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Homework

Wang Cheng-Jun edited this page Dec 22, 2016 · 25 revisions

Welcome to the dj2016 wiki!

课程成绩评定说明

  • 十次作业(请在课程github里查找每一次作业是否齐全,我将按照github里的保存的文件统计)
  • 三次课堂点名
  • 一次readings分享(请将ppt上传到github!)
  • 两次微议题排行榜
  • 软件工具分享(任选,李易峰太太团+dj—high两个小组完成,请将ppt上传到github!)
  • Dealine是农历大年夜,过期不候

具体评分项

  1. 听课(10%)
  2. 阅读材料(课堂讲解ppt+小组阅读笔记, 10%)
  3. 小组课堂练习(10%)
  4. 微议题排行榜(两次,按阅读数和点赞数统计分数 30%)
  5. 可视化工具使用方法介绍(一次,课堂讲解ppt+公众号文章, 20%)
  6. 小组期末《数据新闻项目》(第8周课堂讲解小组项目计划ppt+项目说明书+期末项目展示, 20%)

Welcome to the dj2016 wiki!

到课情况统计(每周更新)

需设置浏览器的文本编码为GB18030

https://data-journalism.github.io/dj2016/attendance.htm

参加第一届计算传播学论坛同学

曹颖、王君梁、张苏涵、牟萌、张天娇、薛语寒、李亦云、李月、李昕、罗淇文

Processing Examples

期末大作业(Final Group Project)

要求:

  • 完成一个数据新闻作品,以网页的形式展现。

  • 同时提交数据、分析代码(比如R或者python代码)

  • 可以通过完善第九次作业的方式,即多个不同维度的可视化综合展现

  • 要有文字介绍,有新闻价值

  • 最后,将html网页放在名为“FinalProject”的文件夹

    • 回到自己的github仓库网页,检查提交结果。
    • 自己的github仓库网页点击pull request将修改提交给data-journalism/djclass2016
  • Deadline: 2016年农历大年夜

  • 参考案例

第十次作业

  • 下载并安装processing https://processing.org/

  • 下载并安装p5.js editor http://p5js.org/download/

  • 下载processing的javascript mode插件 https://github.com/fjenett/javascript-mode-processing/issues/35

  • 将解压的JavaScriptMode文件夹放在 Users/你的用户名/Documents/Processing/modes/

  • 打开processing查看JavaScirptMode是否可以使用

  • 打开processing从File-->exmaples-->add examples当中安装Learning processing 2nd edition

  • 安装成功后在examples-->learning processing 2nd edition中寻找example_3_3_zoog_mouse代码

  • 将zoog的样式进行改变,改成“咸蛋超人奥特曼”的样式,加上胳膊,胳膊要像腿一样可以摆动。

  • 在java模式下将代码另存,找到另存得到的pde文件,从命名为zoog.pde

  • 设置mode为JavaScirptMode,运行结果输出为html文件,重命名为zoog.html,得到zoog.html和zoog_file文件夹(内有processing.js)

  • 最后,将zoog.pde、zoog.html和zoog_file文件夹三个放在名为“homework9”的文件夹

  • 回到自己的github仓库网页,检查提交结果。

  • 自己的github仓库网页点击pull request将修改提交给data-journalism/dj2016

  • 上传到自己的github云端。

  • 在自己的github云端点pull request提交

  • 建议(可选):观看一小时编程视频并获取个人证书 http://hello.processing.org/editor/

  • 建议(可选):使用p5.js改写并实现以上完成的咸蛋超人的作品

第九次作业

第八次小作业

  • 请采用以下信息制作一个信息图

https://raw.githubusercontent.com/data-journalism/dj2016/gh-pages/infodesign.png

第七次作业

  • 使用R绘制统计图

  • 事先安装好ggplot2、lattice、ggthemes

  • 按照如下代码进行操作

  • 将生成的html放在名为“homework7”的文件夹

  • 回到自己的github仓库网页,检查提交结果。

  • 自己的github仓库网页点击pull request将修改提交给data-journalism/dj2016

  • 可以尝试换一些数据进行操作,比如data(iris)[链接更新] http://data-journalism.github.io/introduction/visualization_using_r.R.html

##第六次作业:安斯库姆数据练习

  • 使用Rstudio进行以下练习
  • 安装R包ggplot2、dplyr、reshape2
  • 输入anscombe,即可查看anscombe数据。
  • 执行以下代码 http://data-journalism.github.io/introduction/anscombe.html
  • 将最后生成的.html文件放在名为“homework6”的文件夹
  • 回到自己的github仓库网页,检查提交结果。
  • 自己的github仓库网页点击pull request将修改提交给data-journalism/dj2016

期中作业 (期中加分项目、期末必选项目)

  • 抓取“中国领导干部数据库”所有个人页面 http://cpc.people.com.cn/gbzl/flcx.html
  • 提取以下部分信息:姓名、简介、出生年月性别、籍贯、民族、毕业院校、学历/学位、入党时间、参加工作时间、主要经历
  • 计算最大出生年、最小出生年、出生年与入党时间的皮尔逊相关系数

第五次作业

第四次作业

  • 提出研究题目
  • 阐明要解决的问题和新闻价值
  • 到国家统计局、世界银行等寻找所需要的数据
  • 将以上三点以md的形式提交到小组repo中
  • 下载并安装anaconda python https://www.continuum.io/downloads 注意选择2.7版本
  • 最后,将md文件放在名为“homework4”的文件夹
  • 回到自己的github仓库网页,检查提交结果。
  • 自己的github仓库网页点击pull request将修改提交给data-journalism/dj2016

第三次作业

  • 打开http://tryr.codeschool.com/完成练习,先完成后四节
  • 每完成一个练习,复制代码到RSTUDIO的代码区域
  • 在Rstudio的代码窗口输入代码或写注释,例如文件头:
  • 注意:文档名和路径名都尽量不要使用中文
  • 在6.3 loading data frames的学习中,要新建这两个文件"targets.csv" "infantry.txt",新建之后你可以把这些数据放在任意一个文件夹,比如D盘里的名为data的文件夹,那么路径名就是:"D:/data/targets.csv"
  • 最后,将compile成的html和R代码一同上放在名为“homework3”的文件夹
  • 回到自己的github仓库网页,检查提交结果。
  • 自己的github仓库网页点击pull request将修改提交给data-journalism/dj2016
read.csv("C:/targets.csv") 

第二次课堂作业

  • 下载安装R软件 http://cran.r-project.org/
  • 确保R软件安装完毕后,下载安装Rstudio。 下载链接
  • **注意!**安装R和RStudio时,安装路径中均不可出现中文,否则可能会出现一些不可预知的错误
  • 打开Rstudio, Rstudio-->File--->R script
  • 按ctrl+s(mac为command+s)命名并保存到本地github小组文件夹"homework2"当中
  • 打开http://tryr.codeschool.com/完成练习,先完成前四节
  • 每完成一个练习,复制代码到RSTUDIO的代码区域
  • 在Rstudio的代码窗口输入代码或写注释,例如文件头:
# tryR
# groupname
# 20150924
###########chapter1############

1+1

###########chapter2############
# start chapter2 below
  • 可以按ctrl+enter(mac为command+enter)执行一行代码,全部执行后,
  • 在Rstudio里File--->Compile Notebook
  • Rstudio会说Install Required Packages,按yes 同意安装,等候2分钟安装完毕,自动开始compile
  • 最后,将compile成的html和R代码一同上放在名为“homework2”的文件夹
  • 回到自己的github仓库网页,检查提交结果。
  • 自己的github仓库网页点击pull request将修改提交给data-journalism/dj2016

第一次课堂作业

  • 注册一个Github账号(一个小组只需要一个账号,注意需要邮箱验证📮)
  • 点击课程代码仓库dj2016右上角的***“Fork”***按钮复制到自己的github页面

  • 首先,输入你们的groupname,比如chengjunwang
  • 然后,输入***“/”***符号
  • 最后,输入***“homework1.md”***
  • 在homework1当中,介绍小组成员名单,学号,邮箱
  • 点击Commit new file

  • 回到自己的github仓库网页,检查提交结果。
  • 在自己的github仓库网页点击pull request将修改提交给data-journalism/dj2016
    • 依次点击new pull request-->Create pull request
    • 然后输入title,比如**“homewok1”**
    • 再点击一次Create pull request就可以成功提交

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