Дата-журналист: истории, основанные на данных

Учитесь видеть истории, скрытые в массивах данных. Анализируйте данные с Python, визуализируйте в Tableau. Используйте инфографику, лонгриды или интерактивные тесты, чтобы представить читателям полученные инсайты

Дата-журналист: истории, основанные на данных
Цена
80000
Кэшбэк до 7,5%
7 месяцев7 месяцев
СертификатСертификат
РусскийРусский
Нетология
Купить с кэшбэком

Описание:

Почему дата-журналистика — профессия будущего

В мире появляется всё больше данных. Но данные сами по себе — это набор символов. Нужны специалисты, которые умеют извлекать важные для государства, бизнеса и общества инсайты и подавать их читателям в понятном виде. 

Высокий спрос на специалистов

Мировые медиа, как традиционные, так и корпоративные, имеют в штате специалистов по работе с данными. Для некоторых редакций наличие навыков работы с данными — ключевое преимущество при выборе кандидата на должность. 

В России этот рынок только формируется — это свободная ниша, которая испытывает потребность в квалифицированных кадрах. 

Курс особенно подойдёт 

  • Журналистам, контент-маркетологам, блогерам. Освоите инструменты для создания полноценных исследований и откроете огромное информационное поле для новых материалов. Научитесь писать, опираясь на факты, прокачаетесь в специальности и сможете претендовать на высокую зарплату. 
  • Product / project менеджерам, PR-специалистам. Научитесь собирать данные внутри компании или продукта, поймёте, как их использовать и для чего. Сможете создавать статьи, спецпроекты и материалы для СМИ и повышать узнаваемость своего продукта/проекта. Находить гипотезы и работать с ними, создавать повестку. 

Чему вы научитесь на курсе

  • Анализировать. Использовать Python для статистического анализа данных, искать закономерности, строить гипотезы и задавать вопросы к данным
  • Визуализировать. Обрабатывать данные любой сложности в Tableau, формировать понятные и наглядные отчёты по ключевым показателям
  • Рассказывать. Создавать из подтверждённых гипотез и фактов рассказ для читателя, добавлять в историю проблему и героя

Программа курса:

Python для анализа данных 

  • Основы Python и Git (арифметика)
  • Базовые типы данных и циклы
  • Функции и классы
  • Продвинутые типы данных: массивы, множества, словари
  • Python для анализа данных: numpy и scipy
  • Python для анализа данных: pandas
  • Основные библиотеки для подключения к БД из Python
  • Инструменты matplotlib, seaborn для визуализации
  • Выбор способа визуализации под задачу

Статистика для аналитиков 

  • Основы описательной статистики, виды распределений в Python
  • Центральная предельная теорема и статистический анализ данных в Python
  • Основные статистические тесты и проверка гипотез
  • Кейс-стади. Статистические показатели в Python 

Tableau: творить, исследуя данные

  • Знакомство с инфраструктурой Tableau. Загрузка данных. Первый дашбордОсновные виды визуализаций. Лучшие практики визуализацииОсновы работы с расчётными полями, фильтрами, множествами и группировками
  • Использование параметров, объединение нескольких источников
  • Сложные расчётные поля, обзор основных групп функций
  • Функции LOD, Set Actions, Parameter Actions
  • Разработка дашбордов. Настройка взаимодействия между визуализациями
  • Tableau Professional. Подключение к базам данных SQL
  • Основы работы с Tableau Server 

Дата сторителлинг 

  • Excel для дата-журналиста
  • Визуализация данных
  • Основы картографии
  • Формирование дата-истории
  • Инструменты дата-сторителлинга