Открытые данные в цифровой среде: поиск, обработка и визуализация

2020/2021

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

4

Кредиты

Кто читает:

Институт медиа

Статус:

Курс по выбору

Когда читается:

3-й курс, 1, 2 модуль

Преподаватель

Дресвянин Андрей Валентинович

Программа 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

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Gray, J., Bounegru, L., & Chambers, L. (2012). The Data Journalism Handbook. Europe, Europe: O’Reilly Media. https://doi.org/10.5281/zenodo.1281347

Рекомендуемая дополнительная литература

• Hector Guerrero. (2019). Excel Data Analysis. Springer. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsrep&AN=edsrep.b.spr.sprbok.978.3.030.01279.3