Journalisme de données (JOU308)
Nom du Cours | Semestre du Cours | Cours Théoriques | Travaux Dirigés (TD) | Travaux Pratiques (TP) | Crédit du Cours | ECTS | |
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JOU308 | Journalisme de données | 6 | 1 | 2 | 0 | 3 | 4 |
Cours Pré-Requis | |
Conditions d'Admission au Cours |
Langue du Cours | Turc |
Type de Cours | |
Niveau du Cours | Licence |
Enseignant(s) du Cours | Tolga ÇEVİKEL tcevikel@gsu.edu.tr (Email) |
Assistant(e)s du Cours | |
Objectif du Cours | L'objectif du cours de journalisme de données est de comprendre pratiquement et théoriquement les étapes de base de ce domaine, qui sont la recherche de données, la collecte de données, le nettoyage de données, l'analyse de données, la visualisation de données et de comprendre la relation de données ouvertes en utilisant le droit à l'information. En outre, le cours met l'accent sur le journalisme assisté par ordinateur et le journalisme basé sur les données en tant que résultat du journalisme de données dans le monde Internet en développement et décrit comment il joue un rôle essentiel dans la transmission plus efficace des nouvelles dans les salles de rédaction comme l'avenir du journalisme, avec le développement open sources, outils et techniques en ligne. |
Contenus |
Importance de la maîtrise des données Types de données Données ouvertes, méthodes de divulgation des données et éthique Définition/histoire du journalisme de données - D'où il vient Définition des données dispersées, exactitude des données Reconnaître et comprendre les formats de données Comment trouver des données Sources de données et gestion de bases de données Trouver une histoire avec des données - Comment faire Nettoyage des données - Comment donner un sens aux données Data Scraping - Les sites Web comme source de données Introduction aux outils de visualisation de données (Open Source) Graphique de droite par sujet, carte de sélection Statistiques de base et pratiques de travail dans Excel Relation entre la demande de droit à l'information et les données ouvertes Ressources et techniques Analyse/utilisation des données des médias sociaux Vérification du contenu numérique |
Acquis d'Apprentissage du Cours |
Dans ce cours, l'étudiant Apprend les concepts liés au journalisme de données, son histoire et ses outils avec des exemples, Data Journalism expérimente et collecte des données en utilisant les outils en ligne les plus appropriés, quelles sont les sources de données et comment les ensembles de données sont créés, Acquérir des connaissances sur l'analyse des données, la visualisation, les entretiens de données et mener un travail d'équipe efficace, Comprend et applique l'utilisation des données dans les centres de nouvelles et les nouvelles, Effectue les fondamentaux de la conception, une communication visuelle efficace et la visualisation des données, des études de cartographie, Comprend et met en œuvre le processus de production de nouvelles basées sur des données |
Méthodes d'Enseignement |
Lecture hebdomadaire en ligne avant les cours. Outils d'étude, devoirs/tests produits en groupe et en solo. Etudes pratiques à partir de la 3ème semaine, utilisation des outils. Travail sur le terrain, visites de centres de données. |
Ressources |
AVVG http://www.avvg.org.tr/yazilar/94-acik-veri-ve-veri-okuryazarligi-egitimleri%C2%A0herkesin-erisimine-acildi.html Data Journalism: Inside the global future http://www.slideshare.net/mrdamian/data-journalism-inside-the-global-future https://www.amazon.co.uk/d/Books/Data-Journalism-Inside-global-future-Tom-Felle/1845496639 Data Journalism: Mapping the Future http://www.abramis.co.uk/books/bookdetails.php?id=184549616 Scraping for Journalists https://leanpub.com/scrapingforjournalists NUMBERS IN THE NEWSROOM: USING MATH AND STATISTICS IN NEWS, SECOND EDITION, E-VERSION http://store.ire.org/products/numbers-in-the-newsroom-using-math-and-statistics-in-news-second-edition-e-version Open Data Institute / http://theodi.org/ School of Data / http://schoolofdata.org/ Getting Started with Data Journalism /Writing data stories in any size newsroom /by Claire Miller/https://leanpub.com/datajournalism Data Journalism HandBook /Edited by Jonathan Gray,Lilliona Bounegry and Lucy Chambers /http://datajournalismhandbook.org/ Data Journalism Heist /by Paul Bradshawhttps://leanpub.com/DataJournalismHeist Gazeteciliğin Geleceği:Veri Gazeteciliği-Pınar Dağ https://docs.google.com/document/d/1ueHNSvev8C5FRf9c-wwfoTrdbTLfrRPYakpphCOj2Ig/edit Finding Stories in Spreadsheets https://leanpub.com/spreadsheetstories |
Intitulés des Sujets Théoriques
Semaine | Intitulés des Sujets |
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1 | Concepts de données de base |
2 | Techniques de recherche de données |
3 | Nettoyage des données |
4 | Littératie des données, métadonnées, données ouvertes |
5 | Méthodes d'utilisation efficace de BEH |
6 | Penser comme un journaliste de données |
7 | Que signifient les bons/mauvais ensembles de données ? |
8 | examen de mi-saison |
9 | Analyse et interprétation des données |
10 | Principes de visualisation des données |
11 | Applications de visualisation de données |
12 | Visualisation R pour le journalisme de données |
13 | Raconter des histoires avec des données |
14 | Présentation de projets de groupe et solo |
Intitulés des Sujets Pratiques
Semaine | Intitulés des Sujets |
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Contribution à la Note Finale
Numéro | Frais de Scolarité | |
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Contribution du contrôle continu à la note finale | 1 | 40 |
Contribution de l'examen final à la note finale | 1 | 60 |
Toplam | 2 | 100 |
Contrôle Continu
Numéro | Frais de Scolarité | |
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Devoir | 0 | 0 |
Présentation | 0 | 0 |
Examen partiel (temps de préparation inclu) | 0 | 0 |
Projet | 0 | 0 |
Travail de laboratoire | 0 | 0 |
Autres travaux pratiques | 0 | 0 |
Quiz | 0 | 0 |
Devoir/projet de session | 0 | 0 |
Portefeuille | 0 | 0 |
Rapport | 0 | 0 |
Journal d'apprentissage | 0 | 0 |
Mémoire/projet de fin d'études | 0 | 0 |
Séminaire | 0 | 0 |
Autre | 0 | 0 |
Toplam | 0 | 0 |
No | Objectifs Pédagogiques du Programme | Contribiton | ||||
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1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
Activités | Nombre | Durée | Charge totale de Travail |
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Durée du cours | 14 | 3 | 42 |
Préparation pour le cours | 14 | 3 | 42 |
Examen partiel (temps de préparation inclu) | 1 | 10 | 10 |
Examen final (temps de préparation inclu) | 1 | 10 | 10 |
Charge totale de Travail | 104 | ||
Charge totale de Travail / 25 | 4,16 | ||
Crédits ECTS | 4 |