Çevrimiçi kurs – Google’dan hesaplamalı sosyal bilimler alanında sertifikalı profesyonel uzmanlık

İlginizi çeken tüm konulardaki büyüleyici içeriğimizi keşfedin. Modern dünyada güncel kalmanıza ve gelişmenize yardımcı olacak bilgiler.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Start your Coursera.com free trial today

Çevrimiçi kurs - Google'dan hesaplamalı sosyal bilimler alanında sertifikalı profesyonel uzmanlık

Professional Certificate

başlangıç

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

makine öğrenimi (ML)
doğal dil işleme (NLP)
Web sitelerinden bağımsız veri toplama
Sosyal Ağ Analizi (SNA)
ML ve NLP kullanarak gizli kalıpları bulma
Etmen Tabanlı Modelleme (ABM)

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

Veri analisti
veri bilimcisi
Sosyal bilimler alanında araştırmacı
Makine öğrenimi için algoritmalar geliştirir
Doğal dil işleme uzmanı
Bilgi teknolojileri alanında proje yöneticisi
Dijital teknolojiler alanında stratejik danışman
Sosyal ağlar alanında araştırmacı
Hesaplamalı modelleme geliştiricisi
İnsan davranışı alanında araştırma direktörü

Staj – 5 dersten oluşan bir seri

Daha fazla ayrıntı için Hesaplamalı Sosyal Bilimler fragmanını izleyebilirsiniz.

Dijital teknoloji yalnızca toplumda devrim yaratmakla kalmıyor, aynı zamanda onu öğrenme şeklimizi de değiştiriyor. Günümüzde Silikon Vadisi şirketleri, devlet kurumları ve toplumsal hareketler tarafından kullanılmaktadır. Hepsinin ortak noktası, insan davranışını ve sosyal dinamikleri anlamak ve etkilemek için hesaplama araçlarının kullanılmasıdır.

Bazı insan etkileşimleri büyük bir dijital ayak izi bırakıyor. Bunu keşfetmek, karmaşık sosyal ağlar da dahil olmak üzere topluma dair benzeri görülmemiş içgörüler kazanmamızı sağlar. Hesaplama gücü, aşağıdaki gibi araçları kullanarak gizli kalıpları keşfetmemize olanak tanır:

makine öğrenimi (ML)
doğal dil işleme (NLP)

Bilgisayar simülasyonları daha iyi bir dünya hayal etmek için varsayımsal durumları keşfetmemize olanak tanır.

Bu uzmanlık, modern araştırma araçlarını kullanarak toplumu ve insan davranışını nasıl anlayacağınız konusunda multidisipliner bir rehber görevi görmektedir. Bu, UC’nin 10 kampüsünün tamamından profesörler tarafından ortaklaşa verilen ilk çevrimiçi eğitimdir.

Pratik bir öğrenme projesi

Kursa katılmak için resmi bir gereklilik olmasa da sonuçta:

Web sitelerinden bağımsız veri toplama
Sosyal Ağ Analizi (SNA)
ML ve NLP kullanarak gizli kalıpları bulma
Etmen Tabanlı Modelleme (ABM)

Bütün bunlar toplumdaki bazı şeyleri değiştirirsek neler olabileceğini keşfetmek için.

Details of the courses that make up the specialization

Hesaplamalı sosyal bilim yöntemleri

Kurs 1: 11 saat

4,7 (334 değerlendirme)

Dijital çağda sosyal bilimlerin tarihini ve güncel zorluklarını keşfedin.
Analiz için kullanılabilecek bir veritabanı oluşturacak bir makine kurun.
Yapay zekanın (AI) ne olduğunu tartışın ve bir makineyi eğitin.
Sosyal ağların ve insan dinamiklerinin nasıl tanınabilir sosyal sistemler ve kalıplar yarattığını keşfedin.

Kurs 2: 12 saat

4,6 (535 puan)

Büyük verinin fırsatlarını ve sınırlamalarını tanımlayın ve tartışın.
IBM Watson ile çalışın ve doğal dil işlemeyi (NLP) kullanarak kişiliği analiz edin.
Örnek olay incelemeleriyle yapay zekanın nasıl kullanıldığını keşfedin.
Etiğin yapay zeka ve Büyük Veride oynadığı rolleri inceleyin ve tartışın.

Kurs 3: 10 saat

4,7 (230 puan)

Ağları kurun ve ağların kullandığı dilleri keşfedin.
Veri işleme ve ağ görselleştirme yoluyla bir sosyal ağı analiz edin.
Ağları hangi mekanizmaların oluşturduğunu tartışın.
Araştırma vakaları aracılığıyla sosyal ağ analizini incelemek.

Kurs 4: 12 saat

4,4 (80 puan)

Bilgisayar simülasyonları teorik olarak neyin mümkün olduğunu keşfetmek için kullanılır.
Etmen tabanlı modelleri kullanarak dünyayı nasıl daha iyi bir yer haline getirebileceğimizi araştıracağız.
Basit bir yapay toplumu kendiniz programlayın.

Kurs 5: 13 saat

4,6 (37 derecelendirme)

Bir sosyal medya sitesinden veri toplamak.
Oluşturulan ağları görselleştirerek toplanan verileri analiz edin.
Makine öğrenimi tarafından desteklenen doğal dil işleme.
Olası mekanizmaları incelemek için bir bilgisayar simülasyon modelinin kullanılması.

Tebrikler! Tüm bunları kendiniz yaptıktan sonra, kendinizi gelişmekte olan bir hesaplamalı sosyal bilimci olarak değerlendirebilirsiniz!