Вычислительная социология: программа магистратуры

Студенты осваивают, как применять программирование (R, Python) и методы машинного обучения для проверки гипотез о поведении людей и социальных закономерностях. Особое внимание уделяется каузальному анализу — умению выявлять причинно-следственные связи и создавать корректные исследовательские дизайны.

Программа развивает социологическое воображение, помогая видеть скрытые механизмы социальных процессов и изучать их с помощью актуальных количественных и качественных методов. Выпускники получают навыки, необходимые для работы с большими данными, моделирования сложных социальных систем и проведения междисциплинарных исследований на стыке социологии и data science.

Профессиональные дисциплины:

• Введение в программирование на R
• Аналитическая социология
• Иностранный (английский) язык
• Семинар по СSS
• Анализ данных
• Введение в программирование на Python
• Введение в машинное обучение
• Введение в базы данных
• Качественные методы
• Научно-исследовательский семинар
• Обработка естественного языка
• СSS в объяснении социальных процессов
• Машинное обучение: продвинутый уровень
• Технологии программирования
• Генеративный искусственный интеллект
• Критический подход к данным.

Вариативная часть:

• Введение в каузальность
• Моделирование каузальности
• Модельное мышление.

Дисциплины по выбору:

• Социология образования
• Актуальные проблемы социологии
• Опросная методология (психометрика)
• Методология доказательного подхода
• Эмпирические исследования здоровья
• Эмпирические исследования права
• Продвинутый сетевой анализ
• Машинное обучение: deep learning.