Comment devenir un bon datajournaliste

Terminé

Le MOOC Comment devenir un bon datajournaliste, apportera aux participants des connaissances théoriques sur le datajournalisme et son rôle par rapport au journalisme traditionnel. A l’issue de ce cours, les participants sauront structurer et formater leurs données afin qu’elles soient “machine readable”. Ils auront les compétences nécessaires pour imaginer, estimer, spécifier et réaliser des projets avec des développeurs et des designers, de la répartition des tâches au suivi et à la coordination du projet.

Les participants peuvent évaluer ce cours et partager leur avis en cliquant ici

Rue 89
Global Editors Network

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    Intervenant

    Nicolas Kayser-Bril
    Programmeur autodidacte, Nicolas Kayser-Bril a notamment travaillé pour Le Monde, Rue89, Les Inrockuptibles, après des stages dans les rédactions du Soir, de Associated Northcliffe Digital et de Radio Free Europe. Il intervient régulièrement dans les écoles de journalisme et participe à de nombreuses conférences professionnelles en Europe et ailleurs.

    Nicolas a ensuite fondé, avec Pierre Romera, une agence spécialisée dans le journalisme de données, Journalism++, fin 2011. La société a contribué à développer l’outil de visualisation de données Datawrapper et la plateforme d’analyse de données Detective.io. Nicolas a également coordonné l’enquête transnationale The Migrants’ Files sur les dangers des flux migratoires en Europe, et obtenu un prix aux Data Journalism Awards 2014.

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    Durée

    4  semaines
    Du 04 mai au 29 mai 2015

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    Prérequis

    Aucun prérequis

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    Charge de travail

    3 à 5 heures / semaine

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    Coût

    Gratuit

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    Certification

    Une attestation de participation au MOOC pour les apprenants ayant participé à tous les quiz du MOOC ET ayant acheté le pack de 4 tutoriels.

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    Déroulement

    – Par semaine : 5 vidéos de 8 à 10 minutes chacune + 2 quiz d’évaluation

    – Des intervenants et experts extérieurs pour illustrer chaque cas concret

    – Une session vidéo live par semaine, chaque jeudi, présentée par Nicolas Kayser-Bril, pour poser vos questions en direct

    – Un forum pour interagir avec Nicolas Kayser-Bril et les autres participants et intervenants- 5 vidéos de 8 à 10 minutes chacune + 1 quizz d’évaluation chaque semaine

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    Programme

    Semaine 1: Datajournaliste, un métier d’avenir : les bases, les opportunités
    – Aux origines du datajournalisme pour comprendre son avenir
    – La méthode du journalisme de données
    – Organiser des données et structurer une enquête
    – Trouver les données : où, quand, comment ?
    – Comment détecter les données fausses

    Semaine 2 : De l¹analyse à la visualisation : les concepts pour devenir datajournaliste
    – Comment contextualiser les données
    – Comment analyser un jeu de données
    – Les visualisations simples
    – Les visualisations complexes
    – Cartographie et géocodage

    Semaine 3 : Datajournalisme et salle de rédaction : un bon mariage, mais attention au divorce !
    – Les meilleures pratiques de datajournalisme
    – Travailler en équipe et avec un chef de projet
    – Pourquoi et comment utiliser les statistiques
    – Les mots pour communiquer avec un développeur
    – Du choix des sources à l’analyse de réseau

    Semaine 4: Les dernières tendances du datajournalisme. Et maintenant à vous de vous lancer !
    – Crowdsourcing : les atouts et les obstacles
    – Accès aux données publiques : les pièges à éviter
    – Le guide pratique du scraping
    – Comment éviter la data-manipulation
    – L’avenir: big data et entreprise mediadata

    Semaine 5 (optionnelle et payante) : Tutoriels payants
    Google Spreadsheets
    – Les formats de fichier: XLS, CSV, TSV
    – L’encodage des caractères
    – Les outils: Excel vs. OpenOffice vs. Google Spreadsheets
    – Utiliser un tableur: Les cellules et les fonctions
    – Le tableau croisé dynamique
    – Les fonctions Recherchev() et Rechercheh()

    Datawrapper
    – Formater les données
    – Importer les données
    – Explorer les options des visualisations: Quand utiliser quoi
    – Publier la visualisation

    CartoDB
    – Latitude, longitude
    – Geocoder des données (dans CartoDB/ailleurs)
    – Les “wizards” des visualisations
    – Changer le style des points
    – Changer le contenu des infowindows
    – Publier la carte

    OpenRefine
    – Télécharger et installer
    – Importer un fichier
    – La navigation par facette
    – Nettoyer les données avec la fonction “cluster”
    – Importer des données dans Datawrapper

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    Plateforme

    First Business MOOC
    Plate-forme du groupe First Finance SAS, organisme de formation et de certification en finance de marché, finance d’entreprise et sur les métiers de la banque. Basée sur la technologie Open edX du MIT et de Harvard.

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  • Les interactions entre utilisateurs représentent une véritable valeur ajoutée
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