Основы анализа и визуализации данных для медиа (Журналисты 1 семестр 1 модуль) — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
 
(не показаны 23 промежуточные версии 2 участников)
Строка 8: Строка 8:
  
 
* [mailto:rogovich@gmail.com E-mail]
 
* [mailto:rogovich@gmail.com E-mail]
 +
 +
==Ассистент==
 +
Филатов Михаил
 +
* [mailto:mihfil1998@yandex.ru E-mail]
 +
* Telegram: @mihfil
  
 
== Материалы курса ==
 
== Материалы курса ==
Строка 13: Строка 18:
 
{| class="wikitable"
 
{| class="wikitable"
 
|-
 
|-
−
! № !! Дата лекции!! Тема !! Презентация
+
! № !! Тема !! Презентация
 
|-
 
|-
−
| 1 || 1 сентября 2018 г. || 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 1 Лекция]
+
| 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 || 1 сентября 2018 г. || 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 2 Лекция]   
+
| 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 || 3 сентября 2018 г. || Описываем данные: распределение, меры центральности, дисперсия, корреляция.
+
| 3 || Генеральная совокупность и выборки. || [https://docs.google.com/presentation/d/1P3vgtc52TRmzQM1tKyF-fHBva7mbte4TFSnnM4ewV1M/edit?usp=sharing Лекция 3]
−
Что нам говорят опросы? Введение в наблюдательные исследования. Оцениваем качество выборки (случайная или неслучайная выборка, методы случайной выборки). Оценочные статистики выборки и их обобщение на генеральную совокупность.
+
−
|| [https://docs.google.com/presentation/d/1P3vgtc52TRmzQM1tKyF-fHBva7mbte4TFSnnM4ewV1M/edit?usp=sharing 3 Лекция]
+
 
|-  
 
|-  
−
| 4 || 3 сентября 2018 г. || TBC ||  TBC
+
| 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 || 22 сентября 2018 г. || TBC || TBC
+
| 5 || Основные типы визуализации данных. || [https://docs.google.com/presentation/d/1o7ICxQQhQzYk-QhEgfPcPSIHRKSBs6J-DttXqy93EaM/edit#slide=id.g742e3e7cd_1_16 Лекция 5]
 
|-
 
|-
−
| 6 || 22 сентября 2018 г. || TBC || TBC
+
| 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 || 24 сентября 2018 г. || TBC || TBC
+
| 7 || Фантастические графики и где их использовать. Корреляция. || [https://docs.google.com/presentation/d/1mJONkRPztArZgYILJ2N9Cl8kmjOE9fAJHspUmgQJXl0/edit#slide=id.g742e3e7cd_1_16 Лекция 7]
 
|-
 
|-
−
| 8 || 24 сентября 2018 г.  || TBC || TBC
+
| 8 || TBC [https://public.tableau.com/en-us/s/ Tableau Public]|| [https://1drv.ms/u/s!Au_p7G0Px2PQg41MKrmil7NpSGlB_g Материалы]
−
|}
+
−
 
+
−
===Семинары===
+
−
 
+
−
{| class="wikitable"
+
−
|-
+
−
! № !! Дата семинара!! Тема !! Материалы к занятию
+
−
|-
+
−
| 1 || 17 сентября 2018 г. || TBC || TBC
+
−
|-
+
−
| 2 || 17 сентября 2018 г. || TBC||  TBC
+
−
|-
+
−
| 3 || 22 сентября 2018 г. || TBC || TBC
+
−
|-
+
−
| 4 || 24 сентября 2018 г. || TBC ||  TBC
+
−
|-
+
−
| 5 || 29 сентября 2018 г. || TBC || TBC
+
−
|-
+
−
| 6 || 29 сентября 2018 г. || TBC || TBC
+
−
|-
+
−
| 7 || 29 сентября 2018 г. || TBC || TBC
+
−
|-
+
−
| 8 || 29 сентября 2018 г. || TBC || TBC
+
−
|-
+
−
| 9 || 1 октября 2018 г. || TBC || TBC
+
−
|-
+
−
| 10 || 1 октября 2018 г. || TBC || TBC
+
−
|-
+
−
| 11 || 6 октября 2018 г. || TBC  || TBC
+
−
|-
+
−
| 12 || 6 октября 2018 г. || TBC || TBC
+
−
|-
+
−
| 13 || 6 октября 2018 г. || TBC || TBC
+
−
|-
+
−
| 14 || 8 октября 2018 г. || TBC || TBC
+
−
|-
+
−
| 15 || 8 октября 2018 г. || TBC || TBC
+
−
|-
+
−
| 16 ||13 октября 2018 г. || TBC || TBC
+
−
|-
+
−
| 17 ||13 октября 2018 г. || TBC || TBC
+
−
|-
+
−
| 18 ||13 октября 2018 г. || TBC || TBC
+
−
|-
+
−
| 19 ||15 октября 2018 г. || TBC || TBC
+
−
|-
+
−
| 20 ||15 октября 2018 г. || TBC || TBC
+
−
|-
+
−
| 21 ||15 октября 2018 г. || TBC || TBC
+
 
|}
 
|}
  
Строка 87: Строка 42:
 
{| class="wikitable"
 
{| class="wikitable"
 
|-
 
|-
−
! № !! Тип !! Дата
+
! № !! Тип !! Дата !! Результаты
 
|-
 
|-
−
| 1 || Самостоятельная работа №1 || TBC
+
| 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 || TBC
+
| 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 || TBC
+
| 3 || Домашнее задание || [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1YDdRdYWpECYPzbX8-d68Wjr6xliQarTxhUW_nTmQp_w/edit?usp=sharing Форма записи]
 
|}
 
|}
  
 
===Экзамен===
 
===Экзамен===
 
27 октября 2018 г.
 
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 ==
 
== Список рекомендуемой литературы ==

Текущая версия на 10:48, 27 октября 2018

О курсе

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

Канал курса в Slack

Преподаватель

Рогович Татьяна Владимировна

Ассистент

Филатов Михаил

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

Семинары 1-4

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 Tableau Public Материалы

Самостоятельные работы и домашнее задание

№ Тип Дата Результаты
1 Самостоятельная работа №1 Пример 6 октября в 15.10 группа жур_2, в 16.40 группа жур_1 Результаты СМ №1
2 Самостоятельная работа №2 Пример Самостоятельная работа у всех 18 октября в 13:40! Результаты СМ №2
3 Домашнее задание Форма записи

Экзамен

27 октября 2018 г.

Проект

Где искать данные?

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.
Источник — «http://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Основы_анализа_и_визуализации_данных_для_медиа_(Журналисты_1_семестр_1_модуль)&oldid=30357»