Загрузка страницы

Запись трансляции Data&Science: цифровые методы в гуманитарных науках – зал Экстрополис

На конференциях Data & Science специалисты рассказывают о применении больших данных в науке, бизнесе и других сферах жизни. В этот раз мы поговорим об анализе данных в гуманитарных науках. По мере оцифровки культурного наследия человечества цифровые методы приносят всё большую пользу историкам, литературоведам, социологам. Мы увидим убедительные примеры:
Как проанализировали тысячи стенограмм первого французского парламента и что получили.
Как компьютер помогает читать китайские стихи и хороши ли его собственные.
Как на данных Твиттера проводят глобальные исследования здоровья, а на данных мобильных операторов — исследования бедности.
Доклады будут интересны как специалистам в области науки о данных, так и исследователям-гуманитариям.

ПРОГРАММА:
2:09 «Цифровые методы в гуманитарных науках» Даниил Скоринкин
1:02:16 «Digital Humanities Between Research and Infrastructure» (на английском) Frank Fischer
1:23:33 «Какие бывают музейные данные и зачем их анализировать» Владимир Определенов
2:01:19 «Истории о data science в истории» Динара Гагарина
2:34:58 ​«Наука о данных в анализе современной культуры» Лев Манович
3:29:51 «Data Science в социальных науках»

Запись трансляции из зала Мулен Руж доступна по ссылке: https://youtu.be/UalzyrX9Ic8

Видео Запись трансляции Data&Science: цифровые методы в гуманитарных науках – зал Экстрополис канала Компьютерные науки
Показать
Комментарии отсутствуют
Введите заголовок:

Введите адрес ссылки:

Введите адрес видео с YouTube:

Зарегистрируйтесь или войдите с
Информация о видео
2 марта 2019 г. 18:43:37
04:05:32
Другие видео канала
017. Прорывы и тупики в изучении Вселенной – Борис Штерн017. Прорывы и тупики в изучении Вселенной – Борис ШтернData Fest 5 - Зал Space - Запись трансляцииData Fest 5 - Зал Space - Запись трансляцииЦифровые гуманитарные науки. Digital HumanitiesЦифровые гуманитарные науки. Digital Humanities075. Карьера в data science: типичные ошибки на собеседовании – Валерий Бабушкин075. Карьера в data science: типичные ошибки на собеседовании – Валерий БабушкинЧЕЛОВЕК В ЦИФРОВУЮ ЭПОХУ | TATIANA CHERNIGOVSKAYA | TEDxRANEPAЧЕЛОВЕК В ЦИФРОВУЮ ЭПОХУ | TATIANA CHERNIGOVSKAYA | TEDxRANEPAСварник Ольга — Сон и памятьСварник Ольга — Сон и памятьThe Power of Digital Journalism | Anita Li | TEDxDistilleryDistrictWomenThe Power of Digital Journalism | Anita Li | TEDxDistilleryDistrictWomenData&Science: мир глазами роботов - Запись трансляцииData&Science: мир глазами роботов - Запись трансляции024. Sberbank Data Science Contest (предсказание пола клиента) – Михаил Горкунов024. Sberbank Data Science Contest (предсказание пола клиента) – Михаил ГоркуновКак стать лидером своей жизни. Практические советы Ирины Хакамады. ЭксклюзивКак стать лидером своей жизни. Практические советы Ирины Хакамады. Эксклюзив082. Deep learning в рекомендательных системах – Андрей Зимовнов082. Deep learning в рекомендательных системах – Андрей ЗимовновОлег Тиньков в МГИМООлег Тиньков в МГИМОКлассика в социальных науках - Виктор ВахштайнКлассика в социальных науках - Виктор Вахштайн069. Три истории про машинное обучение в офлайн ритейле – Валерий Бабушкин069. Три истории про машинное обучение в офлайн ритейле – Валерий БабушкинМетодология наукиМетодология наукиУбеждай и побеждай: секреты аргументации — фильм Никиты НепряхинаУбеждай и побеждай: секреты аргументации — фильм Никиты Непряхина062. Нужно ли специалисту data science становиться ML инженером? – Андрей Белов062. Нужно ли специалисту data science становиться ML инженером? – Андрей БеловСТРАХ И ТРЕПЕТ: Всё, что нужно знать о чувстве страха и борьбе с нимСТРАХ И ТРЕПЕТ: Всё, что нужно знать о чувстве страха и борьбе с ним052.  ML в киберспорте – Пётр Ромов052. ML в киберспорте – Пётр Ромов
Яндекс.Метрика