Открытые данные в цифровой среде: поиск, обработка и визуализация

Бакалавриат 2020/2021

Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»

Статус: Курс по выбору (Медиакоммуникации)

Направление: 42.03.05. Медиакоммуникации

Кто читает: Институт медиа

Где читается: Факультет креативных индустрий

Когда читается: 3-й курс, 1, 2 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Преподаватели: Дресвянин Андрей Валентинович

Язык: русский

Кредиты: 4

Контактные часы: 50

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

В рамках курса студенты научатся разбираться в типах данных, узнают, где и как найти данные, какие данным можно доверять, а каким – нет, как проверить данные. А также узнают, какие инструменты для работы с данными стоит использовать в тех или иных случаях.

Цель освоения дисциплины

Познакомить с основами работы с данными.
Сформировать навык поиска и обработки данных.

Планируемые результаты обучения

Выявляет отличия дата-материала от обычного журналистского материала.
Понимаем историю феномена.
Отличает обычные данные от больших данных.
Отличает типы и форматы данных.
Ориентируется в источниках данных.
Скрэйпит данные с различных сайтов.
Владеет основами анализа данных.
Работает в табличных редакторах.
Использует основные функций программы Excel.
Определяет признаки грязных данных и исправляет их.
Описывает и представляет данные.
Выбирает правильный тип визуализации данных.
Строит карту точек и карту полигонов.
Создает историю на основе данных.
Использует инструменты создания дата-историй.

Содержание учебной дисциплины

Что такое дата журналистика.
Определение. Отличие от традиционной журналистики. Разбор дата-журналистских материалов. Предпосылки появления направления.
История дата-журналистики.
Основные этапы становления журналистики данных.
Что такое данные.
Определение. Понятие “большие данные». Отличия данных и информации. Свойства данных. Определение «датасет».
Типы и форматы данных.
Основные типы переменных. Форматы данных, их основные отличия.
Получение данных.
Источники данных: государственные, коммерческие, общественные. Основные порталы открытых данных. Краудсорсинг данных. Основы скрейпинга данных.
Очистка данных.
Признаки грязных данных. Инструменты очистки данных. Практика по очистке данных.
Основы статистики.
Определение статистики. Генеральная совокупность, выборка. Основы описательных статистик.
Анализ данных. Гипотезы.
Выбор темы для дата-материала. Алгоритм формулировки гипотез. Практика по формулировании гипотез.
Анализ данных. Ексель.
Основные функции табличного редактора. Сводные таблицы. Формулы.
Визуализация данных.
Основы визуализации данных. Алгоритм выбора типа визуализации данных. Инструменты создания визуализаций.
Картография.
Основные виды карт. Принципы создания карт. Основные ошибки при создании карт. Инструменты создания карт.
Дата-истории.
Принципы формирования дата-истории. Дата-репортаж и дата-интервью.
Форматы дата-историй.
Типы дата-историй. Инструменты создания дата-историй.

Элементы контроля

Семинары
Тест
Итоговый проект

Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация (2 модуль)
0.4 * Итоговый проект + 0.3 * Семинары + 0.3 * Тест

Программа дисциплины