Просмотр исходного текста страницы Основы анализа и визуализации данных для медиа (Журналисты 1 семестр 1 модуль)

== О курсе ==
"Основы анализа и визуализации данных для медиа" читается на 4 курсе, в 1 модуле.

[https://join.slack.com/t/dataculture-jrn-4/shared_invite/enQtNDI3NjI0MzM3NzMyLThiNjIxOTE2NDMyMzJkNDg3ODgwNDdmODBhZDc2ZGVhMDUwYzRlZmI1ZDhjZjU4Yjk1NzExYTY2NTE3YWQzYWI Канал курса в Slack]

==Преподаватель==
Рогович Татьяна Владимировна

* [mailto:rogovich@gmail.com E-mail]

==Ассистент==
Филатов Михаил
* [mailto:mihfil1998@yandex.ru E-mail]
* Telegram: @mihfil

== Материалы курса ==
===Лекции===
{| class="wikitable"
|-
! № !! 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. || [https://docs.google.com/presentation/d/1Z0ctezPy31VKi7_0rrwAbf7Z8PllZzCVHMp6lk0uhSA/edit?usp=sharing 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.   || [https://docs.google.com/presentation/d/1_0Ia3oOzFxAqZTU8tWFDQhh0ma7DoQ3L_2fS8GaPnE4/edit?usp=sharing Лекция 2]  
|-
| 3 || Генеральная совокупность и выборки. || [https://docs.google.com/presentation/d/1P3vgtc52TRmzQM1tKyF-fHBva7mbte4TFSnnM4ewV1M/edit?usp=sharing Лекция 3]
|- 
| 4 || Семинар. Частотные таблицы. Меры центральной тенденции. Меры разброса. Z и T статистики. || [https://docs.google.com/presentation/d/1wBnZLJ7bpQNBMjnYOPDA413mBL8HLLem5yr5tGPX-fM/edit#slide=id.g742e3e7cd_1_16 Лекция 4]
[https://docs.google.com/presentation/d/1wBnZLJ7bpQNBMjnYOPDA413mBL8HLLem5yr5tGPX-fM/edit#slide=id.g3f75d634fe_0_111 Семинары 1-4] 
|-
| 5 || Основные типы визуализации данных. || [https://docs.google.com/presentation/d/1o7ICxQQhQzYk-QhEgfPcPSIHRKSBs6J-DttXqy93EaM/edit#slide=id.g742e3e7cd_1_16 Лекция 5] 
|-
| 6 || Принципы оценки визуализаций: отличаем хорошее от плохого, замечаем манипуляции с данными. Принципы восприятия визуальной информации. || [https://docs.google.com/presentation/d/1K2dvSatGxLVgU0OJ6-tis2HhoobMeOYT-IHD0JhQPXA/edit Лекция 6] 
|- 
| 7 || Фантастические графики и где их использовать. Корреляция. || [https://docs.google.com/presentation/d/1mJONkRPztArZgYILJ2N9Cl8kmjOE9fAJHspUmgQJXl0/edit#slide=id.g742e3e7cd_1_16 Лекция 7] 
|-
| 8 || TBC [https://public.tableau.com/en-us/s/ Tableau Public]|| [https://1drv.ms/u/s!Au_p7G0Px2PQg41MKrmil7NpSGlB_g Материалы] 
|}

===Самостоятельные работы и домашнее задание===

{| class="wikitable"
|-
! № !! Тип !! Дата !! Результаты
|-
| 1 || Самостоятельная работа №1 [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 || [https://docs.google.com/spreadsheets/d/150b7XMrmhc1ouMSGjP72EQJQxE9Qg4PcC8ZoMG_WYmA/edit?usp=sharing Результаты СМ №1]
|-
| 2 || Самостоятельная работа №2 [https://docs.google.com/document/d/1jDfDc-x-W4ZQQCRZg2jXc9AtV_TekYdknKtzleRDs_0/edit Пример]|| <span style="color:#ff0000" >Самостоятельная работа у всех 18 октября в 13:40!</span> || [https://docs.google.com/spreadsheets/d/150b7XMrmhc1ouMSGjP72EQJQxE9Qg4PcC8ZoMG_WYmA/edit#gid=559154418 Результаты СМ №2]
|-
| 3 || Домашнее задание || [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1YDdRdYWpECYPzbX8-d68Wjr6xliQarTxhUW_nTmQp_w/edit?usp=sharing Форма записи]
|}

===Экзамен===
27 октября 2018 г.

[https://docs.google.com/document/d/1ycbgqgiHLCnRpCqQtymDCWMM-JKzb4sEbf_WS9VvbD8/edit Проект]

[https://docs.google.com/document/d/14QYNVGocthsh47mrqswD-g0CeKXN3IFCYae7NL2WQxg/edit Где искать данные?]

[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1IynFsVSPLmse-C423nitBV2JjFYo68iQBznynuXzmgk/edit?usp=sharing Запись на экзамен]

== 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.