Si raconter des histoires à l'aide de données fait partie de la pratique de l'information depuis ses débuts, cette pratique est en pleine renaissance. Les bureaux graphiques, qui étaient auparavant considérés comme le "département artistique", un sous-domaine extérieur au travail des salles de rédaction, sont en train de devenir une partie essentielle du fonctionnement des salles de rédaction. Les personnes (qui portent souvent des titres divers : journalistes de données, artistes de l'information, reporters graphiques, développeurs, etc.) qui conçoivent les graphiques d'information sont censées être des journalistes à part entière et travailler en étroite collaboration avec les reporters et les rédacteurs en chef. L'objectif de ce cours est d'apprendre à réfléchir à la présentation visuelle des données, comment et pourquoi cela fonctionne, et comment le faire correctement. Nous apprendrons à créer des graphiques comme ceux du New York Times, de Vox, de Pew et de FiveThirtyEight. À la fin, vous pourrez partager et intégrer vos magnifiques graphiques dans des publications, des articles de blog et des sites Web. Ce cours suppose que vous avez des connaissances de base en codage, de préférence en Python. Cependant, nous fournissons également une brève révision de Python dans le module 1, au cas où vous souhaiteriez vous rafraîchir sur les bases et effectuer des analyses de données simples.
Visualisation pour le journalisme de données
Enseigné en Anglais
Certains éléments de contenu peuvent ne pas être traduits
9 627 déjà inscrits
(67 avis)
Expérience recommandée
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Bibliothèques Python
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : Rapports sur les données
- Catégorie : Plotly
- Catégorie : Visualisation de Données
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Il y a 6 modules dans ce cours
Dans ce module, vous vous familiariserez avec le cours, vos camarades de classe et l'environnement d'apprentissage.
Inclus
1 vidéo3 lectures2 quizzes1 sujet de discussion
Ce module commence par un résumé de l'histoire et des tendances émergentes de la visualisation des données dans le journalisme. Vous explorerez ensuite différents types de graphiques et comparerez leurs avantages et leurs inconvénients. Ce faisant, vous serez en mesure de reconnaître une grande variété de formes graphiques et d'évaluer leurs capacités/inconvénients, ainsi que les situations dans lesquelles chaque type de graphique est typiquement utilisé dans la narration. Nous parcourrons également l'ouvrage classique d'Edward Tufte, The Visual Display of Quantitative Information, et nous apprendrons à localiser et à articuler les erreurs et les tromperies dans la visualisation des données.
Inclus
3 vidéos2 lectures1 quiz1 laboratoire non noté
Dans ce module, nous examinerons d'abord quelques exemples de visualisations de données réussies dans le domaine du journalisme. Nous approfondirons ensuite les chiffres, en apprenant le processus de transformation des données en informations. Ensuite, nous explorerons les théories de la perception visuelle et les concepts de la visualisation et nous nous familiariserons avec le classement visuel des chaînes, une ligne directrice utile pour la conception de visualisations d'actualités. Vous évaluerez les attributs pré-attentifs et pourquoi ils sont importants dans les visualisations. Vous aurez également des exercices pratiques pour apprendre comment le traitement des données nous aide à prendre des décisions éclairées.
Inclus
3 vidéos2 lectures1 quiz1 évaluation par les pairs2 laboratoires non notés
Dans ce module, nous découvrirons les cadres et les techniques qui peuvent être utilisés pour intégrer des visualisations dans un récit. Vous examinerez le rôle que jouent les messages et les interactions pour attirer les lecteurs dans un ensemble d'histoires contenant plus de détails. Pour l'exercice pratique, vous commencerez à créer des graphiques en Python. Vous appliquerez les théories et les concepts de conception que vous avez appris précédemment pour construire des graphiques linéaires, des diagrammes à barres et des diagrammes de dispersion.
Inclus
3 vidéos2 lectures1 quiz2 laboratoires non notés
Dans ce dernier module, nous explorerons certains concepts liés à la cognition et à la mémoire dans la visualisation. Vous examinerez l'importance d'utiliser la "bonne" quantité de couleur au bon endroit et appliquerez les principes de la Gestalt pour désencombrer votre visualisation de données. Enfin, nous travaillerons sur différents exercices pour créer des cartes interactives avec Python
Inclus
3 vidéos2 lectures1 quiz1 évaluation par les pairs1 laboratoire non noté
Inclus
1 quiz
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University of Illinois Urbana-Champaign
Columbia University
Michigan State University
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