Дисциплина «Основы статистики и математического анализа» полностью рассчитана на студентов гуманитарных, прежде всего, медийных специальностей, которым нужны базовые знания и навыки для профессиональной работы с данными. Курс позволит студентам получить обзорные знания по высшей математике, включая основы математического анализа, линейной алгебры, теории вероятностей, математической статистики и элементарную алгебру. Всё это — в объёме, необходимом для дальнейшего эффективного изучения курсов по анализу данных и сторителлингу, основанному на данных.

Дисциплина содержит большую практическую составляющую, основанную на примерах решения задач, характерных для журналистики данных и data science. Для практики используется язык программирования Python и математический редактор Mathcad Express. В рамках практических заданий студенты получат навыки использования математического аппарата для решения задач, стоящих перед продюсерами технологических медиапроектов.

Студенты приобретут опыт для прохождения будущих курсов, связанных с аналитикой данных. Продюсер медиа, используя статистику, способен отыскать и понять информацию, которую источник всячески бы хотел скрыть. Это станет серьёзным конкурентным преимуществом, так как он сможет популярно объяснить ненадежность данных опросов общественного мнения, скептически подойти к различного рода рейтингам и, наконец, просто не дать себя обмануть.

Подробнее

Дисциплина «Введение в открытые данные» является важной частью развития компетенций специалиста в области мультимедийного контента. Без поиска, проверки и анализа источников невозможно создавать продукты, которые будут вызывать доверие и решать задачи бизнеса и общества.

Цель данной дисциплины — понимание принципов организации работы с данными, особенности актуальных технологий и доступные инструменты оптимизации, поиска, проверки и обработки открытых данных. Студенты получат компетенции, необходимые для успешной работы. Благодаря навыкам работы с открытыми данными будущие специалисты будут уверенно чувствовать себя как в журналистике, так и в других видах бизнеса не связанных с медиа.

Подробнее

Статистические и аналитические данные — новая нефть современного мира. В том числе и для медиапроектов, которые ищут в массивах цифр новые истории. Дата-сторителлинг — алгоритм рассказывания историй, которые основаны на результатах анализа данных. Данные недостаточно собрать и структурировать, необходимо также научиться их преподносить самой широкой аудитории, грамотно и понятно рассказать о своем исследовании.

Дата-сторителлинг предполагает активное использование инструментов визуализации данных: интерактивные игры и инфографика, видео, калькуляторы или тесты. Студенты познакомятся с современным опытом мультимедийного сторителлинга на примере успешных проектов и попробуют силы в создании собственных историй.

Подробнее

Современное цифровое искусство, построенное на данных или математических вычислениях, активно используется в медиаиндустрии: в одних случаях — для продвижения проектов, в других — дата-арт является коммерческим продуктом, который может вдохновлять или становится ценной частью культуры современного общества. Знание и применение опыта, владение инструментами, понимание целей и процессов проектов, оформленных с применением технологий цифрового искусства — важная составляющая технологических компетенций, востребованных в крупнейших IT компаниях.

Студенты научатся выбирать темы для дата-арт проектов, подбирать инструменты и организовывать производственный процесс, а также получат базовые навыки генерации изображений на основе математических функций или реальных статистических данных. Получив представление о данной сфере, студенты смогут не только разбираться в проектах дата-арта, но и делать свои образцы подобного искусства и в эстетических целях, и для использования в бизнес-проектах.

Предмет «Работа с текстами на естественном языке» даст навыки работы с современными программными библиотеками. Студенты изучат базовые понятия в области лингвистики, научатся классифицировать тексты, определять морфологию слов. В результате студенты смогут проводить, дискурсивный или сентимент-анализ не десятков, а десятков тысяч текстов, а также научатся автоматизировать создание новых продуктов на основе медиатекстов и их автоматической обработки, что поможет запускать простые проекты в сфере робо-журналистики.

Проекты на нейронных сетях обладают огромной мощью, однако для того, чтобы ей воспользоваться, уже не нужно быть профессиональным программистом или обладать дорогостоящим оборудованием для машинного обучения. Многие проекты делаются на уже обученных моделях в несколько строчек кода на языке Python. Обученные модели позволяют обнаруживать предметы и людей на фото и видео, классифицировать и генерировать тексты и картинки и делать многое другое. Студенты получат представление о современном мире обученных моделей и создадут собственные медиапроекты на этой технологии.

Тренд этого десятилетия — метавселенные, активно использующие концепцию виртуальной реальности. Моделирование и симуляция игровых виртуальных пространств — одна из ключевых технологий будущих медиа. Через игровую форму коммуникации будущие медиа будут доносить концепции, максимально погружая аудиторию в контекст. Студенты ознакомятся с принципами моделирования игровых пространств, изучат инструменты и источники данных, создадут собственную модель виртуального игрового пространства для медиакоммуникаций.

Современные медиа существуют в мире ежеминутно обновляемой информации. Ручное редактирование и публикация срочного медиаконтента невозможно, так как промедление может приводить к убыткам или потере внимания аудитории. И наоборот — оперативная информация привлекает внимание, так как помогает чётко и вовремя принимать решения. Современные технологии позволяют настроить коммуникацию таким образом, чтобы шаблонные сообщения и визуализации появлялись без участия человека. Студенты применят уже имеющиеся навыки программирования, сбора и анализа данных, чтобы организовать и осуществить проект автоматически обновляемого медиа.