• A
  • A
  • A
  • ABC
  • ABC
  • ABC
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Regular version of the site

Basics of Data-Driven Communications

2024/2025
Academic Year
RUS
Instruction in Russian
3
ECTS credits
Delivered at:
School of Communication
Course type:
Compulsory course
When:
1 year, 1 module

Instructors


Кадимов Мансур Марифович


Nester (Nesterenko), Roman

Программа дисциплины

Аннотация

В результате успешного освоения курса студенты будут: • знать основные направления использования больших данных для аналитики в области связей с общественностью, маркетинга и рекламы, актуальные тренды коммуникационной индустрии, источники данных и основной инструментарий для работы с большими данными, основные платформы для медиапланирования и визуализации данных; • уметь классифицировать и выбирать релевантные методы прикладных исследований в области коммуникаций с использованием анализа данных, выстраивать коммуникационную кампанию с учетом дата-ориентированного подхода; • владеть основными навыками дата-ориентированного подхода к построению коммуникационных кампаний и подбора релевантного инструментария при работе с большими данными.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Целью освоения дисциплины «Основы дата-ориентированных коммуникаций» является получение студентами системных представлений о подходах к сбору и анализу данных для решения практических задач в области коммуникаций.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Классифицирует и выбирает релевантные методы прикладных исследований в области коммуникаций с использованием анализа данных.
  • • Применяет фундаментальные основы теории коммуникаций.
  • • Использует корректную логику и структуру построения коммуникационного сообщения, использует на практике основные коммуникационные фреймы.
  • • Классифицирует источники данных и основные инструменты для работы с ними.
  • • Выбирает инструменты и подходы к визуализации данных в зависимости от коммуникационной задачи.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Основы коммуникаций на основе данных
  • Этика в работе с данными
  • Подходы и инструменты коммуникаций на основе данных
  • ИИ/Генеративные модели/гипотезы
  • Прикладная аналитика и продвинутая работа с данными
  • Визуализация данных в коммуникациях.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Итоговый тест
    Тест с открытыми и закрытыми вопросами
  • неблокирующий Индивидуальная активность на семинарах
  • неблокирующий Групповая активность на семинарах
    Основной формой работы на семинарах является групповая работа.
  • неблокирующий Групповой проект
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2024/2025 1st module
    0.2 * Групповая активность на семинарах + 0.4 * Групповой проект + 0.1 * Индивидуальная активность на семинарах + 0.3 * Итоговый тест
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Alpina - 23602 - (HBR) Коллектив авторов; А. Барабанщиков - Искусственный интеллект, аналитика и новые технологии - 9785961412697 - Альпина Паблишер - 2022 - https://hse.alpinadigital.ru/audio/23602
  • Alpina - 23691 - Ц.Мин - Как Alibaba использует искусственный интеллект в бизнесе: Сетевое взаимодействие и анализ данных - 9785961432763 - Альпина Паблишер - 2022 - https://hse.alpinadigital.ru/book/23691
  • Аржанова, К. А., Продвижение брендов: аналитика, решения, кейсы : монография / К. А. Аржанова, А. И. Еремеева. — Москва : Русайнс, 2022. — 219 с. — ISBN 978-5-466-01493-8. — URL: https://book.ru/book/945901 (дата обращения: 27.08.2024). — Текст : электронный.
  • Гавра, Д. П.  Основы теории коммуникации : учебник для вузов / Д. П. Гавра. — 2-е изд., испр. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2023. — 231 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-06317-2. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/511672 (дата обращения: 27.08.2024).
  • Гинько, А. Ю. Анализ и визуализация данных в Yandex DataLens. Подробное руководство: от новичка до эксперта : руководство / А. Ю. Гинько. — Москва : ДМК Пресс, 2022. — 356 с. — ISBN 978-5-93700-171-9. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/314909 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
  • Кожемякин, Е. А. Основы теории коммуникации : учебное пособие / Е.А. Кожемякин. — Москва : ИНФРА-М, 2023. — 189 с. — (Высшее образование: Бакалавриат). — DOI 10.12737/993. - ISBN 978-5-16-006584-7. - Текст : электронный. - URL: https://znanium.com/catalog/product/1930711

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Busch O. Programmatic Advertising: The Successful Transformation to Automated, Data-Driven Marketing in Real-Time. – Springer, 2016.
  • Jeffery, M. Data-Driven Marketing: The 15 Metrics Everyone in Marketing Should Know [Электронный ресурс] / Mark Jeffery; БД ebrary. – John Wiley & Sons, Incorporated, 2010. – 323 p. – ISBN 9780470504543. – Режим доступа: https://ebookcentral.proquest.com/lib/hselibrary-ebooks/reader.action?docID=485632&query=Data-Driven+Marketing. – Загл. с экрана.
  • Nathalie Henry Riche, Christophe Hurter, Nicholas Diakopoulos, & Sheelagh Carpendale. (2018). Data-Driven Storytelling. A K Peters/CRC Press.
  • Samaddar, S., & Nargundkar, S. (2019). Data Analytics : Effective Methods for Presenting Results. Boca Raton, FL: Auerbach Publications. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=2026397
  • Thi Mai Le, & Shu-Yi Liaw. (2017). Effects of Pros and Cons of Applying Big Data Analytics to Consumers’ Responses in an E-Commerce Context. Sustainability, 9(5), 798. https://doi.org/10.3390/su9050798
  • UI AHSAAN, S., & MOURYA, A. K. (2019). Big Data Analytics: Challenges and Technologies. Annals of the Faculty of Engineering Hunedoara - International Journal of Engineering, 17(4), 75–79.
  • Куслейка, Д. Визуализация данных при помощи дашбордов и отчетов в Excel / Д. Куслейка , перевод с английского А. Ю. Гинько. — Москва : ДМК Пресс, 2022. — 338 с. — ISBN 978-5-97060-966-8. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/241169 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
  • Полковникова, Н. А. Анализ и визуализация данных в Microsoft Excel в примерах и задачах : практическое пособие / Н. А. Полковникова. - Москва ; Вологда : Инфра-Инженерия, 2023. - 172 с. - ISBN 978-5-9729-1485-2. - Текст : электронный. - URL: https://znanium.com/catalog/product/2092453
  • Титов, А. Н. Визуализация данных в Python. Работа с библиотекой Matplotlib : учебно-методическое пособие / А. Н. Титов, Р. Ф. Тазиева. — Казань : КНИТУ, 2022. — 92 с. — ISBN 978-5-7882-3176-1. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/331025 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

Авторы

  • Грязева Лариса Евгеньевна
  • Добромыслова Ксения Олеговна
  • Грызунова Елена Аркадьевна