Магистратура
Шифр:
7M03201
Название:
Data - журналистика
Факультет:
Журналистики
Квалификация:
- Научно-педагогическое направление - магистр социальных наук
- Модель выпускника
- Обязательные дисциплины
- Элективные дисциплины
- Практики
По завершении данной образовательной программы ожидается, что магистранты будут способны:
ON1. Аргументировать технологический процесс Big-datа и её применение в журналистике, классифицировать основные понятия data-журналистики о механизмах взаимодействия с конвергентными СМИ.
ON2. Сравнивать, сопоставлять и решать задачи в сфере статистического анализа и их применение в работе журналиста, анализировать различные типы текстов в рамках исследовательского контекста.
ON3. Проектировать, анализировать и реализовывать проекты с большими данными, обладать базовыми навыками программирования на Python, продемонстрировать работу с источниками информаций.
ON4. Дифференцировать, аргументировать и справляться со сложными вопросами по моделированию и классификации data mining для интеллектуального анализа данных, необходимых для принятия решений в различных сферах журналистики.
ON5. Провести эксперимент, обобщить результаты и управлять задачи в сфере машинного обучения, искусственного интеллекта и глубинного анализа данных с использованием средств математической статистики для создания качественных контентов в медиа сфере.
ON6. Анализировать и интегрировать процесс решения задач со сложными данными, необходимыми для поиска, получения и преобразования контента и их интеграция для интеллектуального анализа.
ON7. Формулировать суждения на основе неполной или ограниченной информации в области проектирования и оценки интерфейсов для визуализации данных и инфографики, для работы конвергентной редакции и управления ею.
ON8. Планировать и осуществлять эксперименты, решать проектные задачи по получению, оценке, интеграции и анализу данных в компьютерной лингвистике, применяемых в предметно-ориентированных информационных системах.
ON9. Описывать, обосновывать и презентовать научные результаты по цифровому медиа бизнесу с применением открытых данных.
ON10. Обладать умениями адаптировать, реализовывать, анализировать и компетентно использовать усвоенные знания, позволяющие целостно решать проблемы datа-журналистики и демонстрировать полученные результаты.
ON11. Разрабатывать исследовательские проекты по интерактивной журналистике и digital-стартап в журналистике данных, позволяющие целостно решать задачи журналистики.
ON12. Определять направления дальнейшего личностного и профессионального развития, быть способным к объективной оценке своих достижений в сфере data-журналистики.
ON1. Аргументировать технологический процесс Big-datа и её применение в журналистике, классифицировать основные понятия data-журналистики о механизмах взаимодействия с конвергентными СМИ.
ON2. Сравнивать, сопоставлять и решать задачи в сфере статистического анализа и их применение в работе журналиста, анализировать различные типы текстов в рамках исследовательского контекста.
ON3. Проектировать, анализировать и реализовывать проекты с большими данными, обладать базовыми навыками программирования на Python, продемонстрировать работу с источниками информаций.
ON4. Дифференцировать, аргументировать и справляться со сложными вопросами по моделированию и классификации data mining для интеллектуального анализа данных, необходимых для принятия решений в различных сферах журналистики.
ON5. Провести эксперимент, обобщить результаты и управлять задачи в сфере машинного обучения, искусственного интеллекта и глубинного анализа данных с использованием средств математической статистики для создания качественных контентов в медиа сфере.
ON6. Анализировать и интегрировать процесс решения задач со сложными данными, необходимыми для поиска, получения и преобразования контента и их интеграция для интеллектуального анализа.
ON7. Формулировать суждения на основе неполной или ограниченной информации в области проектирования и оценки интерфейсов для визуализации данных и инфографики, для работы конвергентной редакции и управления ею.
ON8. Планировать и осуществлять эксперименты, решать проектные задачи по получению, оценке, интеграции и анализу данных в компьютерной лингвистике, применяемых в предметно-ориентированных информационных системах.
ON9. Описывать, обосновывать и презентовать научные результаты по цифровому медиа бизнесу с применением открытых данных.
ON10. Обладать умениями адаптировать, реализовывать, анализировать и компетентно использовать усвоенные знания, позволяющие целостно решать проблемы datа-журналистики и демонстрировать полученные результаты.
ON11. Разрабатывать исследовательские проекты по интерактивной журналистике и digital-стартап в журналистике данных, позволяющие целостно решать задачи журналистики.
ON12. Определять направления дальнейшего личностного и профессионального развития, быть способным к объективной оценке своих достижений в сфере data-журналистики.
-
Психология управления
- Количество кредитов: 3
- Тип контроля: [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
- Описание: Формирование знаний об основных понятиях психологии управления для практического применения наиболее важных аспектов управления в профессиональном взаимодействии. Основные принципы психологии управления, личность в управленческом взаимодействии, управление поведением личности, современные идеи, психология управления групповыми явлениями, мотивация и практическая рефлексия.
-
Визуализация данных и инфографика
- Количество кредитов: 5
- Тип контроля: [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
- Описание: Цель дисциплины – сформировать алгоритм подготовки различных типов визуализации данных и инфографики. Курс изучает историю инфографики, основы визуального мышления, основы презентации данных, особенности визуализации данных и инфографики, анимированную инфографику, типологию визуализации данных: таблицы, диаграммы, схемы, иллюстрации, пиктограммы, картосхемы; учит анализировать и создавать различные визуализации данных и инфографики.
-
Иностранный язык (профессиональный)
- Количество кредитов: 5
- Тип контроля: [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
- Описание: Цель – приобретение и совершенствование компетенций в соответствии с международными стандартами иноязычного образования, с целью общения в межкультурной, профессиональной и научной среде. Магистрант должен уметь интегрировать новую информацию, понимать организацию языков, взаимодействовать в социуме, отстаивать свою точку зрения.
-
Интерактивная Data-журналистика
- Количество кредитов: 5
- Тип контроля: [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
- Описание: Цель дисциплины: сформировать у обучающихся представления о технологиях, методах, приемах интерактивной журналистики данных по реализации исследовательских проектов. В ходе изучения курса сформировать у магистрантов способности: – демонстрировать кейсы и проекты по формированию у магистрантов углубленных представлений визуализации данных и инфографики для создания качественного медиа продукта и контента. – рроектировать и анализировать профессиональные возможности и стартовый потенциал магистрантов по созданию старт ап кампании для визуализации данных. – демонстрировать методы и приемы создания интерактивной технологии по реализации исследовательских проектов. – разрабатывать и анализировать программы по продвижению визуальных данных для конвергентной редакций. – устанавливать и поддерживать эффективные коммуникации с коллегами с применением собственного визуального контента. При изучении дисциплины магистранты будут изучать следующие аспекты: будут изучены процесс интерактивной дата-журналистики на междисциплинарном уровне в целях составления качественного контента, организации пространственных данных; оценки качества данных, правила работы с метаданными, изучение практики sharing карт и геоданных.
-
История и философия науки
- Количество кредитов: 3
- Тип контроля: [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
- Описание: Цель: формирование углубленного представления о современной философии как системе научного знания, включающего мировоззренческие проблемы в их рационально-теоретическом осмыслении. Основные аспекты дисциплины включают вопросы эволюции и развития научного мышления, исторические моменты, вклад ученых и научных школ в формирование науки, этические и социальные аспекты научной деятельности.
-
Компьютерная лингвистика и текстовый анализ
- Количество кредитов: 5
- Тип контроля: [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
- Описание: Цель дисциплины: сформировать способности и представления о теории и концепции развития журналистики данных, современном методе компьютерной лингвистики, применяемом при обработке текстов в предметно ориентированных информационных системах. В ходе изучения курса сформировать у магистрантов способности: – интерпретировать и контекстуализировать процесс обработки данных и их применение в data-журналистике. – анализировать и классифицировать основные понятия об интеллектуальном языкознаний и технологиях их применения в конвергентной редакции. – применять, продемонстрировать и иллюстрировать новые технологии, необходимые для поиска, получения, преобразования данных и их интеграция для интеллектуального анализа. – планировать и осуществлять эксперименты, решать проектные задачи по получению, оценке, интеграции и анализа данных в компьютерной лингвистике, применяемых в предметно ориентированных информационных системах. – дифференцировать, аргументировать, провести эксперимент и обобщить результаты по моделированию и классификации интеллектуального анализа данных, необходимых для принятия решений в различных сферах data-журналистики. – решить, использовать, продемонстрировать управлять задачи в сфере машинного обучения, искусственного интеллекта и глубинного анализа данных с использованием средства математической статистики для создания качественных контентов в медиасфере. – выстраивать процесс обучения как динамическую систему на основе методологических подходов компьютерной лингвистики (деятельностного, личностно-ориентированного, компетентностного, кредитной системы). – осуществлять исследовательскую проектную деятельность в области компьютерной лингвистики, презентовать ее результаты. При изучении дисциплины магистранты будут изучать следующие аспекты: дисциплина направлена на изучение вопросов datа-аналитика и журналиста в современных условиях дигитализации и конвергенции, владеющих навыками логико-лингвистического моделирования.
-
Педагогика высшей школы
- Количество кредитов: 5
- Тип контроля: [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
- Описание: Цель: предоставить педагогические теории и практические стратегии для эффективного преподавания в высшем образовании, развития критического мышления и академических успехов. В курсе изучаются методы обучения, разработка учебных программ, методы оценки и стратегии управления аудиторией, которые готовят преподавателей к созданию инклюзивной и стимулирующей среды обучения.
-
Теоретические концепции Data-журналистики
- Количество кредитов: 5
- Тип контроля: [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
- Описание: Цель дисциплины: сформировать способности и углубленные представления о теоретической концепции datа-журналистики, которые являются актуальными для создания качественного и эффективного журналистского продукта и контента В ходе изучения курса сформировать у магистрантов способности: – обосновывать, организовать и определять процесс изучения теории и практики Data-журналистики в объеме, оптимальном для использования в последующей профессиональной деятельности. – объяснять основные научные проблемы и особенности Data-журналистики, являющихся объектами социальных и технических наук, бизнеса и технологии. – анализировать, оценивать и классифицировать на стыке наук информационной технологиии и массовой коммуникации в контексте собственного научного исследования. – проектировать и анализировать научно-исследовательскую работу, включая разработку методологии исследования, возникающие в процессе анализа данных в интересах повышения его эффективности. – демонстрировать методы и приемы развития и совершенствования профессионально качеств журналистики данных. – интерпретировать и критически оценивать опыт дата аналитики в рамках различных парадигм медиаисследований. При изучении дисциплины магистранты будут изучать следующие аспекты: теоретические вопросы и практические кейсы, расширяющие профессиональные возможности и стартовый потенциал магистрантов, также вводятся адаптационные курсы: гуманитарные бэкграунды технического и экономического направления.
-
Организация и планирование научных исследований (англ.)
- Количество кредитов: 5
- Тип контроля: [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
- Описание: Цель дисциплины – формирование научно-исследовательской культуры будущего специалиста, изучение теоретико-методологических принципов организации научно-исследовательской деятельности в условиях развития науки и общества. Дисциплина направлена на формирование способности проводить самостоятельное научное исследование с использованием методов и приемов анализа, информационных научных ресурсов.
-
Data грамотность и сторителлинг
- Тип контроля: [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
- Описание: Цель дисциплины: сформировать профессиональные компетенции в области методологических проблем data-грамотности и сторителлинга, применение и описание инструментов медиатехнологии на междисциплинарном уровне. В ходе изучения курса сформировать у магистрантов способности: – интегрировать знания о data грамотности и сторителлинга в контексте собственного научного исследования. – проектировать и анализировать научно-исследовательскую работу по созданию «робо-журналистики», сообщать и презентовать результаты. – осуществлять исследовательскую проектную деятельность по созданию роботов-авторов, владеющие инструментами ремаркетинга; генерации шаблонного контента. – реализовывать успешные коммуникативные стратегии и траектории анализа данных о виртуальной, дополненной и смешанной реальности, оценивать и управлять процессами организации работу журналиста в VR/AR-устройствах. При изучении дисциплины магистранты будут изучать следующие аспекты: Будут изучены вопросы data-грамотности и сторителлинга в контексте собственного научного исследования по созданию «робо-журналистики», роботов-авторов, владеющих инструментами ремаркетинга и генерации шаблонного контента.
-
Data mining и аналитическая журналистика
- Тип контроля: [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
- Описание: Цель дисциплины: сформировать способности применения современных методов и технологий, позволяющие дифференцировать, аргументировать и справляться со сложными вопросами по моделированию и классификации data mining, необходимых для принятия решений в различных сферах журналистики. В ходе изучения курса сформировать у магистрантов способности: – аргументировать технологический процесс data mining и её применении в журналистике, классифицировать основные понятия data-журналистики о механизмах взаимодействия с конвергентными СМИ. – оценивать и управлять процессами организации образования, направленными на совершенствование аналитических данных на основе современных подходов data mining. – дифференцировать, аргументировать и справляться со сложными вопросами по моделированию и классификации data mining для интеллектуального анализа данных, необходимых для принятия решений в различных сферах журналистики. Учебный курс нацелен на проектирование, анализ и реализацию проектов с большими данными, демонстрацию работы с источниками информации.
-
Big data в цифровых медиа
- Тип контроля: [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
- Описание: Цель дисциплины: сформировать способности использования больших данных и их применения в цифровой медиаиндустрии. В ходе изучения курса сформировать у магистрантов способности: – проектировать, анализировать и реализовывать проекты с большими данными, обладать базовыми навыками программирования на Python, продемонстрировать работу с источниками медиа и информаций. – описывать, обосновывать и презентовать научные результаты по цифровому медиа бизнесу с применением открытых данных. – адаптировать, реализовывать, анализировать и компетентно использовать усвоенные знания для решения задач, позволяющие целостно решать проблемы date-журналистики и демонстрировать полученные результаты. При изучении дисциплины магистранты будут изучать следующие аспекты: будут изучены проблемы процесса описания, обоснования и презентации научных результатов по цифровому медиабизнесу с применением открытых данных.
-
Data-аналитика в медиаменеджменте и бизнесе
- Тип контроля: [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
- Описание: Цель дисциплины: сформировать способности систематизировать научно-методологические вопросы data-аналитики в медиаменеджменте и бизнесе, также продемонстрировать методы и приемы создания интерактивной технологии по реализации исследовательских проектов. В ходе изучения курса сформировать у студентов способности: – анализировать методологические проблемы data грамотности и сторителлинга, применять и описывать инструменты медиатехнологии на междисциплинарном уровне. – интерпретировать и моделировать основные научные проблемы и особенности трансформация данных, являющихся объектами социальных и технических наук, бизнеса и технологии. – систематизировать основные научно-методологические вопросы data-аналитики в медиаменеджменте и бизнесе. При изучении дисциплины магистранты будут изучать следующие аспекты: дисциплина направлена на изучения вопросов интерпретации и моделирования основных научных проблем и особенности трансформации данных, являющихся объектами социальных и технических наук, бизнеса и технологии.
-
Data-репортаж и трансформация данных
- Тип контроля: [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
- Описание: Цель дисциплины: сформировать способности и представления о теории и практике трансформации данных в объеме, оптимальном для использования в подготовке data-репортажа и последующей профессиональной деятельности. В ходе изучения курса сформировать у студентов способности: – аргументировать и классифицировать современное состояние теории и практики трансформация данных в объеме, оптимальном для использования в подготовке data-репортажа и последующей профессиональной деятельности. – анализировать методологические проблемы data грамотности и сторителлинга, применять и описывать инструменты медиатехнологии на междисциплинарном уровне. – интерпретировать и моделировать основные научные проблемы и особенности трансформация данных, являющихся объектами социальных и технических наук, бизнеса и технологии. При изучении дисциплины магистрантф будут изучать следующие аспекты: Будут изучены процесс анализа и интерпретации виртуальной и дополненной реальности; креативный подход к каждому этапу работ по созданию дата-репортажа, создание готового продукта для иммерсивной журналистики.
-
Digital-стартап в журналистике данных
- Тип контроля: [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
- Описание: Цель дисциплины: сформировать навыки профессиональной компетенции в области digital-стартап, позволяющие целостно решать задачи data-журналистики.. В ходе изучения курса сформировать у магистрантов способности: – разрабатывать исследовательские проекты по интерактивной журналистике и digital-стартап в журналистике данных, позволяющие целостно решать задачи журналистики. – определять направления дальнейшего личностного и профессионального развития, быть способным к объективной оценки своих достижений в сфере data-журналистики. – осуществлять исследовательскую проектную деятельность в области Data-журналистики, презентовать ее результаты; – реализовывать успешные digital-стартап в профессиональной деятельности журналиста. При изучении дисциплины магистранты будут изучать следующие аспекты: изучение технологического процесса digital-стартап и классификацию основных понятий data-журналистики о механизмах взаимодействия с конвергентными СМИ. Процесс обучения выстраивается как динамическая система на основе методологических подходов Smart журналистики.
-
Графический дизайн и программирование
- Тип контроля: [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
- Описание: Цель дисциплины: сформировать способности применять навыки по созданию креативного графического дизайна с визуальными данными. В ходе изучения курса сформировать у магистрантов способности: – продемонстрировать и контекстуализировать процесс графического дизайна и программирования в профессиональной деятельности. – интерпретировать, и аргументировать методологические проблемы графического дизайна и программирования, применять и описывать инструменты веб-дизайна. – исследовать и презентовать новые способы взаимодействия графики, видео и анимации в современной медийной индустрии. – интерпретировать и моделировать основные научные проблемы и особенности графического дизайна и программирования, являющихся объектами социальных и технических наук и технологии. – систематизировать основные научно-методологические вопросы о графическом дизайне и программирования в контексте собственного научного исследования. При изучении дисциплины магистранты будут изучать следующие аспекты: изучение практических вопросов по созданию кейсов и проектов графического дизайна и программированию медиапродуктов, также реализация профессиональных возможностей и стартового потенциала магистрантов по созданию стартап кампании для визуализации данных.
-
Smart журналистика: Машинное обучение и нейронные сети
- Тип контроля: [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
- Описание: Цель дисциплины: сформировать способности научно-методической и учебно-аналитической работы в области проектирования и оценки интерфейсов для журналистики. В ходе изучения курса сформировать у магистрантов способности: – проектировать и реализовывать, анализировать целостный процесс в соответствии с принципами и практики машинного обучения, создавать алгоритмы нейронных сетей. – выстраивать процесс обучения как динамическую систему на основе методологических подходов Smart журналистики (деятельностного, личностно-ориентированного, компетентностного, кредитной системы). – быть способным к рефлексии, объективной оценки своих достижений, анализу ситуации в системе искусственного интеллекта для журналистики. При изучении дисциплины магистранты будут изучать следующие аспекты: Учебный курс нацелен на изучение вопросов анализа, интерпретации и управления искусственным интеллектом, машинного обучения, алгоритма нейронных сетей в журналистике.
-
Журналистика и искусственный интеллект
- Тип контроля: [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
- Описание: Цель дисциплины – сформировать способности проектировать и реализовывать процесс получения, оценки, интеграции и анализа данных с помощью изученных методов компьютерной лингвистики. В результате освоения дисциплины магистрант будет способен: – проектировать и управлять задачи в сфере машинного обучения, искусственного интеллекта и глубинного анализа данных с использованием средства математической статистики для создания качественных контентов в медиасфере. – анализировать и интегрировать необходимыми для поиска, получения и преобразования данных и их интеграция для интеллектуального анализа. – оценивать и управлять основами машинного обучения и методами искусственного интеллекта и глубинного анализа данных. При изучении дисциплины магистранты будут изучать следующие аспекты: Будут изучены основные теории и концепции компьютерной лингвистики и новые форматы, тенденции современной data-журналистики. Дисциплина направлена на изучение теории и практики компьютерной лингвистики, лингвистического анализа данных и их интеграции, анализа.
-
Медиадизайн и Big data
- Тип контроля: [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
- Описание: Цель дисциплины: сформировать профессиональные компетенции в области визуализации данных и инфографики, также навыков подготовки различных типов визуальных данных и графических контентов. В ходе изучения курса сформировать у магистрантов способности: – интерпретировать и контекстуализировать процесс графического дизайна и программирования в профессиональной деятельности. – интерпретировать, и аргументировать методологические проблемы графического дизайна и программирования, применять и описывать инструменты веб-дизайна. – исследовать и презентовать новые способы взаимодействия графики, видео и анимации в современной медийной индустрии. – интерпретировать и моделировать основные научные проблемы и особенности графического дизайна и программирования, являющихся объектами социальных и технических наук и технологии. – систематизировать основные научно-методологические вопросы о графическом дизайне и программирования в контексте собственного научного исследования. При изучении дисциплины студенты будут изучать следующие аспекты: будут изучены процесс проектирования и оценки интерфейсов по визуализации данных и инфографики, также разработка и анализ программы по продвижению визуальных данных для конвергентных редакций.
-
Продвижение дизайна и веб-анимация
- Тип контроля: [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
- Описание: Цель дисциплины: сформировать навыки и умения работать с технологиями взаимодействия графики, видео и анимации в современной медийной индустрии. В ходе изучения курса сформировать у магистрантов способности: – проектировать и анализировать научно-исследовательскую работу по созданию продвижение дизайна и веб-анимации, сообщать и презентовать результаты. – реализовывать успешные коммуникативные стратегии и траектории по брендированию средствами продвижение дизайна, инструментарием и средствами айдентики. – демонстрировать методы и приемы развития и совершенствования практики применения инструментов, необходимых для выполнения всего цикла производства графических проектов. – разрабатывать и презентовать научно-исследовательский проект графического оформления информационных программ и оперативной графики. При изучении дисциплины студенты будут изучать следующие аспекты: будут изучены процессы, необходимые для выполнения всего цикла производства графических проектов, также принципы графического оформления информационных программ и оперативной графики и параметры анимации для практической работы журналиста.
-
Цифровой медиа бизнес и открытые данные
- Тип контроля: [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
- Описание: Цель дисциплины: сформировать навыки поиска, получения и преобразования данных, интеграции данных, оценки их качества и пригодности к дальнейшему использованию в сфере цифровых медиа. В ходе изучения курса сформировать у магистрантов способности: – сравнивать, сопоставлять и решать задачи в сфере статистического анализа и их применение в работе журналиста, анализировать различные типы текстов в рамках исследовательского контекста – устанавливать и поддерживать эффективные коммуникации с коллегами в режиме офлайн и онлайн; – планировать и осуществлять эксперименты, решать проектные задачи по получению, оценке, интеграции и анализа данных в компьютерной лингвистике, применяемых в предметно ориентированных информационных системах. При изучении дисциплины магистранты будут изучать следующие аспекты: изучение и применение больших данных в бизнесе, также фокусируется на феномене открытых данных, моделях datа - журналистики и цифрового медиабизнеса.
-
Педагогическая
- Тип контроля: Защита практики
- Описание: Цель дисциплины: формирование способности осуществлять педагогическую деятельность в вузах, проектировать образовательный процесс и проводить отдельные виды учебных занятий с использованием инновационных образовательных технологий.
-
Исследовательская
- Тип контроля: Защита практики
- Описание: Цель практики: приобретение опыта в исследовании актуальной научной проблемы, расширение профессиональных знаний, полученных в процессе обучения, и формирование практических навыков ведения самостоятельной научной работы. Практика направлена на развитие навыков исследования, анализа и применения экономических знаний.