Créditos ECTS Créditos ECTS: 3
Horas ECTS Criterios/Memorias Horas de Titorías: 3 Clase Expositiva: 9 Clase Interactiva: 12 Total: 24
Linguas de uso Castelán, Galego
Tipo: Materia Ordinaria Máster RD 1393/2007 - 822/2021
Departamentos: Ciencias da Comunicación
Áreas: Xornalismo
Centro Facultade de Ciencias da Comunicación
Convocatoria: Primeiro semestre
Docencia: Con docencia
Matrícula: Matriculable | 1ro curso (Si)
· Documentación online.
· Identificación e uso de bases e fontes documentais online.
· Creación e uso de repositorios.
· Visualización de datos e Data Scraping; Datos, metadatos, big-data, formatos, ferramentas e innovación.
O obxectivo principal é habilitar ao alumno para recoñecer historias agochadas nos datos. O traballo con Big Data, a recolección de datos, o seu tratamento, análise e posterior interpretación serán partes fundamentais do módulo. Finalmente, a visualización xogará un papel crucial á hora de comunicar todo o traballo previo.
TEMA 1
Big Data, o contexto actual da xestión automatizada da información
TEMA 2
Marco legal para o emprego de datos na sociedade actual
TEMA 3
Fundamentos de visualización de datos: principios e técnicas
TEMA 4
Técnicas para visualización e análisis en Big Data: Machine Learning
TEMA 5
Casos prácticos e tendencias actuáis
BIBLIOGRAFÍA BÁSICA
Colle, R. (2013). Prensa y" Big Data": El desafío de la acumulación y análisis de datos/Press and" Big Data": The challenge of data accumulation and analysis. Revista Mediterránea de Comunicación/Mediterranean Journal of Communication, 4(1).
Crucianelli, S. (2013). ¿ Qué es el periodismo de datos?. Cuadernos de periodistas, 26, 106-124.
Ibáñez, D. B. (2015). Big Data y técnicas cuantitativas: una introducción al análisis de contenido informatizado. Revista San Gregorio, 2(8), 106-111.
Tascón, M. (2013). Introducción: Big Data. Pasado, presente y futuro. Telos: Cuadernos de comunicación e innovación, (95), 47-50.
Sánchez-Bonvehí, C., & Ribera, M. (2014). Visualización de la información en la democratización de los datos: propuestas desde el periodismo y la narratividad. El profesional de la información, 23(3), 311-318.
Schönberger, V. M., & Cukier, K. (2013). Big data: la revolución de los datos masivos. Turner.
BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA
Bravo, A. A. (2013). El periodismo de datos y la web semántica. Cuadernos de Información y Comunicación, 18, 99.
Casero Ripollés, A., & López Meri, A. (2015). Redes sociales, periodismo de datos y democracia monitorizada.
Crucianelli, S. (2010). Herramientas digitales para periodistas. Knight Center for Journalism in the Américas.
Domínguez, M. Á. C. (2013). La evolución del periodismo de precisión: el blog de The Guardian sobre periodismo de datos. In I Congreso Internacional de Comunicación y Sociedad Digital (p. 11). Universidad Internacional de La Rioja.
Ferrer-Sapena, A., & Sánchez-Pérez, E. (2013). Open data, big data:¿ hacia dónde nos dirigimos?. Anuario ThinkEPI 2013, 7, 150-156.
Fumero, A. (2014). Big Data: una perspectiva desde la comunicación ciudadana. Revista de Estudios de Juventud, (105), 39-51.
Herrero-Solana, V., & Rodríguez-Domínguez, A. M. (2015). Periodismo de datos, infografía y visualización de la información: un estudio de El País, El Mundo, Marca y El Correo.
Paniagua, S. (2013). Un mundo de sensores. De los datos al Big Data. Telos: Cuadernos de comunicación e innovación, (95), 94-96.
Rodríguez, N. (2013). Big data. ILLA comunicación, 20.
BÁSICAS E XERAIS
CG01 - Coñecer dinámicas, produtos e soportes para a produción, xestión e difusión do coñecemento.
CB7 - Que os alumnos saiban aplicar os coñecementos adquiridos e a súa capacidade de resolver problemas en ambientes novos ou descoñecidos dentro de contextos máis amplos (ou multidisciplinares) relacionados coa súa área de estudo.
TRANSVERSAIS
Non existen datos
ESPECÍFICAS
CE01 - Coñecer a xestión de bases de datos en liña e a creación e uso de bases de datos documentais propias para a interpretación e análise de datos e a súa explotación visual.
O estudante será capaz de empregar ferramentas de recolección de datos, tratar estes como paso previo á súa análise usando software específico de Big Data así como de realizar visualizacións interactivas dos mesmos para a súa difusión.
Clases presenciais combinando a docencia maxistral coa revisión comentada por parte dos alumnos/as de textos de referencia e produtos relacionados coa visualización de datos ou casos reais.
Os alumnos realizarán traballos inviduais e, de ser o caso pola implicación do proxecto, grupais.
Desglose de horas:
-11 horas de clases expositivas (2 por tema e unha más de revisión xeral)
-3 horas de clases interactivas por tema (12 en total)
-2 horas para repaso dos traballos e defensa dos mesmos ante a clase
-3 horas asignadas a titorías en grupo
As actividades prácticas (traballos individuais e/ou en grupo) serán a pedra alicerce da avaliación. Suporán o 80% da nota fronte ao 20% restante que se conseguirá mediante a participación activa e proactiva nas clases teóricas. Poderase realizar algún test de control sobre os coñecementos dos alumnos en relación a produtos relacionados coa visualización de datos do contexto real.
Será necesario completar un 70% das clases teóricas e un 80% das interactivas para poder superar a materia.
Segunda oportunidade
Neste caso avaliarase da mesma forma que na primeira. Se o alumno ten aprobada unha parte (teoría ou práctica da materia), gardaráselle a nota para a segunda oportunidade.
En caso de dispensa de asistencia a clase, establecerase un plan de traballo personalizado co profesor da materia.
Os estudantes deberán asistir ás clases xa que nelas trataranse, a nivel teórico, os contidos da materia. Nelas deberán interactuar e facer achegas. O profesor terá en conta a necesidade de empregar tempo para a realización de traballos prácticos que se realizarán na clase e fóra dela.
O alumno terá que adicar 42 horas de traballo presencial e 108 horas de traballo de preparación e realización das actividades programadas.
Recoméndase a análise crítica dos produtos dixitas relacionados coa visualización de datos que se consumen a diario no contexto de internet.
Plan de continxencia
Á vista dos tres escenarios que contempla a USC por mor do contexto sanitario, a metodoloxía de ensino adaptarase gradualmente mediante a combinación de iniciativas didácticas presencias e virtuais ou só virtuais, a través do campus virtual (no terceiro escenario será todo virtual).
No referido ao sistema de avaliación, de non ser posible o exame presencial, a avaliación será só continua, mediante distintas iniciativas programadas durante o cuadrimestre.
Carlos Toural Bran
Coordinador/a- Departamento
- Ciencias da Comunicación
- Área
- Xornalismo
- Teléfono
- 881816558
- Correo electrónico
- carlos.toural [at] usc.gal
- Categoría
- Profesor/a: Profesor Axudante Doutor LOU
| Luns | |||
|---|---|---|---|
| 16:00-20:30 | Expositivo 1 | Galego | Aula 6 |
| Martes | |||
| 16:00-20:30 | Expositivo 1 | Galego | Aula 6 |
| Mércores | |||
| 16:00-20:00 | Laboratorio 1 | Galego | Aula: Seminario 1 (1º andar) |
| Xoves | |||
| 16:00-20:00 | Laboratorio 1 | Galego | Aula: Seminario 1 (1º andar) |
| Venres | |||
| 16:00-20:00 | Laboratorio 1 | Galego | Aula: Seminario 1 (1º andar) |