SOWA OPAC : Katalog komputerowy książek, czasopism i zbiorów specjalnych

1 wynik

Książka

W koszyku

Autor

Żyła Łukasz

Forma i typ

Książki Publikacje fachowe

Odbiorca

Dziennikarze

Temat

Publicystyka Przetwarzanie danych automatyczne Wizualizacja danych Baza danych Dane Dziennikarstwo Grafika komputerowa Informacja Języki programowania Wizualizacja (grafika) Wyszukiwanie informacji

Gatunek

Poradniki [Typ publikacji] Poradnik

Dziedzina i ujęcie

Informatyka i technologie informacyjne Media i komunikacja społeczna

Bibliografia, netografia na stronach 206-208.

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 HTMLiCSS 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 lO.4. ECharts 10.5. Vega-Lite Rozdział 11. Data story w sieci Dodatek A. Wywiad z Dominikiem Uhligiem, redaktorem naczelnym serwisu BIQdata „Gazety Wyborczej"

dostępna do wypożyczenia

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 153007 N (1 egz.)