reklama - zainteresowany?

Dziennikarstwo danych i data storytelling - Helion

Dziennikarstwo danych i data storytelling
ebook
ISBN: 978-83-283-9945-7
stron: 208, Format: ebook
Data wydania: 2022-07-01
Księgarnia: Helion

Cena książki: 27,45 zł (poprzednio: 49,02 zł)
Oszczędzasz: 44% (-21,57 zł)

Dodaj do koszyka Dziennikarstwo danych i data storytelling

Tagi: Analiza danych | Inne

Bez danych jeste

Dodaj do koszyka Dziennikarstwo danych i data storytelling

 

Osoby które kupowały "Dziennikarstwo danych i data storytelling", wybierały także:

  • NLP. Kurs video. Analiza danych tekstowych w j
  • Web scraping. Kurs video. Zautomatyzowane pozyskiwanie danych z sieci
  • Data Science w Pythonie. Kurs video. Algorytmy uczenia maszynowego
  • Microsoft Excel. Kurs video. Wykresy i wizualizacja danych
  • Data Science w Pythonie. Kurs video. Przetwarzanie i analiza danych

Dodaj do koszyka Dziennikarstwo danych i data storytelling

Spis treści

Dziennikarstwo danych i data storytelling eBook -- spis treści

Wstęp

Rozdział 1. Dane i dziennikarstwo - wprowadzenie

  • 1.1. Czym jest dziennikarstwo danych
  • 1.2. Dziennikarstwo danych jako metoda
  • 1.3. Dane
  • 1.4. Dziennikarstwo a świat cyfrowy
  • 1.5. Otwarte dane
  • 1.6. Warsztat dziennikarza pracującego z danymi
  • 1.7. Dokąd zmierza dziennikarstwo cyfrowe?

Rozdział 2. Dziennikarstwo danych - przykłady

  • 2.1. Odkrywamy
  • 2.2. Pokazujemy
  • 2.3. Angażujemy

Rozdział 3. Internet, czyli dziennikarstwo online

  • 3.1. Internet
  • 3.2. Jak działają strony internetowe
  • 3.3. Język HTML i CSS

Rozdział 4. Dane - formaty, źródła, zdobywanie

  • 4.1. Przetwarzanie danych
  • 4.2. Źródła informacji
  • 4.3. Dane na wniosek
    • 4.3.1. Bądź przygotowany na opóźnienie
    • 4.3.2. Kiedy informacja jest publiczna?
    • 4.3.3. Kto ma obowiązek udzielenia informacji?
    • 4.3.4. Wnioskuj o dane przetwarzalne
    • 4.3.5. Precyzja i cierpliwość
    • 4.3.6. Pytaj w różnych miejscach i testuj
    • 4.3.7. Odmowa i co dalej?
  • 4.4. A może zautomatyzować?
    • 4.4.1. Wykorzystanie Google Sheets
    • 4.4.2. Gdzie przechowywać dane?
    • 4.4.3. Jakość i źródła ogólnodostępne

Rozdział 5. Czyszczenie i agregacja danych

  • 5.1. Pozbądź się śmieci
    • 5.1.1. Sortowanie
    • 5.1.2. Wyszukiwanie fasetowe
    • 5.1.3. Wykrywanie duplikatów
    • 5.1.4. Zastosowanie filtru tekstowego
    • 5.1.5. Transformacje komórek
    • 5.1.6. Usuwanie niewłaściwych danych
    • 5.1.7. Grupowanie danych, czyli klastrowanie
  • 5.2. Szukanie wzorców, czyli analiza
    • 5.2.1. Odrobina statystyki
    • 5.2.2. Powiązania i korelacje
  • 5.3. Metody analizy w praktyce
    • 5.3.1. Przygotowanie tabeli w Google Sheets
    • 5.3.2. Analizy bazodanowe

Rozdział 6. Jak tworzyć zrozumiałe i przyciągające uwagę wizualizacje

  • 6.1. Po co i jak wizualizować?
  • 6.2. Jak wygląda dobra wizualizacja?
    • 6.2.1. Bądź uczciwy
    • 6.2.2. Dobierz odpowiedni wykres
    • 6.2.3. Wykorzystaj właściwe skale
    • 6.2.4. Zastosuj odpowiednie kolory
    • 6.2.5. Spraw, aby wizualizacja była czytelna
  • 6.3. Najczęstsze błędy
    • 6.3.1. Wykres 3D
    • 6.3.2. Brak odwzorowania danych
    • 6.3.3. Zbyt duże opisy i legenda
    • 6.3.4. Brak różnic
    • 6.3.5. Zmiana skali
  • 6.4. Rodzaje wizualizacji
    • 6.4.1. Wizualizacja proporcji
    • 6.4.2. Porównanie kilku wartości
    • 6.4.3. Śledzenie zmian w czasie
    • 6.4.4. Obserwacja zależności między danymi
    • 6.4.5. Zależności przestrzenne
    • 6.4.6. Rozkład cechy statystycznej

Rozdział 7. Data storytelling

  • 7.1. Składowe
  • 7.2. Wzorce, czyli szkielet data story
    • 7.2.1. Wzorce argumentacji
    • 7.2.2. Wzorce przepływu
    • 7.2.3. Wzorce kadrowania narracji
    • 7.2.4. Wzorce empatii i emocji
    • 7.2.5. Wzorce zaangażowania
  • 7.3. Elementy GUI
  • 7.4. Data storytelling w praktyce

Rozdział 8. Jak stworzyć wizualizacje

  • 8.1. Na początek coś prostego - Datawrapper
  • 8.2. Flourish
  • 8.3. Sieci społecznościowe
  • 8.4. Coś bardziej zaawansowanego, czyli Tableau
  • 8.5. Ekosystem, czyli Google Charts i Google Maps
  • 8.6. Infogram
  • 8.7. Łączenie wizualizacji

Rozdział 9. Wstęp do programowania

  • 9.1. Zmienne
  • 9.2. Obiekty
  • 9.3. Tablice
  • 9.4. Tablice i obiekty
  • 9.5. Funkcje
  • 9.6. Instrukcje warunkowe

Rozdział 10. Wizualizacja zaprogramowana

  • 10.1. Chart.js
  • 10.2. Highcharts i AmCharts
  • 10.3. p5.js
  • 10.4. ECharts
  • 10.5. Vega-Lite

Rozdział 11. Data story w sieci

Dodatek A. Wywiad z Dominikiem Uhligiem, redaktorem naczelnym serwisu BIQdata "Gazety Wyborczej"

Zakończenie

Bibliografia

Dodaj do koszyka Dziennikarstwo danych i data storytelling

Code, Publish & WebDesing by CATALIST.com.pl



(c) 2005-2024 CATALIST agencja interaktywna, znaki firmowe należą do wydawnictwa Helion S.A.