Syllabus
JE MOŽNÉ, ŽE POŘADÍ PŘEDNÁŠEK SE BUDE MĚNIT. ZMĚNA JE MOŽNÁ TAKÉ U NĚKTERÝCH TÉMAT.
1) Úvodní a organizační hodina Teoretick á část: Struktura kurzu; Zdroje dat Praktická část: Čištění dat Cvičení (dobrovolné, nikoliv jeden z pěti úkolů): Splňte několik úkolů s daty v SPSS a Excelu. Úkol č. 1a: Zaregistrujte se na Českém sociálněvědním datovém archivu. Najděte si v jeho databázích jednu nebo několik proměnných, které jsou pro Vás zajímavé a pro které existují alespoň čtyři měření v různých časových bodech. Stáhněte příslušné datové soubory.
2) Co je to datová žurnalistika? Teoretická část: Historie a vývoj vizualizace, zajímavé příklady, nejčastější chyby. Praktická část: Úvod do tvorby grafů v kancelářském tabulkovém editoru typu MS Excel a v programovacím prostředí typu R. DŮLEŽITÉ: na tuto hodinu si nainstalujte software R a R-Studio
3) Tvorba grafů v kancelářském tabulkovém editoru typu MS Excel a v programovacím prostředí typu R Praktická část: Tipy a triky jak na grafy v tabulkovém editoru Úkol č. 1b: Použijte data stažená v rámci úkolu 1a a vizualizujte je v libovolném softwaru na základě rad a tipů z praktické části. Je potřeba předložit alespoň tři vizualizace, z nichž každá bude vyprávět odlišný příběh (lze například použít třídění podle sociodemografických proměnných). Vizualizace krátce interpretujte.
4) Jak z běžných vizualizací vytáhnout maximum? Teoretická část: Proč je u vizualizace potřeba přemýšlet? Přehled nejběžnějších typů matoucích a chybných vizualizací. Praktická část: Ukázky, jak lze z "defaultních" grafů vytáhnout víc. Úkol č. 2: Zpracujte "diverging bar chart"
5) Úvod do jazyka R, jednoduché vizualizace v R Teoretická část: R jako nástroj pro práci s daty. Jaké grafy jsou vhodné pro jaká data - zopakování základních konceptů Praktická část: Představení jazyka R a jednoduchých vizualizací v něm Úkol č. 3: Předělejte alespoň 1 z vizualizací z úkolu č. 1b pomocí R. dohledejte si k danému tématu další zdroje (články na internetu, studie apod.). Napište krátký článek, který bude dávat dohromady vyhledané zdroje a Vaše vizualizace včetně Vašich interpretací.
6) Vizualizace v R II Na úvod: Prezentace vybraných úkolů 1b, 2 a 3 studenty + diskuse Praktická část: Další možnosti vizualizace v R s důrazem na package ggplot2 Úkol č. 4: Předělejte všechny své vizualizace z úkolu č. 1b pomocí R ggplot2.
7) Vizualizace v R III Na úvod: Prezentace vybraných úkolů č. 4 studenty + diskuse Praktická část: Další možnosti vizualizace v R Úkol č. 5: Bude upřesněno podle probrané látky
8) Vybrané nástroje pro vizualizaci bez programování Na úvod: Prezentace vybraných úkolů č. 5 studenty Praktická část: Ukázka práce s Info.gram; datawrapper.de; nástroje Google-drive, případně další Úkol č. 6: Vizualizace pomocí Info.gram nebo podobného nástroje plus interpretace
9) Jak svou vizualizaci dostat na web? Teoretická část: Jak funguje internet Praktická část: Jaké jsou možnosti pro publikování svých vizualizací na internetu
10) Social network analysis, SNA Teoretická část: Představení principu SNA s důrazem na vizualizaci Praktická část: Ukázka vizualizace sítě v Gephi Úkol č. 7: Obstarejte si síťová data, vizualizujte je, síť interpretujte (za využití měr centrality)
11) Velké opakovací cvičení
12) BUDE UPŘESNĚNO
Annotation
Prakticky orientovaný kurz seznámí studenty s vybranými technikami vizualizace a (nejen) mediální prezentace dat. Většina setkání je explicitně rozdělena na teoretickou a praktickou část, přičemž praktická část má za cíl osvojit si konkrétní dovednost v oblasti vizualizace dat. Největší pozornost je věnována praktickému zvládnutí vizualizace dat v různých softwarových nástrojích.
UPOZORNĚNÍ: Předmět může být poměrně náročný pro studenty bez předchozí zkušenosti s prací s datovými soubory. Předmět proto příliš nedoporučuji studentům prvního ročníku bakalářského studia.
