Основы работы с данными: сбор, анализ, визуализация

Бакалавриат 2021/2022

Статус: Курс обязательный (Журналистика)

Направление: 42.03.02. Журналистика

Кто читает: Департамент больших данных и информационного поиска

Где читается: Факультет креативных индустрий

Когда читается: 3-й курс, 1, 2 модуль

Формат изучения: с онлайн-курсом

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Быков Кирилл Валерьевич, Карпов Максим Евгеньевич, Максимовская Анастасия Максимовна, Перевышина Татьяна Олеговна

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 38

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Умение понимать, интерпретировать и презентовать 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. Курс можно разбить на две части. В первой части мы научимся собирать данные с новостных сайтов (по определенной тематике или отрасли), формировать из них базу статей в виде таблицы и затем будем учиться работать с табличными данными – загружать и обрабатывать их, заполнять пропуски, считать описательные статистики. Вторая часть курса посвящена визуализации данных. Мы поговорим о том, как строить наглядные графики, как делать наши визуализации более эффективными и избегать искажения информации. Задание по сбору статей в рамках своей исследовательской задачи в журналистике, последующей их обработке и визуализации данных и защита полученного продукта в виде аналитической заметки станут финальным проектом курса.

Цель освоения дисциплины

Развитие и закрепление базовых навыков программирования на языке Python.
Формирование и развитие навыков работы со специализированными библиотеками для сбора, обработки, визуализации и анализа данных (bs4, pandas, matplotlib, seaborn, plotly).
Развитие у студентов навыка чтения, интерпретации и оценки качества анализа и представления количественных данных.
Формирование навыка оценки качества визуализации данных и ее корректности.
Развитие навыков постановки исследовательской задачи и их решение с помощью количественных методов.

Планируемые результаты обучения

Выбирать корректный вид визуализации для данных
Замечать ошибки, допущенные при визуализации данных (искажение трендов и информации и т.д.) и избегать их при создании своих визуализаций
Знать главные когнитивные особенности восприятия визуальной информации и опираться на них при создании визуализаций
Интерпретировать результаты простых экспериментальных исследований и опросов
Корректно понимать основную статистическую терминологию
Работать с табличными данными в редакторах (Google Таблицы), уметь манипулировать данными, создавать новые переменные
Различать и интерпретировать базовые описательные статистики, виды переменных
Различать плохие примеры визуализации данных и уметь обосновывать свое мнение
Создавать визуализации количественных данных с помощью Tableau
Считать базовые описательные статистики (меры центральности, разброса и т.д.)
Уметь оценивать корректность использования тех или иных статистических понятий в отчетах и публикациях

Содержание учебной дисциплины

Введение в статистику и работу с данными
Визуализация данных: особенности восприятия, лучшие практики и ошибки
Практика по визуализации данных в Tableau
Повторение основ программирования на Python

Элементы контроля

Онлайн-курс
Домашние задания
Тесты на лекциях
Экзамен
Экзамен проводится с применением прокторинга.
Проект
Работа на семинарах

Промежуточная аттестация

2021/2022 учебный год 2 модуль
Всего можно набрать за курс 11 баллов, но выставляется по итогу оценка не выше 10. Итог = Минимум (10, 0.1 * Онлайн курс + 0.1 * Работа на семинарах + 0.1 * Тесты на лекциях + 0.1 * ДЗ 1 + 0.1 * ДЗ 2 + 0.1 * ДЗ 3 + 0.1 * ДЗ 4 + 0.1 * ДЗ 5 + 0.15 * Проект + 0.15 * Экзамен)

Программа дисциплины