Основы анализа и визуализации данных для медиа (Журналисты 1 семестр 1 модуль) — различия между версиями
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
(Внесена контактная информация ассистента) |
Rogovich (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 44: | Строка 44: | ||
! № !! Тип !! Дата | ! № !! Тип !! Дата | ||
|- | |- | ||
| − | | 1 || Самостоятельная работа | + | | 1 || Самостоятельная работа [https://docs.google.com/document/d/16mST6CCTQFV05HZ22k1VyxXkbuN71g5O16mm0Vlk4fc/edit?usp=sharing Пример || 6 октября в 15.10 группа жур_2, в 16.40 группа жур_1] |
|- | |- | ||
| − | | 2 || Самостоятельная работа №2 || | + | | 2 || Самостоятельная работа №2 || 15 октября в 16.40 группа жур_2, в 18.10 группа жур_1 |
|- | |- | ||
| 3 || Домашнее задание || [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1YDdRdYWpECYPzbX8-d68Wjr6xliQarTxhUW_nTmQp_w/edit?usp=sharing Форма записи] | | 3 || Домашнее задание || [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1YDdRdYWpECYPzbX8-d68Wjr6xliQarTxhUW_nTmQp_w/edit?usp=sharing Форма записи] | ||
Версия 23:36, 4 октября 2018
Содержание
О курсе
"Основы анализа и визуализации данных для медиа" читается на 4 курсе, в 1 модуле.
Преподаватель
Рогович Татьяна Владимировна
Ассистент
Филатов Михаил
- Telegram: @mihfil
Материалы курса
Лекции
| № | Тема | Презентация |
|---|---|---|
| 1 | Введение в журналистику данных. Кейсы применения анализа данных и визуализаций в современных редакциях. Источники данных (открытые и закрытые базы, скрейпинг данных из всемирной сети, Google Trends, краудсорсинг и онлайн-эксперименты). Обсуждение кейсов подтасовки данных. | Лекция 1 |
| 2 | Введение в статистику. Понятия выборки и генеральной совокупности. Введение в теорию вероятности. Методы эксперимента и наблюдения. Виды переменных (категориальные, порядковые, непрерывные, дискретные). Главные вопросы при работе с данными: как были собраны данные, насколько надежна информация. Понятия концептуализации и валидности. | Лекция 2 |
| 3 | Генеральная совокупность и выборки. | Лекция 3 |
| 4 | Семинар. Частотные таблицы. Меры центральной тенденции. Меры разброса. Z и T статистики. | Лекция 4 |
| 5 | Основные типы визуализации данных. | Лекция 5 |
| 6 | Принципы оценки визуализаций: отличаем хорошее от плохого, замечаем манипуляции с данными. Принципы восприятия визуальной информации. | Лекция 6 |
| 7 | Фантастические графики и где их использовать. Корреляция. | Лекция 7 |
| 8 | TBC | TBC |
Самостоятельные работы и домашнее задание
| № | Тип | Дата |
|---|---|---|
| 1 | Самостоятельная работа [https://docs.google.com/document/d/16mST6CCTQFV05HZ22k1VyxXkbuN71g5O16mm0Vlk4fc/edit?usp=sharing Пример | 6 октября в 15.10 группа жур_2, в 16.40 группа жур_1] |
| 2 | Самостоятельная работа №2 | 15 октября в 16.40 группа жур_2, в 18.10 группа жур_1 |
| 3 | Домашнее задание | Форма записи |
Экзамен
27 октября 2018 г.
Список рекомендуемой литературы
Основная литература
- Бослав С. Статистика для всех.
- Gravetter F, Wallnau L. Statistics for behavioral sciences.
Дополнительная литература
- Уилан Ч. Голая статистика.
- Gray J, Bounegru L, Chambers L. The Data Journalist Handbook.
- Tufte E. The visual display of quantitative information.
- Huff D. How to lie with statistics.
- Livingston C, Voakes P. Working with numbers and statistics.
- Савельев В. Статистика и котики.
