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面对这次疫情,你会怎么研究?
你想不想用一套科学的方式对疫情进行增长人数预测,来预测疫情发展?
你想不想将疫情分布数据进行可视化,更为直观地了解各地疫情情况?
你想不想抓取微博数据,来分析人们对“新型肺炎”这一议题的关注程度变化?
如果你都想,但是不知道要怎么做?
别担心,这些Python都能办到!
科技发展时代,技术迭代不断。
传统的新闻传播学科由于知识体系退化,跟不上当前业界变化而逐渐变得无所适从。
在传统的新传专业教育中,更注重对于新闻采写、新闻评论、以及新闻伦理的培育。
对于时代风口上兴起的数据新闻、舆情分析以及融合新闻等,在高校教育上则尚为欠缺甚至空白。
而在业界之中,新闻则越来越重视着对数据的应用。
正因此,在我们往期举办的研学活动中,有高校老师主动提出想要进行Python的学习,用以对政务新媒体、媒体智库等数据进行抓取,进而辅助论文和项目研究。
学习Python不仅仅是学习一门技艺,更是学习了一种思维方式,为新闻传播的研究提供一种新的可能。
Python是计算机编程语言的一种。
在“编程”中,相较于“Java/ C语言/C++ ”等语言,Python由于其语言更具有简洁性、易读性以及可拓展性而在近年逐渐走红。同时,它更易于学习,是在是人工智能与现代数据科学中最常使用的语言,正应如此,Python也常被在新闻传播研究领域中广泛运用。
在本次课程中,我们主要面向编程“0基础”的小白人群,摘选重要的Python语法特性进行讲解,让大家迅速掌握基本的数据处理能力与编程基础。
然后,我们将会讲解人工智能与大数据技术如何应用于数据处理,并介绍对于文本数据与图像数据的基本处理算法。
针对大家都关心的疫情研究,本次课程中将以本次疫情作为研究对象,用Python作为研究方法,为大家讲解
——疫情数据建模,数据清洗、疫情数据可视化,疫情数据爬取与处理,疫情数据预测与拟合,疫情微博数据情感分析与高阶处理等应用。
课后会提供可运行的真实代码,包含作业批改!
让你在编程实操中学习Python在新闻传播学中的应用,打开新世界的大门。
李开宇
李开宇:清华大学计算机系博士生
主要研究领域为数据工程,数据管理,人工智能,计算传播学。
论文发表在:
数据科学领域最高学术会议 SIGMOD 2018(A Rating-Ranking Method for Crowdsourced Top-k Computation 第一作者);
国际顶级期刊TKDE 2018(Bounded approximate query processing 第一作者;
TKDE 2020 (通讯作者)国际期刊CSE 2018(Approximate query processing: What is new and where to go? 第一作者);
数据工程与人工智能领域会议CIKM 1篇、 DASFFA两篇(其中 “Mathgraph: a knowledge graph for automatically solving mathematical exercises”为2019年学生最佳论文奖)
项目经验丰富。清华大学博士生一等奖学金。
从事数据科学与传播学交叉学科研究,论文"Evaluating Public Anxiety for Topic-based Communities in Weibo" (under review)投稿于数据库领域顶级期刊TKDE 2020。
研究方向致力于动态社交网络的演化、新媒体数据的统计分析与数据挖掘、时空数据管理与挖掘、机器学习技术在计算传播学中的应用。
新传高校教师
有助于科研课题研究,并深入了解业界动态
新传高校学子
有助于论文产出,提供论文解题新思路;
“技高一筹”,工作招聘赢先机!
同时,我们还欢迎希望通过Python对新闻传播进行深层了解与分析的一切人士!
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本次教学,我们为大家选择了专业的线上教学平台 “CCtalk”,如有更多问题咨询,或者发票报销事宜,请联系“小花老师”。
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还等什么,趁着这个疫情寒冬,一起勤练内功!充电学习起来,跟着世界一起进化!
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