Кто читает:: Школа дизайна

Статус:: Курс обязательный

Когда читается:: 2-й курс, 3 модуль

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Двухмодульный курс охватывает полный цикл работы с данными: постановка вопроса, поиск и оценка датасета, очистка, разведочный анализ, построение графиков, генеративное оформление и выпуск инфографики как инструмента принятия решений. Анализ и построение графиков выполняются в парадигме вайб-кодинга: студент ставит задачи ИИ-ассистенту, читает и проверяет результат. Генеративный ИИ используется для оформления, но не для выдумывания или искажения числовых данных.

Цель освоения дисциплины

Сформировать понимание честной визуализации и роли данных в принятии решений. Научить находить, оценивать, очищать и анализировать реальные датасеты с обязательной верификацией результатов ИИ-ассистента. Освоить выбор визуальной модели и построение графиков средствами вайб-кодинга. Научить превращать анализ в убедительную data story с выводами и практическими рекомендациями.

Планируемые результаты обучения

Студент формулирует вопрос, решение и систему метрик до начала визуализации
Оценивает качество, происхождение и лицензию датасета; очищает данные и проверяет результат обработки
Проводит разведочный анализ и выбирает тип графика в соответствии со структурой данных и задачей читателя
Строит графики с помощью ИИ-ассистированной разработки и сохраняет проверяемый код или ноутбук
Создаёт графическую систему и генеративный иллюстративный слой без искажения исходных данных
Формулирует выводы и рекомендации, а также проводит аудит честности визуализации

Содержание учебной дисциплины

Часть 1
Часть 2

Элементы контроля

Итоговый проект
Инфографика на основе реального датасета должна отвечать на конкретный вопрос и показывать, какое решение можно принять на основе данных. Итоговый кейс публикуется на hsedesign.ru.
Домашнее задание
формулировка вопроса-решения и системы метрик. очищенный датасет с описанием преобразований. разведочный анализ. набор черновых графиков. каркас data story. графическая система проекта. генеративный иллюстративный слой. собранный макет. кросс-ревью по чек-листу честности. финальный кейс.

Промежуточная аттестация

2026/2027 3rd module
Итоговая оценка = домашние задания × 0,4 + итоговый проект × 0,6 + дополнительные баллы. Домашние задания — 40% итоговой оценки. Задания оцениваются в формате «принято / не принято»; каждое принятое задание даёт 0,8 балла, максимум — 8 баллов. Итоговый проект — 60% итоговой оценки, максимум 8 баллов. Проект является блокирующим элементом контроля. Дополнительные баллы — до 2 баллов за активность в цифровой экосистеме Школы дизайна. Итоговая оценка не превышает 10 баллов.

Список литературы

Авторы

Кудинова Ксения Сергеевна
Булгаков Вадим Александрович

Бакалаврская программа «Мода»

Контакты

Инфографика и принятие решений на основе данных

Программа дисциплины