JE MOŽNÉ, ŽE POŘADÍ PŘEDNÁŠEK SE BUDE MĚNIT. ZMĚNA JE MOŽNÁ TAKÉ U NĚKTERÝCH TÉMAT.

1) Úvodní a organizační hodina

Teoretická část: Struktura kurzu; Zdroje dat

Praktická část: Čištění dat

Cvičení (dobrovolné, nikoliv jeden z pěti úkolů): Splňte několik úkolů s daty v SPSS a Excelu.

Úkol č. 1a: Zaregistrujte se na Českém sociálněvědním datovém archivu. Najděte si v jeho databázích jednu nebo několik proměnných, které jsou pro Vás zajímavé a pro které existují alespoň čtyři měření v různých časových bodech. Stáhněte příslušné datové soubory.

2) Co je to datová žurnalistika?

Teoretická část: Historie a vývoj vizualizace, zajímavé příklady, nejčastější chyby.

Praktická část: Úvod do tvorby grafů v kancelářském tabulkovém editoru typu MS Excel a v programovacím prostředí typu R.

DŮLEŽITÉ: na tuto hodinu si nainstalujte software R a R-Studio

3) Tvorba grafů v kancelářském tabulkovém editoru typu MS Excel a v programovacím prostředí typu R

Praktická část: Tipy a triky jak na grafy v tabulkovém editoru

Úkol č. 1b: Použijte data stažená v rámci úkolu 1a a vizualizujte je v libovolném softwaru na základě rad a tipů z praktické části. Je potřeba předložit alespoň tři vizualizace, z nichž každá bude vyprávět odlišný příběh (lze například použít třídění podle sociodemografických proměnných). Vizualizace krátce interpretujte.

4) Jak z běžných vizualizací vytáhnout maximum?

Teoretická část: Proč je u vizualizace potřeba přemýšlet? Přehled nejběžnějších typů matoucích a chybných vizualizací.

Praktická část: Ukázky, jak lze z "defaultních" grafů vytáhnout víc.

Úkol č. 2: Zpracujte "diverging bar chart"

5) Úvod do jazyka R, jednoduché vizualizace v R

Teoretická část: R jako nástroj pro práci s daty. Jaké grafy jsou vhodné pro jaká data - zopakování základních konceptů

Praktická část: Představení jazyka R a jednoduchých vizualizací v něm

Úkol č. 3: Předělejte alespoň 1 z vizualizací z úkolu č. 1b pomocí R. dohledejte si k danému tématu další zdroje (články na internetu, studie apod.). Napište krátký článek, který bude dávat dohromady vyhledané zdroje a Vaše vizualizace včetně Vašich interpretací.

6) Vizualizace v R II

Na úvod: Prezentace vybraných úkolů 1b, 2 a 3 studenty + diskuse

Praktická část: Další možnosti vizualizace v R s důrazem na package ggplot2

Úkol č. 4: Předělejte všechny své vizualizace z úkolu č. 1b pomocí R ggplot2.

7) Vizualizace v R III

Na úvod: Prezentace vybraných úkolů č. 4 studenty + diskuse

Praktická část: Další možnosti vizualizace v R

Úkol č. 5: Bude upřesněno podle probrané látky

8) Vybrané nástroje pro vizualizaci bez programování

Na úvod: Prezentace vybraných úkolů č. 5 studenty

Praktická část: Ukázka práce s Info.gram; datawrapper.de; nástroje Google-drive, případně další

Úkol č. 6: Vizualizace pomocí Info.gram nebo podobného nástroje plus interpretace

9) Jak svou vizualizaci dostat na web?

Teoretická část: Jak funguje internet

Praktická část: Jaké jsou možnosti pro publikování svých vizualizací na internetu

10) Social network analysis, SNA

Teoretická část: Představení principu SNA s důrazem na vizualizaci

Praktická část: Ukázka vizualizace sítě v Gephi

Úkol č. 7: Obstarejte si síťová data, vizualizujte je, síť interpretujte (za využití měr centrality)

11) Velké opakovací cvičení

12) BUDE UPŘESNĚNO