課程名稱 |
新聞資料處理與視覺呈現 Journalism Processing and Visualization |
開課學期 |
112-2 |
授課對象 |
學程 人口學程 |
授課教師 |
謝吉隆 |
課號 |
JOUR5014 |
課程識別碼 |
342 U1250 |
班次 |
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學分 |
3.0 |
全/半年 |
半年 |
必/選修 |
選修 |
上課時間 |
星期一2,3,4(9:10~12:10) |
上課地點 |
新聞103 |
備註 |
人口學程選修領域(四):遷移與空間。 限學士班三年級以上 總人數上限:40人 外系人數限制:20人 |
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課程簡介影片 |
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核心能力關聯 |
核心能力與課程規劃關聯圖 |
課程大綱
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為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
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課程概述 |
本學期課綱與逐週課程內容請參考https://docs.google.com/document/d/1-EejmQs4kqbWndLTgg4Xu-qpp0G3jSuK2jRDZHgBI1I/edit?usp=sharing |
課程目標 |
本門課企圖訓練對新聞傳播有興趣的學生成為資料記者,將帶學生以R程式語言獲取資料、探索資料、與視覺化資料。本課程的核心教材將以紐約時報等國際媒體的資訊圖表為案例,透過查找資料,撰寫程式,來介紹資料與視覺化的後設思考,包含對於資料格式的認識、資料分布的介紹、視覺化準則、圖表的適當應用、甚至顏色適用性等。以國內外媒體為案例,使得程式教學能夠緊扣應用,是本門課的特色。可以期待在認真上過一學期的課後,已經能夠獨立獲取資料、操作資料、分析、視覺化並撰寫資料新聞,並精熟R在資料探索上的撰寫。 |
課程要求 |
本課程的重點會是資料視覺化準則,但同時也要求在實務上學生必須以產製資料新聞為期末成品,並列為分數依據之一。因此,期待修課學生是對用資料說故事有興趣,而不只是跑圖表有興趣的學生,畢竟圖表要被適當詮釋才能夠發揮其敘事功能。本門課更鼓勵並將輔導同學修飾作品以投稿全球華文永續獎學生平面報導獎。 |
預期每週課後學習時數 |
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Office Hours |
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指定閱讀 |
待補 |
參考書目 |
1. Text Mining with R | Text Mining with R (tidytextmining.com)
2. R for Data Science (had.co.nz)
3. Tidy Modeling with R (tmwr.org)
4. Supervised Machine Learning for Text Analysis in R (smltar.com) |
評量方式 (僅供參考) |
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