Визуализация больших данных в коммуникациях

2020/2021

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

5

Кредиты

Кто читает:

Школа коммуникаций

Статус:

Курс по выбору

Когда читается:

2-й курс, 2 модуль

Преподаватель

Хапаева Наталья Михайловна

Программа дисциплины

Аннотация

В рамках курса студенты изучают основы визуализации данных, принципы эффективного представления данных с учётом психологии восприятия, получают навыки визуальной аналитики, создания интерактивных дэшбордов, дата-сторителлинга.

Цель освоения дисциплины

• Цель курса – обучение студентов методам визуализации данных, создания интерактивных дэшбордов, визаульной аналитике и дата-сторителлингу с использованием Tableau и других инструментов.

Планируемые результаты обучения

• Умеет готовить для последующей визуализации различные типы данных из баз данных и других источников.
• Умеет визуализировать данные, исходя из принципов дата-сторителинга и дизайна дашбордов.
• Использует инструменты Business Intelligence, библиотеки для визуализации данных в Python, Gephi, networkx, инструменты для работы с геоданными.

Содержание учебной дисциплины

• Тема 1. Подготовка данных для визуализации.
  Источники данных и данные. Tidy data. Работа с данными из баз данных - sqlite, pg, vertica. Работа с данными не из баз данных - файлы, api, скрепинг. csv, json, xls, и т.д. Подготовка данных средствами Tableau. Tableau + R. Подготовка данных для визуализации без Tableau - bash & python basics. Анализ и визуализация данных.
• Тема 2. Задачи и принципы визуализации данных в Tableau.
  Зачем визуализировать данные? Как визуализация решает проблемы ее пользователей. Типы визуализаций - какие бывают, что можно сделать в Tableau. Цвета, интерактивность, теория построения дашбордов. Data Storytelling, и что еще помогает сделать визуализацию полезной. Воспроизводимость, документирование, контекст.
• Тема 3. Другие инструменты визуализации данных.
  Инструменты Business Intelligence: Power BI, Qlik, DataLens, Google Charts. Визуализация в Python (общий обзор библиотек для визуализации, фреймфорки). Специальные: Gephi, networkx, инструменты для работы с геоданными. Немного про особенности использования Tableau.

Элементы контроля

• Индивидуальный проект 1: дизайн визуализации.
• Индивидуальный проект 2: интерактивная визуализация геоданных или доработка готового проекта.
• Оценка за активность на семинарах

Промежуточная аттестация

• Промежуточная аттестация (2 модуль)
  0.4 * Индивидуальный проект 1: дизайн визуализации. + 0.4 * Индивидуальный проект 2: интерактивная визуализация геоданных или доработка готового проекта. + 0.2 * Оценка за активность на семинарах

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Acharya S., Chellappan S. Pro Tableau: A Step-by-Step Guide. - Apress, 2017.
• Khan A. Jumpstart Tableau: A Step-By-Step Guide to Better Data Visualization. - Apress, 2016.
• Whitney H. Data Insights: New Ways to Visualize and Make Sense of Data. - Morgan Kaufmann Publishers, 2013.

Рекомендуемая дополнительная литература

• Embarak O. Data Analysis and Visualization Using Python: Analyze Data to Create Visualizations for BI Systems. - Apress, 2018.
• Yau N. Visualize This: The FlowingData Guide to Design, Visualization, and Statistics. - John Wiley & Sons, 2011.