• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Бакалавриат 2022/2023

Проектный семинар "Журналистика данных"

Статус: Курс обязательный (Журналистика)
Направление: 42.03.02. Журналистика
Кто читает: Институт медиа
Когда читается: 3-й курс, 3 модуль
Формат изучения: без онлайн-курса
Охват аудитории: для своего кампуса
Преподаватели: Казакова Мария Петровна, Хисматулин Артур Наилевич
Язык: русский
Кредиты: 5
Контактные часы: 40

Программа дисциплины

Аннотация

В рамках проектного семинара студенты знакомятся с основами работы с данными, их анализа и визуализации с помощью инструментов без программирования. Студенты смогут разбираться в типах данных, знать, где и как найти данные, какие данным можно доверять, а каким – нет, как проверить данные. А также понимать, какие инструменты для работы с данными стоит использовать в тех или иных случаях.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Сформировать понимание студентами основ работы с данными, умение их анализировать и визуализировать без программирования.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Знает источники данных, скрэйпит данные с сайтов
  • Знает основы визуального мышления, выбирает тип визуализации
  • Интерпретирует и представляет результаты исследований
  • Определяет признаки грязных данных и исправляет их
  • Понимает и умеет отличать типы и форматы данных
  • Понимает основные понятия статистики
  • Понимает, что такое data-driven контент и в чем его особенности
  • Понимает, что такое данные, что такое большие данные
  • Строит гипотезы и задает вопросы к данным
  • Понимаем историю феномена журналистики данных
  • Понимает основы анализа данных и умеет искать инсайты с помощью специализированных программ
  • Понимает принципы работы основных функций программы Excel и Google Sheets
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Что такое данные и data-driven контент. Типы и форматы данных
  • Дата-журналистский материала: особенности и оформление
  • Получение данных: открытые источники и скрейпинг
  • Очистка данных
  • Анализ данных: основы статистики и формулировка гипотез
  • Анализ данных: инструменты и практика
  • Визуализация данных: инструменты и частые ошибки
  • Визуализация данных: практика и оформление
  • Инструментарий дата-журналиста: углублённое знакомство
  • Работа над финальным проектом в формате краткой дата-экспедиции
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Посещаемость
  • неблокирующий Домашние задания
  • неблокирующий Финальный проект
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2022/2023 учебный год 3 модуль
    0.35 * Финальный проект + 0.35 * Домашние задания + 0.3 * Посещаемость
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Chambers, L., Bounegru, L., Gray, J., European Journalism Centre, & Open Knowledge Foundation. (2012). The Data Journalism Handbook. O’Reilly Media.
  • Liliana Bounegru, & Jonathan Gray. (2021). The Data Journalism Handbook : Towards A Critical Data Practice. Amsterdam University Press.

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Bradshaw, P. (2014). Data journalism. Taylor and Francis. https://doi.org/10.4324/9780203702567

Авторы

  • Хисматулин Артур Наилевич
  • Казакова Мария Петровна