本课程让您了解计算科学革命的两大催化剂:大数据和人工智能的来龙去脉和第一手经验。99%以上的媒介信息采用数字格式,98%的世界人口使用数字技术,人类留下了令人印象深刻的数字足迹。从理论上讲,这为了解和塑造社会提供了前所未有的机会。在实践中,处理这些信息洪流的唯一途径就是使用产生这些信息的数字技术。数据是燃料,而机器学习则是从海量数据中提取非凡新知识的动力。由于这些数据的一个重要部分是关于我们自己的,使用算法来了解我们自己自然会引发伦理问题。因此,在完成这门课程之前,我们不能不讨论研究伦理以及计算社会科学家必须牢记的一些新旧准则。作为实践实验,你将使用 IBM 沃森人工智能从数字文本痕迹中提取人的个性,并通过亲自教授谷歌的两台可教机器来体验机器学习的力量和局限性。


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积累特定领域的专业知识
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书

该课程共有3个模块
在本模块中,您将了解人工智能(AI)的历史及其研究领域。你将通过案例研究了解人工智能的应用。你将能够讨论人工智能的应用,并通过实践练习使用人工智能创造一件独特的艺术品。
涵盖的内容
18个视频3篇阅读材料2个作业1个插件
通过本 Modulation,您将能够定义 Big Data 和数字足迹的概念。您将能够讨论大数据在社会科学中的表现形式,并确定大数据的机遇。您还将能够解释大数据的局限性。您将使用 AI 界面,发现 AI 如何通过自然语言处理(NLP)识别个性。
涵盖的内容
15个视频1篇阅读材料3个作业1个插件
在本 Modulation 中,您将能够定义道德一词。你将能够研究伦理在社交媒体中扮演的角色。您将能够讨论在使用 AI 和 Big Data 时如何应用伦理。
涵盖的内容
11个视频1篇阅读材料1个作业1个插件
获得职业证书
将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。
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学生评论
656 条评论
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已于 Jun 11, 2020审阅
This is a very comprehensive course that gives a very good understanding of what we mean by Big Data, how it is utilized and relevance to the data and AI in our lufe.
已于 Jul 8, 2020审阅
Excellent course on How the Big Data, AI and ML technology plays a big role in developing the world. Thanks to all the professors who made it even easier to understand the subject with clarity.
已于 Nov 4, 2021审阅
I really enjoyed Martin's presentation style and his clear enthusiasm and knowledge about the topic, thank you.
常见问题
这些是学习过计算社会科学专业课程的学生的一些感想:
"非常愉快,最重要的是,它让我掌握了非常重要的技能,满足了我在慕尼黑新岗位上的工作要求。您可能有兴趣了解课程对薪资的影响,就我而言,获得的知识和认证使我的年薪又增加了约 2 万欧元(年薪约为 12 万欧元)"。
"我的总体印象是我迫不及待地想把它用在其他方面!"
"这是我上过的最好的课程。我希望能有更多这样的在线课程"。
"在我看来,这些工具如此易于使用和获得,实在令人难以置信。我们不仅可以像访问 Facebook 和 Twitter 那样访问它们,而且它们是免费的。"
"我绝对认为,这些工具可以用在我未来的工作中,甚至作为一种个人反思。如果你对企业在 Youtube、Twitter、Instagram 等网站上获得的评论/反应进行分析,他们的语言使用说明了什么,说明他们是如何与你的品牌互动的,或者你的品牌给他们带来了什么?
"哇,这真是又酷又有趣的东西。尽管在不久的将来我可能不会从事任何与社会科学相关的工作,但能学习和体验计算社会科学提供的所有这些工具,并在各种职业和研究领域中受益,还是很不错的。"
"出于某种原因,我特别喜欢网络抓取。......这似乎是一种非常快速、高效的数据抓取方式"。
"我喜欢玩机器学习!......它能在几秒钟内掌握并学习我们的输入,速度之快也令我惊讶。这让我不禁要问,在接下来的几年里,技术还会进步多少?这很可怕,但也很吸引人"。
"最有趣的是,这些工具都是免费和在线的。过去,只有资金雄厚的大学的研究人员才有机会使用像我们实验室使用的这些程序。但现在,即使是对复杂软件没有太多技术知识的人也可以使用这些工具"。
"我计划将来开一家服装公司,我认为能够分析如此多的在线数据对我来说真的很有帮助。
"作为环境政策分析与规划专业的学生,我很高兴了解到有一种可行的方法可以在短时间内多次模拟政策的实施和影响。
"UCCSS让我对自己使用电脑的能力更有信心,也让我更好地了解Facebook或Twitter这样的公司。......这些工具确实很强大,但也很危险......它允许有权势的人操纵思想。"
"整个课程的内容都很有挑战性,但当最终将这些内容应用到每个模块末尾的实验室时,看到一切都得以实现,真的很有成就感。当它变得有意义时,收获就更大了!...我真的很高兴选了这门课!这绝对是一个挑战,但我很高兴能体验和学习到这么多我从未了解过的主题。
"看到自己编写的代码产生的结果很有趣,我从没想过自己这辈子会做这样的事情。这些结果还向我展示了社会的面貌....。社交网络分析和网络搜索可能会成为我未来工作中使用的工具,因为我现在找的所有实习工作都与社交媒体或数字媒体有关。
"我的职业理想是成为一名数字营销专家。这些计算工具对这一领域有着巨大的影响。"
"我非常非常喜欢这门课,它让我亲身实践,让我体验到工具在现实世界中的应用,并将 STEM 与社会科学相结合。我认为这些工具的用处远远超出了作业活动。
"我在印度获得了社会工作硕士学位。我在印度获得了社会工作专业的硕士学位,在长期的职业生涯中断后,我正试图重新回到我的领域。我到处都能听到大数据和数据科学,我想知道这些与社会科学之间是否有联系。这个专业给了我所需的答案,并帮助我获得了非常有用的技能......非常感谢你带来这个专业。您是一位非常优秀的讲师,让这些课程一帆风顺"。
计算社会科学专业是一项集体努力的成果,来自加利福尼亚大学所有 10 个校区的教授都为该专业做出了贡献。它由加州大学戴维斯分校的马丁-希尔伯特(Martin Hilbert)负责协调,并由以下人员进行讲座:
1) 加州大学伯克利分校:Joshua Blumenstock,iSchool 教授;Stuart Russell,计算机科学与工程教授。
2) 加州大学戴维斯分校:传播学系教授Martin Hilbert、传播学系教授Seth Frey 和 IRB 主任Cynthia Gates。
3) 加州大学欧文分校:认知科学教授Lisa Pearl。
4) 加州大学洛杉矶分校:PJ Lamberson,传播学助理教授。
5) 加州大学默塞德分校:Paul Smaldino,认知与信息科学教授。
6) 加州大学河滨分校:Christian Shelton,计算机科学教授。
7) 加州大学圣地亚哥分校:詹姆斯-福勒(James Fowler),全球公共卫生与政治科学教授。
8) 加州大学旧金山分校:Maria Glymour,医学院社会流行病学与生物统计学副教授。
9) 加州大学圣巴巴拉分校:René Weber,传播与媒体神经科学实验室教授(与 Frederic Hopp 合作)。
10) 加州大学圣克鲁兹分校:Marilyn Walker,计算机科学教授,计算媒体主任。
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