Бакалавриат
2026/2027




Инфографика и принятие решений на основе данных
ID 1271962
Статус:
Курс обязательный (Дизайн)
Кто читает:
Школа дизайна
Где читается:
Факультет креативных индустрий
Когда читается:
2-й курс, 3 модуль
Охват аудитории:
для всех кампусов НИУ ВШЭ
Язык:
русский
Кредиты:
3
Контактные часы:
16
Программа дисциплины
Аннотация
Двухмодульный курс охватывает полный цикл работы с данными: постановка вопроса, поиск и оценка датасета, очистка, разведочный анализ, построение графиков, генеративное оформление и выпуск инфографики как инструмента принятия решений.
Анализ и построение графиков выполняются в парадигме вайб-кодинга: студент ставит задачи ИИ-ассистенту, читает и проверяет результат. Генеративный ИИ используется для оформления, но не для выдумывания или искажения числовых данных.
Цель освоения дисциплины
- Сформировать понимание честной визуализации и роли данных в принятии решений. Научить находить, оценивать, очищать и анализировать реальные датасеты с обязательной верификацией результатов ИИ-ассистента. Освоить выбор визуальной модели и построение графиков средствами вайб-кодинга. Научить превращать анализ в убедительную data story с выводами и практическими рекомендациями.
Планируемые результаты обучения
- Студент формулирует вопрос, решение и систему метрик до начала визуализации
- Оценивает качество, происхождение и лицензию датасета; очищает данные и проверяет результат обработки
- Проводит разведочный анализ и выбирает тип графика в соответствии со структурой данных и задачей читателя
- Строит графики с помощью ИИ-ассистированной разработки и сохраняет проверяемый код или ноутбук
- Создаёт графическую систему и генеративный иллюстративный слой без искажения исходных данных
- Формулирует выводы и рекомендации, а также проводит аудит честности визуализации
Элементы контроля
- Домашнее заданиеформулировка вопроса-решения и системы метрик. очищенный датасет с описанием преобразований. разведочный анализ. набор черновых графиков. каркас data story. графическая система проекта. генеративный иллюстративный слой. собранный макет. кросс-ревью по чек-листу честности. финальный кейс.
- Итоговый проектИнфографика на основе реального датасета должна отвечать на конкретный вопрос и показывать, какое решение можно принять на основе данных. Итоговый кейс публикуется на hsedesign.ru.
Промежуточная аттестация
- 2026/2027 3rd moduleИтоговая оценка = домашние задания × 0,4 + итоговый проект × 0,6 + дополнительные баллы. Домашние задания — 40% итоговой оценки. Задания оцениваются в формате «принято / не принято»; каждое принятое задание даёт 0,8 балла, максимум — 8 баллов. Итоговый проект — 60% итоговой оценки, максимум 8 баллов. Проект является блокирующим элементом контроля. Дополнительные баллы — до 2 баллов за активность в цифровой экосистеме Школы дизайна. Итоговая оценка не превышает 10 баллов.
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Искусственный интеллект и нейросети : практика применения в рекламе, Евстафьев, В. А., 2025
- Как устроен ChatGPT? : полное погружение в принципы работы и спектр возможностей самой известной нейросети в мире, Вольфрам, С., 2024
- Нейросетевые системы искусственного интеллекта в задачах обработки изображений, Акинин, М. В., 2016