Основы анализа и визуализации данных для медиа

Бакалавриат 2019/2020

Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»

Статус: Курс по выбору (Журналистика)

Направление: 42.03.02. Журналистика

Кто читает: Департамент больших данных и информационного поиска

Где читается: Факультет креативных индустрий

Когда читается: 4-й курс, 1 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Преподаватели: Рогович Татьяна Владимировна

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 38

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Умение понимать, интерпретировать и презентовать статистические данные является важным навыком в современном мире. Целью данного курса является дать слушателям основные инструменты для того, чтобы уметь критически анализировать результаты исследований, а также уметь описывать, визуализировать и презентовать такую информацию. В рамках курса мы ответим на вопросы: насколько правдивы утверждения, что курение вызывает серьезные болезни? Если 86% опрошенных что-то поддерживают, значит ли что 86% населения страны думает так же? Чем перепись населения отличается от опроса? Как представить эту информацию графически, не исказив за счет неудачно выбранных инструментов? Курс можно разбить на две части. В первой мы познакомимся с базовыми понятиями статистики (выборка, распределение, доверительные интервалы, меры и разброса, и т.д.), разберемся когда и какие выводы можно делать на основании тех или иных данных. Поговорим, что такое корреляция и тестирование гипотез. Вторая часть курса посвящена визуализации данных. Мы поговорим о том, как наш мозг воспринимает визуальную информацию, как делать наши визуализации более эффективными и избегать искажения информации. На практике мы будет работать с инструментом для визуализации данных Tableau, Задание по визуализации данных и его защита станут финальным проектом курса.

Цель освоения дисциплины

Развитие у студентов навыка чтения, интерпретации и оценки качества анализа и представления количественных данных
Освоение инструмента визуализации количественной информации
Формирование навыка оценки качества визуализации данных и ее корректности

Планируемые результаты обучения

Различать и интерпретировать базовые описательные статистики, виды переменных
Интерпретировать результаты простых экспериментальных исследований и опросов
Считать базовые описательные статистики (меры центральности, разброса и т.д.)
Выбирать корректный вид визуализации для данных
Знать главные когнитивные особенности восприятия визуальной информации и опираться на них при создании визуализаций
Различать плохие примеры визуализации данных и уметь обосновывать свое мнение
Замечать ошибки, допущенные при визуализации данных (искажение трендов и информации и т.д.) и избегать их при создании своих визуализаций
Создавать визуализации количественных данных с помощью Tableau

Содержание учебной дисциплины

Введение в статистику и работу с данными
Перед тем как переходить непосредственно к визуализации данных, нужно узнать как отличить корректно собранные данные от тех, которым не повезло. В этой теме мы поговорим про источники данных, обсудим понятия выборки и генеральной совокупности, методы эксперимента и наблюдения. Поговорим, как работать с данными, как создавать новые переменные, как их описывать суммирующими статистиками, как посчитать корреляцию и в каких случаях можно сделать вывод о наличии причинно-следственной связи. Практика: научимся превращать данные в таблицы, загружать данные в Google таблицы и делать базовые операции: очистка данных, заполнение пропусков, создание новых переменных, агрегация данных.
Визуализация данных: особенности восприятия, лучшие практики и ошибки
Во второй части курса мы концептуально поговорим про визуализацию информации. Особенности восприятия визуальной информации. Основные принципы хорошей визуализации и представления данных: как отличить хорошую визуализацию от плохой, как не ввести потребителя медиа в заблуждение и не обмануться самому. На практике продолжаем работать с Google таблицами: анализируем данные и графики - какие виды данных какой требуют презентации? Как правильно интерпретировать визуально представленную информацию. Основные виды графиков и особенности их применения (круговая диаграмма, гистограмма, тренд, линейный график, диаграмма рассеяния, пузырьковый график и т.д.). Основы сетевого анализа и интерпретация визуализаций сетей.
Практика по визуализации данных в Tableau
В третьем разделе мы познакомимся с инструментом для создания интерактивных визуализаций и аналитики Tableau: особенности интерфейса, функционал, импорт данных. Разбираем на практике создание разных видов графиков и их экспорт. Создание дашбордов и визуальных историй.

Элементы контроля

Контрольные работы
Две контрольные работы в течение курса. Общая оценка за КР = (КР1 + КР2)/2.
Домашнее задание
Экзамен
Финальный проект по визуализации и анализу данных с устной защитой на данных по выбору.

Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация (1 модуль)
0.15 * Домашнее задание + 0.6 * Контрольные работы + 0.25 * Экзамен

Программа дисциплины