Об обучающих материалах

Данные материалы посвящены, в большей степени, конкретным техническим решениям и инструментам из области сбора и анализа данных, связанных с высшим образованием в 🇷🇺 Российской Федерации. При огромном количестве технических статей и материалов связанных с абстрактным анализом данных, узкоспециализированных и хорошо описанных технических решений, связанных с высшим образованием, в Open Source формате, не так много.

Цели

Создание и поддержка документации в Open Source формате по следующим направлениям:

1. Исследование потенциальных источников данных, связанных жизнедеятельностью университетов;
2. Организация ETL-процессов на базе качественных источников данных;
3. Оформление получаемых данных в виде публичных Dashboard-ов;
4. В меньшей степени, буду попробовать организовать публичное API, на базе обрабатываемых данных.

Присоединяйтесь

Если Вам близки обозначенные цели и Вам интересна коллективная работа над Open Source проектами, то в первую очередь приглашаю Вас в pull request-ы к любому из репозиториев на GitHub-е.

Вопросы и/или открытое обсуждение, на худой конец 👍 или 👎, в Телеграмм канале или группе тоже приветствуются 👏. Это позволяет получать обратную связь от целевой аудитории.

Разделы документации

1. Парсинг — описание и сбор данных из публичных источников информации в интернете;
2. API — описание и сбор данных из хорошо структурированных источников, реализованных в виде API;
3. Инструменты — раздел посвящён конкретным инструментам и решениям.

Сторонние ресурсы

Ниже представленные ссылки могут существенно дополнить материалы, публикуемые на данном сайте.

Связанные с высшим образованием

1. Коллеги из ВШЭ ведут хорошее онлайн-руководство по наукометрии
2. Чат в Телеграмм для преподавателей вузов, исследователей и научных сотрудников из академической среды для обмена опытом по использованию сервисов Yandex Cloud

Полезные ссылки общего характера

Для воспроизводства и использования материалов, публикуемых здесь, необходимы базовые знания в некоторых смежных областях, которые Вы можете восполнить по следующим ссылкам:

1. Сайт Дмитрия Фёдорова, содержащий обучающие материалы по Python и Pandas
2. Online учебник от Яндекса и Европейского университета «Прикладной анализ данных в социальных науках»
3. Бесплатный online курс от VK и МАИ «Введение в анализ данных»
4. Бесплатный online курс от Яндекса «Основы работы с базами данных и SQL»
5. Бесплатные online курс от Яндекса «Основы работы с DataLens»
6. Бесплатные online курсы, связанные с инcтрументарием Я.Облака
7. Для тренировок своих навыков в базовом Python и SQL рекомендую платформу codewars