Wizualizacja danych w Tableau 3500-FAKL-TABLEAU
Plan zajęć:
Podstawy wizualizacji danych w kontekście komunikacji:
Rola danych w komunikacji społecznej i medialnej.
Projektowanie wykresów i infografik w zależności od celu i odbiorcy.
Błędy w wizualizacji danych i ich konsekwencje dla odbioru treści.
Zasady skutecznego przekazu wizualnego:
Storytelling z wykorzystaniem danych.
Najlepsze praktyki i najczęstsze błędy w projektowaniu wizualnym.
Analiza przykładów efektywnej komunikacji wizualnej.
Praktyczna nauka Tableau:
Przygotowanie danych do analizy.
Źródła danych i łączenie baz.
Tworzenie podstawowych i zaawansowanych wykresów.
Formatowanie i optymalizacja wizualizacji.
Sortowanie, filtrowanie, grupowanie i stosowanie parametrów.
Budowanie interaktywnych dashboardów i narracyjnych stories.
Zastosowanie zdobytych umiejętności w praktyce:
Praca nad projektem końcowym, w którym studenci zaprezentują wybrany problem komunikacyjny przy użyciu wizualizacji danych.
Omówienie projektów i dyskusja nad efektywnością przekazu wizualnego.
Metodyka zajęć:
Praca na rzeczywistych zbiorach danych
Analiza case studies dotyczących wizualizacji danych w mediach i przestrzeni publicznej.
Indywidualne i grupowe ćwiczenia praktyczne.
Wymagania techniczne: Na zajęciach studenci i studentki pracują na własnych laptopach, korzystając z oprogramowania Tableau.
Rodzaj przedmiotu
Tryb prowadzenia
Założenia (opisowo)
Koordynatorzy przedmiotu
Efekty kształcenia
K_W17 ma podstawową wiedzę o kryteriach poprawności wnioskowania
K_W18 zna podstawowe metody i techniki badań społecznych oraz wie jakie dobrać metody badawcze w celu rozwiązania prostych problemów badawczych
K_U04 potrafi samodzielnie znaleźć informacje i materiały niezbędne do przeprowadzenia prostych analiz socjologicznych, korzystając z różnych źródeł (w języku rodzimym i obcym) oraz posługując się nowoczesnymi technologiami
K_U11 potrafi dobrać odpowiednie metody i techniki badawcze w celu przeprowadzenia analizy konkretnego problemu społecznego
K_U14 potrafi posługiwać się jednym dowolnym programem komputerowym służącym do analizy danych, korzystając z jego podstawowych funkcji
K_K01 potrafi skutecznie współpracować z członkami zespołu zadaniowego
K_K05 potrafi uczestniczyć w dyskusji
K_K09 umie prezentować wyniki swojej pracy badawczej
Kryteria oceniania
Przygotowanie i prezentacja projektu badawczego. Do oceny końcowej będą także liczyć się trzy zadania domowe.
Dopuszczalna liczba nieobecności podlegających usprawiedliwieniu: 2
Zasady zaliczania poprawkowego: takie same jak w I terminie
Literatura
Nussbaumer Knaflic C. (2015). Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals. Wiley.
Dodatkowe materiały: Zajęcia opierać się będą na materiałach przygotowanych przez prowadzącego oraz dostępnych źródłach internetowych.
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: