为什么学新闻传播的,都应该学学Python?

面对这次疫情,你会怎么研究?

你想不想用一套科学的方式对疫情进行增长人数预测,来预测疫情发展?

你想不想将疫情分布数据进行可视化,更为直观地了解各地疫情情况?

你想不想抓取微博数据,来分析人们对“新型肺炎”这一议题的关注程度变化?

如果你都想,但是不知道要怎么做?

别担心,这些Python都能办到!

科技发展时代,技术迭代不断。

传统的新闻传播学科由于知识体系退化,跟不上当前业界变化而逐渐变得无所适从。

在传统的新传专业教育中,更注重对于新闻采写、新闻评论、以及新闻伦理的培育。

对于时代风口上兴起的数据新闻、舆情分析以及融合新闻等,在高校教育上则尚为欠缺甚至空白。

而在业界之中,新闻则越来越重视着对数据的应用。

正因此,在我们往期举办的研学活动中,有高校老师主动提出想要进行Python的学习,用以对政务新媒体、媒体智库等数据进行抓取,进而辅助论文和项目研究。

在过去,新闻传播学的研究更多的依赖于社会学科的理论进行质化研究,进行数学建模及量化研究的工作相对匮乏。幸运的是,当下前沿的计算机理论与工具为量化分析多媒体数据提供了可能。

学习Python不仅仅是学习一门技艺,更是学习了一种思维方式,为新闻传播的研究提供一种新的可能。

什么是Python

Python是计算机编程语言的一种。

在“编程”中,相较于“Java/ C语言/C++ ”等语言,Python由于其语言更具有简洁性、易读性以及可拓展性而在近年逐渐走红。同时,它更易于学习,是在是人工智能与现代数据科学中最常使用的语言,正应如此,Python也常被在新闻传播研究领域中广泛运用。

我们学什么?

在本次课程中,我们主要面向编程“0基础”的小白人群,摘选重要的Python语法特性进行讲解,让大家迅速掌握基本的数据处理能力与编程基础。

然后,我们将会讲解人工智能与大数据技术如何应用于数据处理,并介绍对于文本数据与图像数据的基本处理算法。

针对大家都关心的疫情研究,本次课程中将以本次疫情作为研究对象,用Python作为研究方法,为大家讲解

——疫情数据建模,数据清洗、疫情数据可视化,疫情数据爬取与处理,疫情数据预测与拟合,疫情微博数据情感分析与高阶处理等应用。

课后会提供可运行的真实代码,包含作业批改!

让你在编程实操中学习Python在新闻传播学中的应用,打开新世界的大门。

讲师简介

李开宇

李开宇:清华大学计算机系博士生

主要研究领域为数据工程,数据管理,人工智能,计算传播学。

论文发表在:

据科学领域最高学术会议 SIGMOD 2018(A Rating-Ranking Method for Crowdsourced Top-k Computation 第一作者);

国际顶级期刊TKDE 2018(Bounded approximate query processing 第一作者;

TKDE 2020 (通讯作者)国际期刊CSE 2018(Approximate query processing: What is new and where to go? 第一作者);

数据工程与人工智能领域会议CIKM 1篇、 DASFFA两篇(其中 “Mathgraph: a knowledge graph for automatically solving mathematical exercises”为2019年学生最佳论文奖)

项目经验丰富。清华大学博士生一等奖学金。

从事数据科学与传播学交叉学科研究,论文"Evaluating Public Anxiety for Topic-based Communities in Weibo" (under review)投稿于数据库领域顶级期刊TKDE 2020。

研究方向致力于动态社交网络的演化、新媒体数据的统计分析与数据挖掘、时空数据管理与挖掘、机器学习技术在计算传播学中的应用。

对了,

我们的开宇博士还是个小网红为人幽默,讲课有趣,在网上很红的“给猫上函数课”的清华博士就是他,戳视频,快来和他家的猫一起开课吧~

课程特色

1.面向“0基础”人群,从基础开始学起;

2.以本次疫情作为研究对象进行教学演示,现学现用;

3.主讲人风趣幽默,且有丰富的与新闻传播学科交叉研究经验。

注:可联系工作人员咨询发票报销事宜,联系方式见文末。

适宜人群

新传高校教师

有助于科研课题研究,并深入了解业界动态

新传高校学子

有助于论文产出,提供论文解题新思路;

“技高一筹”,工作招聘赢先机!

同时,我们还欢迎希望通过Python对新闻传播进行深层了解与分析的一切人士!

课程安排