Магистратура
2021/2022
Визуализация данных, инфографика и моушн дизайн
Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»
Статус:
Курс обязательный (Журналистика данных)
Направление:
42.04.02. Журналистика
Кто читает:
Институт медиа
Где читается:
Факультет креативных индустрий
Когда читается:
2-й курс, 1, 2 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Тинчурин Закир Равилевич
Прогр. обучения:
Журналистика данных
Язык:
русский
Кредиты:
4
Контактные часы:
72
Программа дисциплины
Аннотация
Информационная графика — метод презентации результатов исследований и расследований, который помогает в сжатой и наглядной форме прочитать и запомнить сообщения. Основными приёмами информационной графики являются — визуализация, схематизация и визуальные метафоры.
Предмет предполагает изучение разностороннего визуального представления журналистской работы - от визуализации ключевых индексов и разработки инфографики до создания анимационных продуктов. В ходе курса изучаются основы визуализации данных, виды и типы визуализаций, инструменты создания визуализаций и лучшие практики визуального представления данных, изучаются основы композиции в анимации и графическом дизайне, основы motion design, существующие форматы и программные средства их создания.
Цель освоения дисциплины
- Освоить поиск, хранение и обмен информацией
- Научиться создавать сюжет основанный на документальных данных
- Научиться оформлять техническое задание
- Овладеть навыками визуализации данных
- Изучить методы схематизации графических изображений
- Получить практику создания информационной графики
Планируемые результаты обучения
- умеет искать, хранить и делиться информацией
- оформляет разборчивое и информативное техническое задание
- создаёт информативную и разборчивую визуализацию данных
- создаёт схемы и диаграммы
- создаёт выразительную и единообразную информационную графику
Элементы контроля
- Выполнение домашних заданий
- Итоговый проект
- Выполнение домашних заданий
- Итоговый проект
Промежуточная аттестация
- 2020/2021 учебный год 4 модуль0.6 * Выполнение домашних заданий + 0.4 * Итоговый проект
- 2021/2022 учебный год 2 модуль0.4 * Итоговый проект + 0.6 * Выполнение домашних заданий
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Chazal, F., & Michel, B. (2017). An introduction to Topological Data Analysis: fundamental and practical aspects for data scientists. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsarx&AN=edsarx.1710.04019
- Pernille Christensen. (2011). An Introduction to Statistical Methods and Data Analysis (6th ed., international ed.). Journal of Property Investment & Finance, (2), 227. https://doi.org/10.1108/jpif.2011.29.2.227.1?utm_campaign=RePEc&WT.mc_id=RePEc
Рекомендуемая дополнительная литература
- Kirk, A. (2016). Data Visualization: Representing Information on Modern Web. [U.K.?]: Packt Publishing. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1364679
- Milliken, G. A., & Johnson, D. E. (2009). Analysis of Messy Data Volume 1 : Designed Experiments, Second Edition (Vol. 2nd ed). Boca Raton: Chapman and Hall/CRC. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=271612
- Telea, A. (2015). Data Visualization : Principles and Practice, Second Edition (Vol. Second edition). Boca Raton, FL: A K Peters/CRC Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1763852