Бакалавриат
2023/2024![Цель освоения дисциплины](/f/src/global/i/edu/objectives.svg)
![Планируемые результаты обучения](/f/src/global/i/edu/results.svg)
![Содержание учебной дисциплины](/f/src/global/i/edu/sections.svg)
![Промежуточная аттестация](/f/src/global/i/edu/intermediate_certification.svg)
![Список литературы](/f/src/global/i/edu/library.svg)
Введение в открытые данные
Статус:
Курс по выбору (Медиакоммуникации)
Направление:
42.03.05. Медиакоммуникации
Кто читает:
Институт медиа
Где читается:
Факультет креативных индустрий
Когда читается:
2-й курс, 3 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Орлова Ксения Викторовна
Язык:
русский
Кредиты:
3
Контактные часы:
44
Программа дисциплины
Аннотация
В фокусе дисциплины — изучение концепции «открытые данные» (Open Data) и практика работы с данными. Целью освоения дисциплины является теоретическая и практическая подготовка студентов для квалифицированного использования открытых данных в профессиональной деятельности.
Курс включает изучение основ концепции открытых данных, знакомство с ландшафтом и источниками открытых данных, освоение методов работы с данными, включая обработку, анализ и публикацию данных. По итогам курса студенты будут способны самостоятельно выполнять практические задания, связанные с анализом данных, а также публиковать и делиться собственными наборами данных.
Цель освоения дисциплины
- Познакомить с основами концепции открытых данных, признаков открытых данных и их отличий от другой общедоступной информации.
- Познакомить с ландшафтом и специфики устройства открытых данных в мире и России.
- Освоить методы поиска, сбора и получения данных: извлечение данных из PDF, скачивание наборов машиночитаемых данных, подключение к API.
- Освоить методы подготовки данных перед анализом (этапы обработки и очистки данных). Изучение инструментов: Google Spreadsheets, OpenRefine
- Освоить методы анализа данных с помощью инструментов табличного редактора (Google Spreadsheets) и языка программирования Python и соответствующих библиотек (Pandas, NumPy др.).
- Освоить методы визуализации данных с помощью библиотек визуализации в Python.
- Освоить методы публикации наборов открытых данных.
- Изучить стандарты публикации открытых данных, метаданные.
- Изучить стандарты оформления паспортов наборов данных.
- Изучить систему контроля версия с открытым исходным кодом Git и платформу Github.
Планируемые результаты обучения
- Применяет знания об открытых данных и способен различать открытые данные от другой общедоступной информации. Способен назвать основные определения и признаки открытых данных
- Владеет методами поиска и извлечения открытых данных из разных источников и типов данных
- Оценивает значение тех или иных наборов данных для общества. Определяет основные преимущества и трудности публикации и получения открытых данных из государственных и негосударственных источников
- Владеет инструментарием оценки качества опубликованных наборов данных
- Владеет правовыми и юридическими аспектами, связанными с публикацией и получением открытых данных, включая их лицензирование и условия использования
- Владеет навыками чтения и предварительного анализа структуры набора данных
- Применяет наборы открытых данных в разных типах и форматах данных
- Владеет методами проверки качества данных и подготовки данных для последующего анализа данных
- Владеет основами анализа данных и основными инструментами (Google Spreadsheets, Pandas, NumPy)
- Владеет методами визуализации данных с помощью библиотек Python (Matplotlib, Seaborn и др.)
- Применяет способы публикации собственных наборов данных и результатов исследований на Github
Содержание учебной дисциплины
- Введение в открытые данные
- Открытые данные и лицензии
- Формирования навыков публикации наборов открытых данных
- Типы, форматы и структура данных
- Обработка и структура данных
- Введение в анализ данных
- Изучение Git и работа с командной строкой
Промежуточная аттестация
- 2023/2024 учебный год 3 модуль0.25 * Активность на семинарах + 0.25 * Домашние задания + 0.4 * Итоговый проект + 0.1 * Посещаемость
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Yannis Charalabidis, Anneke Zuiderwijk, Charalampos Alexopoulos, Marijn Janssen, Thomas Lampoltshammer, & Enrico Ferro. (2018). The World of Open Data : Concepts, Methods, Tools and Experiences. Springer.
Рекомендуемая дополнительная литература
- 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