Data Visualization

2022/2023

Academic Year

RUS

Instruction in Russian

3

ECTS credits

Delivered at:

Department of Foreign Languages

Course type:

Elective course

When:

2 year, 3 module

Instructor

Павлова Ольга Михайловна

Программа дисциплины

Аннотация

Задача курса – познакомить с ключевыми особенностями задач по визуализации данных и производственно-творческим циклом для решения этих задач. Основной результат курса – портфолио начинающего визуализатора данных.

Цель освоения дисциплины

• Познакомить с ключевыми особенностями задач по визуализации данных и производственно-творческим циклом для решения этих задач.
• Формирование у студентов навыков по аналитике и визуализации данных с использованием цифровых технологий

Планируемые результаты обучения

• К концу курса студент, добросовестно занимавшийся (-ая) на очных занятиях и делавший (-ая) внеклассную работу, подходит с публичным портфолио, демонстрирующим его квалификацию как начинающего специалиста по визуализации данных. С учётом профессии, полученной на бакалавриате, студент может проходить собеседование на должности младших специалистов, в обязанности которых входит решение задач по визуализации данных.
• Понимает базовые принципы аналитики и подготовки данных для визуализации;
• Знает правила подачи информации, может привести пример разных типов визуализации и различает их по базовым маркерам;
• Знает основные особенности современных цифровых технологий и соответствующие правила подачи информации;
• Понимает последовательность действий в производственно-творческом цикле по производству контента, может планировать процесс визуализации данных, знает, какие цели необходимо ставить, какие существуют основные показатели эффективности;
• Может самостоятельно выполнить процесс визуализации данных от постановки задачи до создания финального продукта;
• Знает набор инструментов для визуализации данных и умеет его использовать;
• Обладает достаточными навыками, знаниями и портфолио, чтобы проходить собеседование на должности младших специалистов, в обязанности которых входит решение задач по визуализации данных.

Содержание учебной дисциплины

• Приёмы чтения визуализированных данных
• Психологические особенности восприятия данных
• Паттерны визуализации структурированных данных
• Математические инструменты визуализации
• Статистика как инструмент повествования
• Инструментальная палитра для визуализации данных
• Проблемы, ошибки и тёмные практики
• Критический анализ входящих данных
• Псевдовизуализация в невизуальных средах
• Интерактив и динамика как инструменты вовлечения
• История, современность, перспективы и отраслевой контекст
• Смежные дисциплины и интегрированные навыки
• Визуализация данных для принятия бизнес-решений
• Визуализация как цель коллаборативного проекта

Элементы контроля

• Исследовательские задачи на составление мини-эссе или интерактивного документа
• Экзамен
• Лекционные занятия

Промежуточная аттестация

• 2022/2023 учебный год 3 модуль
  0.5 * Экзамен + 0.3 * Лекционные занятия + 0.2 * Исследовательские задачи на составление мини-эссе или интерактивного документа

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Данные: визуализируй, расскажи, используй. Сторителлинг в аналитике, Нафлик, К.Н., 2020
• Как вытащить из данных максимум: Навыки аналитики для неспециалистов, Морроу, Д., 2022

Рекомендуемая дополнительная литература

• Как лгать при помощи статистики, Хафф, Д., 2022
• Математика с дурацкими рисунками: Идеи, которые формируют нашу реальность, Орлин, Б., 2021

Авторы

• Котюкова Анастасия Васильевна
• Тямчик Азалия Александровна