О курсе

Есть множество важных и оказавших влияние на общество историй, которые можно было бы рассказать, не углубляясь в анализ данных — возможно, именно они составляют большую часть когда-либо написанных журналистских репортажей. Однако есть истории, которые никогда не увидели бы свет, если бы журналисты — часто вместе с учеными, аналитиками, экспертами — не проанализировали многие строки записей в различных реестрах и не увидели какие-то тренды и паттерны. Некоторые из журналистов, чтобы уметь видеть — и рассказывать — такие истории, приобрели навыки аналитиков, программистов, дизайнеров. Но эти навыки, а точнее комплекс таких навыков целиком, касается не одних только журналистов. Способность рассказывать истории с помощью данных нужна и в бизнесе, и в научной коммуникации, и в маркетинге. Поэтому я порой даже предпочитаю название data storyteller.

Благодаря основанным на больших лингвистических моделях чат-ботам (“ИИ”), порог входа в журналистику данных, казалось бы, стал ниже. Однако никакой искусственный интеллект не может заменить способность видеть историю, понимать свою аудиторию и как именно доносить ей какую-то идею, а также способность мыслить критически (вероятно, самый нужный навык для любого человека и профессионала во второй половине 2020-х годов).

В этом курсе я хочу на реальных примерах из индустрии и собственной практики показать, как можно, надо (и не надо) делать, чтобы создавать эффектные истории и эффективные нарративы с помощью данных.

  • Чему вы научитесь?

    Что вы вынесете из занятия:

    • Этапы работы над материалом
    • Какие навыки нужны — даже если вы будете пользоваться “ИИ”

Преподаватели

  • Дада Линделл

    Дада Линделл

    Дада Линделл- Дата-журналист, журналист-расследователь, член жюри Sigma Awards. Вела курсы по журналистике данных и верификации для Radio Free Europe/Radio Liberty, Белсат, Free Russia Foundation, Strelka Institute и других организаций.

Программа

01

1. Чему мы научимся на курсе. Стек навыков
Что такое журналистика данных? Разбираем вдохновляющие примеры, и как они сделаны. Что вы вынесете из занятия:
-Этапы работы над материалом
-Какие навыки нужны - даже если вы будете пользоваться “ИИ”
2. Что такое данные
Как отличить просто информацию от данных? Что такое “парсинг” и “скрейпинг”. Что вы вынесете из занятия:
-Как видеть данные вокруг их себя, и как добыть их для работы - или как объяснить заказчику, что это невозможно или бессмысленно
-Способы и целесообразность самостоятельного сбора данных
3. Где обитают данные
Форматы данных, способы их сбора и систематизации. Что вы вынесете из занятия:
-Какие существует форматы данных, и почему это важно
-Куда или к кому обращаться, чтобы получить какие-то данные
-Как собирать данные самостоятельно, в команде или с помощью “ИИ”
4. Постановка гипотез
Гипотеза - понятие из науки и математической статистики. Журналисты часто пытаются “доказать гипотезу”, и уже с этого начинается ошибочный подход к работе. Работать же без гипотезы и понимания ее очень часто чревато пустой тратой большого количества усилий.  Что вы вынесете из занятия:
-Что такое гипотезы, как их строить и как проверять
-Почему нежелательно начинать копаться в данных без гипотез
-Как с помощью гипотез запитчить проект редакции, начальнику или заказчику
5-6. Введение в статистику
Описание данных - это способ их понять. Знание статистики помогает журналисту и аналитику видеть в данных проблему - а значит, и историю. “Средняя зарплата по стране”, как и “средняя температура по больнице” ничего не показывают, но почему именно? Почему именно получается так, что социологический опрос утверждает, что граждане довольны жизнью, хотя никто из ваших друзей - нет? Что вы вынесете из занятия:
-Что означают статистические показатели, и как они рассчитываются
-Что такое корреляции, и когда можно и нельзя их применять
-Как от статистических показателей перейти к истории, и почему важно понимать, что именно вы насчитали
-Когда статистика врет - и врет ли
7. Обработка данных
Обработка, очистка, обогащение данных - самый трудоемкий и чаще всего самый долгий этап работы. Что вы вынесете из занятия:
-Зачем нужна очистка и обогащение данных
-Как обрабатывать данные самостоятельно или с помощью “ИИ”
8. Введение в визуализацию
Просто написать какую-то цифру текстом или проговорить голосом в фильме или на презентации часто имеет мало эффекта - люди плохо воспринимают такую информацию на слух. История, показанная через данные, всегда требует визуализации. Что вы вынесете из занятия:
-Виды визуализаций
-Минимальный иструментарий для производства инфографики
9. Геопространственный анализ
Вооруженные конфликты, природные катастрофы, воздействие человека на окружающую среду - минимальный набор тем, которые все последние годы освещаются с помощью геопространственного анализа и анализа спутниковых снимков. Как это выглядит с точки зрения редакции, и насколько высок порог входа? Что вы вынесете из занятия:
-Откуда редакция может получить спутниковые снимки
-Как смотреть на спутниковые снимки, и не ошибиться
10. Питчинг
Тренируемся питчить идеи проектов, основанных на данных. Задача каждого студента - за несколько минут презентовать идею проекта и ответить на вопросы менторов и аудитории.

Поступающим

Как подать заявку на курс?

  • Заявки принимаются через гугл-форму