|
Vyučující
|
-
Bojda Tomáš, Mgr. Ph.D.
-
Černík Jan, Mgr. Ph.D.
|
|
Obsah předmětu
|
Předmět je rozdělen na tři části. V první a druhé si studenti vyzkouší práci s programovacími jazyky (R, Python), programem excel, SQL a Power BI a budou je aplikovat na společná data. Ve třetí části semestru budou studenti připravovat vlastní výzkumný projekt za využití jedné z metod, kterou si během semestru vyzkoušeli.
|
|
Studijní aktivity a metody výuky
|
|
Dialogická (diskuze, rozhovor, brainstorming), Aktivizující práce ve skupinách, Metody práce s audiovizí
|
|
Výstupy z učení
|
Cílem předmětu je rozvoj kompetencí studentů ve výzkumných metodách využívajících programovací jazyky a kvantitativní metody. Uměnovědné obory byly v minulosti orientovány především na interpretativní přístupy, textuální a kontextuální analýzy. V tomto předmětu si studenti vyzkouší odlišné metody zpracování dat (práce s databázemi, statistika, stylometrie, vizualizace dat a jejich interpretace). Vzhledem k tématu předmětu budou hodiny orientovány primárně prakticky.
|
|
Předpoklady
|
Předmět nemá prerekvizity. Volně rozvíjí metodologické A předměty. Předcházející znalost v oblasti užívání Excelu, Python, R, SQL či Power BI se hodí, ale není podmíněna.
|
|
Hodnoticí metody a kritéria
|
Závěrečný projekt
Účast na alespoň 75 % hodin četba zadané literatury aktivní participace v diskuzích Zpracování vlastního výzkumného projektu za využití jazyku R, Python či programů Excel, Power BI či SQL
|
|
Doporučená literatura
|
-
Grus, J. (2015). Data Science from Scratch: First Principles with Python (1st Edition).
-
HENDL, J. (2021). BIG DATA. Věda o datech - základy a aplikace..
-
MANOVICH, Lev. (2018). Jazyk nových médií. Praha: Karolinum.
|