О курсе
Курс «Медиааналитика и данные в журналистике» — продвинутая программа для журналистов и редакторов, желающих освоить количественные методы работы с информацией. В основе курса — практика работы с реальными наборами данных из публичных источников: Census Bureau, BLS, SEC EDGAR, PACER и городских открытых данных.
За 8 недель студенты пройдут путь от понимания структуры данных и базовых статистических концепций до создания полноценного дата-репортажа с интерактивной визуализацией. Особое внимание уделяется питчу дата-историй редактору и профессиональной презентации результатов исследования.
Для кого этот курс
- Журналисты с опытом от 2 лет, желающие специализироваться в data journalism
- Редакторы, работающие с материалами, основанными на данных
- Аналитики медиаотрасли, переходящие в журналистику
- PR и коммуникационные специалисты, работающие с исследованиями
Чему вы научитесь
- Находить, оценивать и загружать данные из официальных публичных источников
- Очищать и анализировать данные с помощью Excel, Google Sheets и основ Python/R
- Создавать читаемые визуализации (Datawrapper, Flourish, Tableau Public)
- Писать дата-репортажи, доступные широкой аудитории
- Верифицировать статистические утверждения в журналистских материалах
- Понимать ключевые метрики медиааналитики: охват, вовлечённость, LTV читателя
Почему data journalism важна сегодня
73%
американских редакций ввели роль data reporter в 2023–2025 годах
40%
публикаций ProPublica основаны на анализе данных
2x
выше вовлечённость у материалов с интерактивными визуализациями
$15K+
медианная надбавка к зарплате data-журналиста vs. обычного репортёра
Программа курса
8 недель, 24 занятия по 90 минут. Практические задания с реальными наборами данных после каждого модуля.
Модуль 1: Мышление данными +
- Что такое журналистика данных и зачем она нужна
- Типы данных и источников
- FOIA-запросы и доступ к публичным данным
- Практикум: Поиск и оценка набора данных
Модуль 2: Работа с данными +
- Excel и Google Sheets для журналиста
- Очистка и нормализация данных
- Сводные таблицы и базовые формулы
- Практикум: Очистка грязного набора данных
Модуль 3: Статистика для редакции +
- Среднее, медиана, процентили — когда что использовать
- Корреляция и причинно-следственные связи
- Как не ошибиться с интерпретацией статистики
- Практикум: Аудит статистических ошибок
Модуль 4: Визуализация данных +
- Принципы честной визуализации
- Datawrapper: пошаговая работа
- Flourish: интерактивные форматы
- Практикум: Создание инфографики для публикации
Модуль 5: Источники данных +
- Census Bureau и American Community Survey
- BLS, SEC EDGAR, PACER
- Городские открытые данные: Chicago Data Portal
- Практикум: Репортаж на основе публичных данных
Модуль 6: Python/R для журналистов +
- Введение в Python: pandas и jupyter
- Анализ данных без программирования: низкопороговые инструменты
- R для статистических задач
- Практикум: Базовый анализ в jupyter
Модуль 7: Медиааналитика +
- KPI редакции: охват, вовлечённость, удержание
- Google Analytics 4 в глубину
- A/B тестирование заголовков
- Практикум: Аудит редакционной аналитики
Модуль 8: Финальный проект +
- Питч дата-истории редактору
- Финальный дата-репортаж: структура и презентация
- Карьерная сессия: data journalism вакансии
- Презентация работ группы
Преподаватель курса
Catherine Brock
Преподаватель медиааналитики · Veritaso
Кэтрин Брок — ведущий аналитик данных WBEZ Chicago и приглашённый лектор Северо-Западного университета (Школа журналистики Medill). Специализируется на визуализации данных, работе с публичными базами данных и количественных методах в журналистике.
Лауреат IRE Award for Data Journalism (2023). Автор методического руководства «Data Journalism for Newsrooms», используемого на факультетах журналистики трёх американских университетов.
Гостевые лекторы: Marcus Delgado (Midwest Tribune Group) — аналитика аудитории; приглашённые аналитики Chicago Data Portal — работа с городскими данными.
