Data Visualization and Data Culture

2020/2021

Academic Year

RUS

Instruction in Russian

7

ECTS credits

Delivered at:

Department of Foreign Languages

Course type:

Elective course

When:

1 year, 4 module

Instructor

Koltsova, Olessia

Программа дисциплины

Аннотация

В ходе курса "Визуализация данных и Data Culture" студенты формируют отношение к данным как к структуре, позволяющей подтвердить или опровергнуть сформулированную ранее гипотезу. Раскрыть её с новой стороны, более ярко выделить характерные точки. На основе систематизированных данных формируется история увлекающая читателя, позволяющая глубже погрузиться в проблему. Раскрыть неочевидные, скрытые стороны. Вторая часть курса "Визуализация данных и Data Culture" посвящена практическим вопросам визуализации. Студенты формулируют гипотезы и подтверждают их данными. Выстраивают увлекательные истории, позволяющие погрузиться в освещаемую проблему и затронуть её скрытые стороны.

Цель освоения дисциплины

• Ознакомление с основами систематизации данных. Формирование умений правильно видеть и обобщать информацию. Освоение инструментария.

Планируемые результаты обучения

• Студент знает историю и периодизацию развития инфографики.
• Студент владеет основными методами исследования аудитории
• Студент различает основные типы визуальных, графических образов
• Студент умеет проводить количественные исследования целевой группы
• Студент умеет проводить качественные исследования целевой группы

Содержание учебной дисциплины

• История визуализации данных
  Протоинфографика и первые примеры современной визуализации данных. Их влияние на общество.
• Типы графических образов
  Разбор основных и дополнительных групп графических образов для визуализации данных.
• Типы смысловых образов.
  Аналитическая инфографика, новостная инфографика и инфографика реконструкции.
• Статичная и динамичная визуализации.
  Сравнение двух подходов. Сильные и слабые стороны.
• Практическая часть.
  Выбор темы, поиск и систематизация и очистка данных. Выбор способа визуализации.

Элементы контроля

• Домашнее задание
  Выполняется письменно или в электронной форме, не разбивается на варианты и состоит из небольших упражнений, проверяющих усвоение материала лекций и семинаров.
• Экзамен
  Проводится письменно в аудитории. Задания разбиты по вариантам. Задания к экзамену разработаны на основе пройденного материала. На экзамене разрешается пользоваться источниками по согласованию с преподавателем. На написание экзамена отводится 90 минут. Прокторинг не требуется.
• Активность на занятиях

Промежуточная аттестация

• Промежуточная аттестация (4 модуль)
  0.2 * Активность на занятиях + 0.5 * Домашнее задание + 0.3 * Экзамен

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Ahmed, S. E. (2017). Big and Complex Data Analysis : Methodologies and Applications. Cham, Switzerland: Springer. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1383914

Рекомендуемая дополнительная литература

• Krum, R. (2014). Cool Infographics : Effective Communication with Data Visualization and Design. Indianapolis, Indiana: Wiley. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=654832