enthaltenDas Erzählen von Geschichten mit Hilfe von Daten gehört zwar schon seit den Anfängen der Nachrichtenbranche dazu, aber es erlebt derzeit eine Renaissance. Grafikredaktionen, die früher als "Kunstabteilung" bezeichnet wurden, ein Unterbereich außerhalb der Arbeit von Nachrichtenredaktionen, werden zu einem zentralen Bestandteil der Arbeit von Nachrichtenredaktionen. Von denjenigen, die Nachrichtengrafiken entwerfen, wird erwartet, dass sie vollwertige Journalisten sind und eng mit Reportern und Redakteuren zusammenarbeiten (sie tragen oft verschiedene Titel: Datenjournalisten, Nachrichtenkünstler, Grafikreporter, Entwickler usw.). In diesem Kurs lernen Sie, wie man über die visuelle Darstellung von Daten nachdenkt, wie und warum das funktioniert und wie man es richtig macht. Wir werden lernen, wie man Diagramme wie die New York Times, Vox, Pew und FiveThirtyEight erstellt. Am Ende können Sie Ihre schönen Diagramme in Publikationen, Blogbeiträgen und Websites einbetten. Dieser Kurs setzt grundlegende Programmierkenntnisse voraus, vorzugsweise in Python. Wir bieten jedoch auch eine kurze Übersicht über Python in Modul 1, falls Sie die Grundlagen auffrischen und einfache Datenanalysen durchführen möchten.
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Empfohlene Erfahrung
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Python-Bibliotheken
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Daten-Berichterstattung
- Kategorie: Plotly
- Kategorie: Datenvisualisierung
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In diesem Kurs gibt es 6 Module
In diesem Modul werden Sie mit dem Kurs, Ihren Mitschülern und der Lernumgebung vertraut gemacht.
Das ist alles enthalten
1 Video3 Lektüren2 Quizzes1 Diskussionsthema
Dieses Modul beginnt mit einem Überblick über die Geschichte und die sich abzeichnenden Trends der Datenvisualisierung im Journalismus. Anschließend werden Sie verschiedene Arten von Diagrammen untersuchen und deren Vor- und Nachteile vergleichen. Auf diese Weise werden Sie in der Lage sein, eine Vielzahl von grafischen Formen zu erkennen und ihre Fähigkeiten bzw. Mängel zu bewerten sowie zu erkennen, in welchen Situationen die einzelnen Diagrammtypen typischerweise für das Geschichtenerzählen eingesetzt werden. Wir werden auch den Klassiker von Edward Tufte, The Visual Display of Quantitative Information, durchgehen und lernen, wie man Fehler und Täuschungen in der Datenvisualisierung aufspüren und artikulieren kann.
Das ist alles enthalten
3 Videos2 Lektüren1 Quiz1 Unbewertetes Labor
In diesem Modul werden wir uns zunächst einige Beispiele für erfolgreiche Datenvisualisierungen im Journalismus ansehen. Dann werden wir uns mit Zahlen beschäftigen und den Prozess der Umwandlung von Daten in Informationen kennenlernen. Als Nächstes werden wir Theorien zur visuellen Wahrnehmung und Konzepte zur Visualisierung untersuchen und uns mit dem visuellen Channel-Ranking vertraut machen - einem nützlichen Leitfaden für die Gestaltung von Nachrichtenvisualisierungen. Sie werden präattentive Attribute bewerten und herausfinden, warum diese bei Visualisierungen wichtig sind. Sie werden auch praktische Übungen machen, um zu lernen, wie Datenverarbeitung uns hilft, fundierte Entscheidungen zu treffen.
Das ist alles enthalten
3 Videos2 Lektüren1 Quiz1 peer review2 Unbewertete Labore
In diesem Modul lernen wir die Rahmenbedingungen und Techniken kennen, die zur Integration von Visualisierungen in eine Erzählung verwendet werden können. Sie werden untersuchen, welche Rolle Nachrichten und Interaktionen dabei spielen, den Leser in ein Geschichtenpaket zu ziehen, das mehr Details enthält. In der praktischen Übung werden Sie mit der Erstellung von Diagrammen in Python beginnen. Sie werden Designtheorien und Konzepte anwenden, die Sie zuvor gelernt haben, um Liniendiagramme, Balkendiagramme und Streudiagramme zu erstellen.
Das ist alles enthalten
3 Videos2 Lektüren1 Quiz2 Unbewertete Labore
In diesem letzten Modul werden wir einige verwandte Konzepte der Kognition und des Gedächtnisses in der Visualisierung untersuchen. Sie werden untersuchen, wie wichtig es ist, die "richtige" Menge an Farbe an der richtigen Stelle einzusetzen und Gestaltprinzipien anzuwenden, um Ihre Datenvisualisierung zu entrümpeln. Zum Schluss werden wir verschiedene Übungen durchführen, um interaktive Karten mit Python zu erstellen
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3 Videos2 Lektüren1 Quiz1 peer review1 Unbewertetes Labor
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Dozent
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Geprüft am 9. Feb. 2021
Geprüft am 11. Juni 2020
Geprüft am 25. Dez. 2020
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Häufig gestellte Fragen
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