prochaines années... C'est effrayant mais fascinant
"Le fait que ces outils soient si facilement utilisables et accessibles est incroyable à mes yeux. Non seulement nous y avons accès comme nous avons accès à des choses comme Facebook et Twitter, mais ils sont GRATUITS."
"L'aspect le plus intéressant est le fait que ces outils sont tous gratuits et en ligne. Auparavant, seuls les chercheurs des universités bien financées avaient accès à des programmes tels que ceux que nous utilisons dans tous nos laboratoires. Aujourd'hui, même une personne n'ayant pas de grandes connaissances techniques sur les logiciels complexes peut utiliser ces outils
"Je suis tellement surprise que ces outils soient accessibles à tous par un simple téléchargement, et encore plus qu'ils soient très conviviaux et qu'il soit facile d'apprendre à naviguer. Je prévois de créer une entreprise de vêtements à l'avenir et je pense qu'il me sera très utile de pouvoir analyser autant de données en ligne."
"En tant qu'étudiante en analyse et planification des politiques environnementales, j'ai été fascinée d'apprendre qu'il était possible de simuler la mise en œuvre et l'impact d'une politique à plusieurs reprises dans un court laps de temps
"L'UCCSS m'a permis d'avoir plus confiance en mes capacités avec un ordinateur et de mieux comprendre des entreprises comme Facebook ou Twitter. ...ces outils sont vraiment puissants mais aussi dangereux. ...Ils permettent à des individus puissants de manipuler des idées."
"Toutau long du cours, le contenu était stimulant, mais lorsqu'il était finalement appliqué aux laboratoires à la fin de chaque module, il était vraiment gratifiant de voir tout ce qui se passait. C'était encore plus gratifiant lorsque cela avait du sens ! ... Je suis vraiment content d'avoir suivi ce cours ! C'était vraiment un défi, mais je suis heureuse d'avoir pu expérimenter et apprendre tant de sujets dont je ne soupçonnais même pas l'existence."
"C'était amusant de voir les résultats du code que j'ai créé, et je n'aurais jamais pensé que je ferais quelque chose comme ça dans ma vie. Les résultats m'ont également montré à quoi ressemblerait la société.... L'analyse des réseaux sociaux et le web scraping pourraient être les outils que j'utiliserai dans mon futur emploi, car tous les stages que je recherche actuellement sont liés aux médias sociaux ou aux médias numériques
"J'aspire à une carrière d'expert en marketing numérique. Ces outils informatiques ont d'énormes implications pour ce domaine."
"J'ai vraiment adoré le fait que ce cours m'ait permis d'apprendre par la pratique et de me familiariser avec des outils qui ont une application dans le monde réel et qui combinent les STIM et les sciences sociales. Je pense que beaucoup de ces outils sont utiles bien au-delà des activités de devoirs."
"Le meilleur cours que j'ai suivi. J'aimerais que davantage de cours en ligne structurés comme celui-ci soient proposés
Cette Specializations est le résultat d'un effort collectif avec des contributions de professeurs des 10 campus de l'Université de Californie. Elle est coordonnée par Martin Hilbert, de l'UC Davis, qui dirige également les laboratoires pratiques et les tutoriels, et compte avec des conférences de.. :
1) UC Berkeley :Joshua Blumenstock, Prof. iSchool ;Stuart Russell, Professeur d'informatique et d'ingénierie.
2) UC Davis :Martin Hilbert, Prof., Dpt. of Communication &Seth Frey, Prof., Dpt. of Communication &Cynthia Gates, Director of the IRB.
3) UC Irvine :Lisa Pearl, professeur de sciences cognitives.
4) UC Los Angeles :PJ Lamberson, Prof. adjoint, études de communication.
5) UC Merced :Paul Smaldino, professeur de sciences cognitives et de l'information.
6) UC Riverside :Christian Shelton, professeur d'informatique.
7) UC San Diego :James Fowler, Prof. Global Public Health and Political Science.
8) UC San Francisco :Maria Glymour, Associate Prof. School of Medicine, Social Epidemiology & Biostatistics.
9) UC Santa Barbara :René Weber, Prof. Dpt. of Communication & Media Neuroscience Lab (avec Frederic Hopp).
10) UC Santa Cruz :Marilyn Walker, professeur d'informatique, directrice de Computational Media.
L'accès aux cours et aux devoirs dépend de votre type d'inscription. Si vous suivez un cours en mode audit, vous pourrez consulter gratuitement la plupart des supports de cours. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter l'expérience de certificat, pendant ou après votre audit. Si vous ne voyez pas l'option d'audit :
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