О Школе
«Kazakhstan Sociology Lab»
Современные социальные науки активно используют разнообразные методы алгоритмического анализа данных в самых разнообразных целях. Например, для анализа паттернов поляризации общественного мнения с помощью машинной обработки текстов, для изучения факторов, определяющих карьерные успехи выпускников школ, или же для предсказания мест совершения будущих преступлений.
В рамках Школы социологов «Kazakhstan Sociology Lab» мы хотим помочь молодым исследователям Республики Казахстан овладеть передовыми методами социальных наук и стать высококлассными экспертами в своих темах.
В рамках Школы социологов «Kazakhstan Sociology Lab» мы хотим помочь молодым исследователям Республики Казахстан овладеть передовыми методами социальных наук и стать высококлассными экспертами в своих темах.
Цель Школы — развить у участников компетенции и навыки работы с современными методами сбора и анализа данных. Также мы изучим теоретические вопросы, которые задают исследователи в социальных науках последние десятилетия.
Обучение будет проводиться в смешанном формате: офлайн и онлайн. По результатам работы слушатели (под руководством менторов) должны будут представить policy-oriented исследования по социально значимым вопросам. Примеры работ участников проекта можно посмотреть по ссылке.
Возможности для участников Школы
Выпускники Школы будут обладать существенными конкурентными преимуществами. Мы ожидаем, что это даст сильный толчок для карьерного роста выпускников
- Современные подходыВ Школе участники познакомятся с новыми методами и теориями, широко применяемыми в современных социальных науках
- NetworkingШкола — площадка для поиска единомышленников и возможность познакомиться с экспертами в интересующих вас областях
- Опыт работы над policy-исследованиямиПо завершению Школы участники должны будут провести policy-oriented исследования, результаты которых будут интересны как в медиа, так и лицам, принимающим решения
Новый формат участия в Школе!
В течение 2023 года мы внимательно изучали потребности исследователей из мира социальных
наук и составили «меню» коротких курсов
(4-6 занятий). Если у Вас нет возможности
принять участие в основной программе
Школы или вы хотите улучшить свои
навыки в определеннок области – welcome!
наук и составили «меню» коротких курсов
(4-6 занятий). Если у Вас нет возможности
принять участие в основной программе
Школы или вы хотите улучшить свои
навыки в определеннок области – welcome!
Короткие курсы
Курсы будут проходить по набору, в формате онлайн занятий с преподавателем. Минимальное количество в группе 7 человек. Продолжительность 4-6 занятий по 3 часа каждое.
Стоимость основной части курсов 100 тыс. тенге, стоимость курсов отмеченных «*» – 70 тыс. тенге, для студентов и выпускников Kazakhstan Sociology Lab единая цена на все курсы – 40 тыс. тенге.
Стоимость основной части курсов 100 тыс. тенге, стоимость курсов отмеченных «*» – 70 тыс. тенге, для студентов и выпускников Kazakhstan Sociology Lab единая цена на все курсы – 40 тыс. тенге.
- 1Продвинутая статистика в RПродолжение разговора о GLM, начатого на стартовом курсе по статистике, а также квантильные и многоуровневые регрессии.
Пререквизиты: базовое знание R и статистики - 2Академическое чтение*Читать академические тексты и работать с теорией - целое искусство, важное и за пределами университетов в прикладных исследованиях. На курсе мы разберем различные техники чтения и получения информации из текста.
Пререквизиты: опыт чтения академической литературы, навык чтения на англ. желателен. - 3Машинное обучение для социальных наукМашинное обучение – пожалуй одно из самых популярных семейств методов в последние годы. Но как его можно использовать для исследований в области социальных наук? На курсе мы попробуем ответить на этот вопрос разобрав концептуальные основы ML, его базовые алгоритмы (кластеризация, регуляризация, ансамблиевые методы, SVM) и подход «объяснимого машинного обучения».
Пререквизиты: знание основ статистики и уверенное пользование R. - 4R программирование на казахском языкеОбучение основам анализа и программирования в R для тех, кто никогда не сталкивался с анализом данных.
Пререквизиты: знание казахского языка - 5MAXQDA для анализа качественных данныхMAXQDA является популярным инструментом для кодирования качественных данных любой природы. На курсе мы будем осваивать техническую сторону работы с этой программой.
Пререквизиты: знание основ качественных методов. - 6Power BI для аналитикаPower BI – распространённый инструмент анализа и визуализации данных. Курс направлен на обработку и анализ результатов опросов, баз данных.
Пререквизиты: нет - 7Проведение оценки воздействияКак понять, когда какая-то инициатива государства или любой организации прошла успешно? В современных социальных науках для ответа на этот вопрос применяют сразу комплекс методов, под общим названием «оценки воздействия». На курсе мы познакомимся с тем, как измерять, была ли та или иная инициатива успешной или нет.
Пререквизиты: знание основ статистики, R или STATA. - 8Медианалитика в R и современные маркетинговые исследованияСовременные маркетинговые исследования – это особая сфера, с большим количеством специфических методов и дизайнов исследований. На курсе мы вместе с экспертами в этой области поймём, как именно работают современные маркетологи.
Пререквизиты: знание основ дизайна социологического исследования и основ языка R. - 9...to be continued...Если у вас есть запрос на проведение конкретного курса, мы будем рады если вы поделитесь им с нами по почте.
Основная программа школы
(набор до 10 января 2024 года)
начало февраля
начало февраля
Воркшоп 1. Открытие школы
Мини-курсы:
- Современная социологическая теория
- Основы research design
- Введение в Power BI
- Введение в программирование на R
февраль
—
март
февраль
—
март
Модуль 1
Курсы:
- Основы статистики
- Research design
апрель
—
май
апрель
—
май
Модуль 2
Ворк-шоп 2
- Подведение итогов первого модуля
- Введение в программирование на R
- Качественные методы
июнь
—
июль
июнь
—
июль
Модуль 3
Ворк-шоп 3
- Эксплораторный анализ неструктурированных данных (Data mining)
- Учебный хакатон в проектных группах
- Обработка естественного языка (Natural language processing)
- Анализ социальных сетей (Social network analysis)
- Исследование причинно-следственных связей (Causal Inference)
- Дизайн опросных исследований
сентябрь
—
октябрь
сентябрь
—
октябрь
Модуль 4
Ворк-шоп 4
- Автоматизированное получение данных из интернета
- Publicity для исследователя
- Язык Python для пользователей R
- Работа с Github
- Исследования школьного образования
- Исследования занятости
- Урбанистика
- Гендерные исследования
- Социология медицины
- Исследования правоохранительной системы и криминология
ноябрь
ноябрь
Graduation Conference 2024
Презентация исследовательских проектов
Вручение сертификатов
Вручение сертификатов
Школа будет проходить с февраля по октябрь 2024 г. с перерывом на каникулы во второй половине июля и в августе.
Программа Школы поделена на 4 модуля, в каждом из которых обучение будет проходить в смешанном формате. В первых числах модуля будет организовано несколько дней очных занятий (воркшопы), в течение которых участники будут проходить курсы-интенсивы. Оставшаяся часть модуля пройдёт в онлайн формате по два занятия в неделю. Одно занятие будет идти 3 часа. От участников будет требоваться минимум 15 часов свободного времени в неделю для полноценной учёбы.
Важно: иногородние участники самостоятельно решают транспортные и логистические вопросы, связанные с участием в офлайн мероприятиях, эти расходы не будут компенсироваться организаторами.
Участие в Школе платное, но есть возможность получить грант на обучение. Для этого нужно пройти конкурсный отбор и в конце обучения провести эмпирическое исследование в команде
Важно: иногородние участники самостоятельно решают транспортные и логистические вопросы, связанные с участием в офлайн мероприятиях, эти расходы не будут компенсироваться организаторами.
Участие в Школе платное, но есть возможность получить грант на обучение. Для этого нужно пройти конкурсный отбор и в конце обучения провести эмпирическое исследование в команде
По завершению обучения в Школе выпускникам будет предоставлен Сертификат о прохождении.
Стоимость обучения на основной программе Школы 300 000 тенге. Есть возможность оплатить в рассрочку. Вам не нужно будет участвовать в конкурсе. Также в этом случае участие в исследовательском проекте в последнем модуле программы остаётся на ваше усмотрение и не обязательно.
В альтернативном случае, вы можете принять участие в конкурсном отборе на грантовые места. Всего планируется 20-25 грантов. Для абитуриентов, получивших грант, участие в групповом исследовательском проекте обязательно.
В альтернативном случае, вы можете принять участие в конкурсном отборе на грантовые места. Всего планируется 20-25 грантов. Для абитуриентов, получивших грант, участие в групповом исследовательском проекте обязательно.
Срок окончания приема заявок: 10 января 2023 года. С теми слушателями, которые готовы принять участие в Школе за счет собственных или иных привлеченных средств, будет заключен договор на оказание образовательных услуг.
Для участников грантового конкурса будет проведен дополнительный этап – онлайн-собеседование.
Для участников грантового конкурса будет проведен дополнительный этап – онлайн-собеседование.
Преподаватели и менторы
- Алия СарсекееваРуководитель Школы
- Дмитрий СеребренниковНаучный руководитель Школы
исследователь ИПП ЕУ СПб - Адиль РодионовНаучный руководитель Школы
Ph.D in Sociology - Андрей СеменовКандидат политических наук
Nazarbayev University
- Витовт Копытокex-старший аналитик ЦПУР, независимый исследователь
- Синявская ЯдвигаНИУ ВШЭ
- Дархан МедеуовPhD candidate at Leipzig University
Nazarbayev University - Бауржан ЕдгеновPh.D по экономике
Georgia State University
- Яна СосновскаяПреподаватель ВШЭ, ЕУ СПб
- Ксения ТенишеваДоцент факультет социологии
ЕУ СПб - Ната ВолковаИсследователь ТОО Научно-исследовательский институт «Алматыгенплан»
- Анна КолотовкинаАспирантка ЕУ СПб
- Алина КуличковаЕУ СПб
Контакты:
+7 775 476 33 77
project-science@el-umiti.kz
Казахстан, Астана, Мәңгілік Ел 55/13, 1 этаж
project-science@el-umiti.kz
Казахстан, Астана, Мәңгілік Ел 55/13, 1 этаж
© 2023 Kazakhstan Sociology Lab