Атлас данных создается командами студентов в ходе т.н. Дата-экспедиций
###Что такое Дата-экспедиция?
Экспедиция данных, или дата-экспедиция, — это неформальное общедоступное образовательное онлайн-мероприятие, строящееся на принципах проектного обучения и взаимопомощи. Под “проектным” имеется в виду, что итогом участия в идеале должно стать создание индивидуального или коллективного проекта. Даже если идеала достичь по тем или иным причинам не удается, каждая экспедиция сама по себе строится как процесс работы над определенным проектом. Говоря о “взаимопомощи”, мы исходим из того, что у каждого из участников экспедиции, помимо желания получить результат, есть те или иные навыки и опыт. Будучи у всех людей разными, они могут дополнять друг друга. Чем интенсивнее обмен знаниями между участниками в ходе работы над проектом, тем у всех больше шансов научиться чему-нибудь новому и полезному. С другой стороны, если участник просто наблюдает и следует инструкциям, но не хочет вступать во взаимодействие с остальными, против этого тоже никто возражать не будет. У каждого свой стиль обучения и работы. Термин «экспедиция данных» заимствован из практики OKF/School of Data. Принципы взаимного обучения, лежащие в основе такого формата, разработаны, в частности, такими открытыми образовательными ресурсами, как OKF/School of Data и P2P University.
###Задание №1 Deadline: 25.10.2014
К субботе внесите, пожалуйста, ссылки на все вами найденные данные в соответствующие разделы этого репозитория. Подчеркиваю - мне нужны лишь списки ссылок, не сами данные (пока)
Кстати, при работе с текстом (не кодом и не данными) вы можете работать через браузер сразу в он-лайн репозитории: как это сделать, посмотрите в гайде
Посмотрите на пример подобного списка
###2. Task 2: Собрать данные deadline: 30.10.14
На основе собранных ссылок (и не только) соберите и внесите в репозиторий данные, в форматах .csv, .tsv, .json Для сбора рекомендую использовать kimono, scraperwiki, openrefine, но хороши все средства
###3. Task 3: Проанализировать данные deadline: 30.10.14
Собранные данные нужно попробовать визуализировать (карты, графики) и хотя-бы формально проанализировать. Например, в Tableau, DataWrapper или просто Excel/GoogleSpreadsheets
###ПО
###Уроки
###Дополнительное