Что нового

Скачать курсы бесплатно. Слив базы курсов. Все курсы online

Присоединяйтесь к нам! У нас тысячи отборного премиум курсов на любой вкус! Все платные курсы - БЕСПЛАТНО!

Новинки каждый день

Мы добавляем по 1.000 новых курсов ежедневно.

Обсуждение

Общайся с единомышленниками по интересующим тебя материалам

Гибкие тарифы

Мы гибки в ценообразовании. Тарифы на месяц и на год!

[Нетология] Дата-журналист: истории, основанные на данных (Андрей Дорожный)

admin

Administrator
Команда форума
Регистрация
13.03.2019
Сообщения
29 293
Реакции
1 044
Баллы
113
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
Вы научитесь пользоваться инструментами и подходами в Python, чтобы начать работать с данными и анализировать в нём информацию.

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

Вы научитесь оценивать, связаны ли признаки, а также делать обоснованные выводы о том, значима ли эта связь статистически. Узнаете о статистических гипотезах, способах их проверки и об основных статистических критериях, которые для этого разработаны. Рассмотрите случайные события, их свойства и операции над ними.

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

Знакомство с инфраструктурой Tableau. Загрузка данных. Первый дашборд
Основные виды визуализаций. Лучшие практики визуализации
Основы 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











 
shape1
shape2
shape3
shape4
shape7
shape8
Верх