<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=us-ascii">
</head>
<body style="word-wrap: break-word; -webkit-nbsp-mode: space; -webkit-line-break: after-white-space;">
<br>
<div><br>
<div>Begin forwarded message:</div>
<br class="Apple-interchange-newline">
<blockquote type="cite">
<div style="margin-top: 0px; margin-right: 0px; margin-bottom: 0px; margin-left: 0px;">
<span style="font-family:'Helvetica'; color:rgba(0, 0, 0, 1.0);"><b>From: </b></span><span style="font-family:'Helvetica';">Tobie F Weiner &lt;<a href="mailto:iguanatw@mit.edu">iguanatw@mit.edu</a>&gt;<br>
</span></div>
<div style="margin-top: 0px; margin-right: 0px; margin-bottom: 0px; margin-left: 0px;">
<span style="font-family:'Helvetica'; color:rgba(0, 0, 0, 1.0);"><b>Subject: </b>
</span><span style="font-family:'Helvetica';"><b>New class - Machine Learning/Data Science in Politics!</b><br>
</span></div>
<div style="margin-top: 0px; margin-right: 0px; margin-bottom: 0px; margin-left: 0px;">
<span style="font-family:'Helvetica'; color:rgba(0, 0, 0, 1.0);"><b>Date: </b></span><span style="font-family:'Helvetica';">December 14, 2017 at 11:13:35 AM EST</span></div>
<div>
<div style="word-wrap: break-word; -webkit-nbsp-mode: space; -webkit-line-break: after-white-space;">
<div>
<div><br>
</div>
<div>We have a new spring semester class on Machine Learning that I think many of your undergraduates might find of interest. &nbsp;Please pass this on to your majors when you have a chance.</div>
<div><br>
</div>
<div>Thank you!</div>
<div><br>
</div>
<div>Tobie</div>
<div><br>
</div>
<div>******************************************************************</div>
<div><br>
</div>
<div><b><font size="4">17.835 &nbsp;Machine Learning and Data Science in Politics</font></b></div>
<div>Prof. In Song Kim</div>
<div>Mondays and Wednesdays 9:30-11:00 AM &nbsp;1-277</div>
<div>Recitation TBA</div>
<div><br>
</div>
<div>Empirical studies in political science are entering a new era of &quot;Big Data&quot; where a diverse range of data sources has become available to</div>
<div>researchers. Examples include network data from political campaigns, data from social media generated by individuals, campaign contribution</div>
<div>and lobbying expenditure made by firms and individuals, and a massive amount of international trade flows data. How can we take advantage of</div>
<div>these new data sources and improve our understanding of politics? This course introduces various machine learning methods and their</div>
<div>applications in political science research. Students will</div>
</div>
<div>
<ul>
<li>Be introduced to various quantitative political science research topics in its four subfields: American Politics, International Relations, Comparative Politics, and Political Methodology.</li><li>Learn basic machine learning algorithms and data science tools based on real political science research projects</li><li>Collect and/or analyze large collections of data to learn substantive topics of own interest about politics</li></ul>
</div>
<div><br>
</div>
<div>For more information contact Prof. In Song Kim (in <a href="mailto:song@mit.edu">
song@mit.edu</a>)</div>
</div>
</div>
</blockquote>
</div>
<br>
</body>
</html>