近年，數據新聞的熱潮有增無減，吸引着無數行業內外的弄潮兒。傳統記者如何在數據時代轉型？毫無新聞基礎的數據愛好者如何躋身炙手可熱的數據新聞行列？數據科學在線教育平台DataCamp的記者Karlijn Willems，最近在DataCamp發表博文，詳解了數據新聞的概念，並分享了豐富的學習資源與建議，以供有志從事數據新聞、尤其是從零基礎開始希望通過自學成才的人士參考。以下，深度君為你編譯整理了Willems提到的“八步”自學計劃與各類資源。
ProPublica副總編Scott Klein說過，一個好的數據記者應該具備這三點素質：新聞學技巧，設計才能，以及編程頭腦。聽起來很簡單。那麼，對記者的教育背景有何要求嗎？“新聞學技巧”、“設計才能”和“編程頭腦”的具體含義又是什麼呢？
Klein表示，在ProPublica的數據團隊里，大多數人的確是有新聞學位的，但那並不是必要條件。來自數學或計算機科學背景的數據記者也比比皆是。“對一個想讓世界變成更好地方的數學精英來說，新聞業可以說是最好的歸宿。”Klein說。
無論你來自任何教育背景，只要具備或煉得Klein所提到的三種技能，你都有機會成為一名數據記者。
但這些技能並不那麼容易掌握。事實上，沒有幾個大學課程會教你那些技能，大部分情況下你只能依靠自學。除了MOOC、大數據大學課程（Big Data University）或一些數據記者開設的個人工作坊，很多數據技能培訓都價格不菲，並且有的培訓只對媒體里的職業數據記者或數據團隊開放。
因此，如何自學，決定成敗。
這裡主要為數據新聞入門者整理一份自學計劃，總結為八個步驟，下文還有更細緻的計劃分解和相關資源介紹。需謹記，這份計劃只是入門貼士，每個人應當根據自己的教育背景和學習習慣再作調整。
- 建立廣泛的知識儲備；
- 堅持寫作；
- 學習一些編程語言；
- 了解數據新聞的操作流程；
- 建立個人工具箱；
- 開始建立你的個人網絡；
- 堅持學習；
- 去追求你夢想中的數據工作！
1.建立一個廣泛的知識儲備
建立知識儲備的辦法因人而異，其中一條路徑是廣泛涉獵，通過各種渠道了解未知知識。同時，保持一份好奇心，以激發你發現和學習新鮮事物動力。
廣泛的知識儲備不僅意味着要對時事熱點有全面了解，還包括掌握數學與統計方面的基礎知識。Willems建議數據記者和編輯都應該上一些統計課程。OpenIntro和DataCamp就有相關課程可參考。
若想積累數據新聞方面的背景知識，Willems推薦了以下學習材料：
— Scott Klein講數據新聞史，視頻地址在此。
–數據新聞佳作推薦，從數據同行的經驗中學習：
- ProPublica–正在消失的星球（A Disappearing Planet）,作者 Anna Flagg；
- Bloomberg—美國最危險的工作（The Deadliest Jobs in America）,作者 Christopher Cannon, Alex Mclntyre 和 Adam Pearce；
- 《衛報》—解密美國國家安全局（The NSA files: Decoded）,作者Ewen MacAskill, Gabriel Dance, Feilding Cage和Greg Chen；
- 伊拉克戰爭日誌可視化（Visualizing the Irap war logs），作者Jonathan Stray和Julian Burgess。
2.不斷寫作
瞄準特定的受眾，結合不同媒介的特點，快速準確地表達主題思想，傳遞數據的信息——這些都是數據新聞寫作的難點。Willems整理了一些在線課程，為你的寫作指點迷津（針對英文寫作）：
—EdX：EdX上有很多新聞學方面的內容。“Journalism for Social Change”和 “English for Journalists: Key Concepts”都是入門好課。
—Coursera：不僅有一般的新聞入門課程，還細分到不同的新聞專題。
—Mediabistro和《衛報》的大師班。
3.學習一些編程語言
學習簡單的編程並不僅僅是為了挖掘信息，而更重於呈現信息。選擇何種編程語言，需看你要做哪一種數據故事，或是哪一方面的數據工作。網頁製作，信息挖掘，還是建立數據模型？對於編程入門者來說，或許最好的方式是先每一項都淺嘗，再根據自己的興趣深入學習某一種技能。
在網頁製作方面，精通JavaScript、CSS和HTML人才當下最吃香。EdX和Journocode都有相關教程。
另外一門市場需求很高的技術就是Django(Python)和Ruby。CodeSchool上關於這兩門語言的課程不能更全了。
數據記者入門清單上也絕對少不了R、SAS、SPSS和Python 。較以上介紹的語言，這幾種更適合用來做數據分析與建模。DataCamp的R入門和Python入門課程，比較適合初學者。SAS與SPSS則可分別通過點擊鏈接獲取。
與一般的數據科學研究無異，數據新聞的操作流程也包括數據挖掘、數據整理、數據分析、數據可視化和報道。然而，數據新聞會更偏重於報道和敘事，而非建立數據模型。
–可視化方面的好書推薦：
耶魯教授、數據科學家Edward Tufte的著作;
The Functional Art: An Introduction to Information Graphics and Visualization （《不只是美：信息圖表設計原理與經典案例》，已翻譯為中文），作者 
Information Dashboard Design， 作者Stephen Few。
–數據分析：
The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail—But Some Don’t，作者Nate Silver。
–數據挖掘、整理與可視化：
R和Python學習資源整理
數據工具層出不窮，讓人眼花繚亂。如何選擇適合的工具？Willems表示，記者不必十八般武藝樣樣精通，但需具備快速學習的能力和意願。
根據以上流程，Willems推薦了一些工具，讓你的數據工作事半功倍。
–建立個人工作空間
開始編程的第一步，一個方便易用的代碼編輯器必不可少。你可以先在VIM、TextMate、Sublime Text，或者像Rstudio、Spyder這樣設計較完善的集成開發系統上初試身手。還可以考慮安裝Git或其他版本控制系統（versioning control system）來管理你的源代碼。
–獲取數據
數據是展開任何工作的基礎，因此你必須知道從哪些渠道獲取數據。
第一種渠道是通過記者的人際網絡。
信源對於收集數據至關重要，因為通常記者會更容易發現故事而非數據。有了故事，就意味着有了尋找數據的方向。
其次是通過公開數據平台。
另外，推薦數據門戶（Data Portals）和數據中心（Data Hub），這兩者共收錄了11,000多個全球公開數據庫。
《衛報》的數據博客也尤其值得入門數據記者參考。
想更多了解如何利用公開數據，公開數據研究院課程（Open Data Institute Courses）和歐洲數據門戶（European Data Portal）的e-learning上有很多不錯的項目。
獲取數據庫，還可以通過郵件訂閱，如美國調查記者編輯協會的NICAR數據庫。
掌握SQL對進行數據庫檢索大有幫助。去學習使用MySQL, PostgreSQL或者SQL Server吧。TutorialsPoint上有詳細教程。
除了現有的數據庫，記者還可以抓取網頁信息，以獲得數據。這時就需要用到Python和R技能了。
最後一招，別忘了還可利用FOI（Freedom of Information“信息自由”）請求權，來獲取政府公共部門與機構的相關記錄。
–將得到的數據儲存到個人空間
儲存數據，最基本的就是使用Excel。進階級別的，可以使用編程語言，把數據上傳並保存成.csv、.txt或其他格式的文件。Python和R的兩款爬蟲：
和
，還有import.io，都用於從網頁上抓取數據。如果要抓取PDF文件上的數據，Tabula是所需工具。
–數據處理
數據處理的意思是以更好地分析為目的，對數據做適當的改動、清理和重構。Python的
和
程序包，R的
和
程序包都是數據處理的神器。在清理結構冗雜的數據集方面，OpenRefine可謂功能強大而又易於上手。也推薦DataWrangler和CSVKit。
–數據分析
R和Python的
或
可以建模。另外，DataRobot，Knime和RapidMiner這三個在線平台也能幫你發掘數據的聯繫，建立相關模型以便分析。
–數據可視化
信息呈現，是敘事的重要一環，一些數據可視化技能必不可少。不太會編程也能“玩”起來的的可視化工具有Tableau、Olikview、TileMill、infogr.am、 Google Fusion、QGIS, ArcGIS等。如果你是JavaScript、Python或R語言大牛，那麼使用D3.js、
、
或者
製圖對你來說就不在話下了。
–記錄你的發現
Tableau或者Qlikview都可以創建儀錶盤。信息圖表方面，Adobe Illustrator、Adobe Indesign或者Adobe Photoshop都是常用製圖工具。對於Python和R使用者，你可以把代碼和可視化存於“筆記本”，如Jupyter 和R Markdown文檔。
6.開始建立個人網絡
想成為一名數據記者，建立個人網絡有助於找故事靈感和各種指導。
以下是數據新聞界“大咖”的推特名單，值得關註：
點擊圖片可查看原文，獲取大咖推特鏈接
此外，你還可以加入Reddit群組或者LinkedIn，以便跟進最新的數據新聞。推薦Reddit上的小群/r/theydidthemath和/r/datasets。
再者，可以在這個Meetup網頁上留意你所在地區附近的數據群組線下活動。通過Data Driven Journalism或European Journalism Center，你也可以了解你所在地區的一些數據比賽或大會。
Knight-Mozilla Open News在線社群聚集了不少創新新聞開發者、設計師和數據記者，同樣推薦。
–關注一些有趣的數據網站
政治和新聞博客類：FiveThirtyEight，《紐約時報》的The Upshot，ProPublica Nerd Blog；
數據可視化：Eagereyes，FlowingData；
數據記者和專家的個人網站：Maarten Lambrechts，Alberto Lucas Lopez，John Burn-Murdoch等。
–聽聽相關播客
這個名叫Data Stories 的播客網站專門講數據可視化；ProPublica總編Scott Klein曾分享過他們團隊如何做數據新聞；Partially Derivative和FiveThirtyEight的播客都不錯。
—閱讀相關書籍
數據新聞相關書籍有很多，在此推薦兩本：
Getting Started with Data Journalism，作者 Claire Miller
Numbers in the Newsroom: Using Math and Statistics in News，作者Sarah Cohen
–其他學習資料
美國明尼蘇達大學數據新聞教授MaryJo Webster的教學材料整理；
R，Python在線教程。
–動手嘗試
先開始獨立做一些小項目：找一些數據，嘗試分析，製作可視化，並寫下你的發現。在Kaggle和DrivenData這兩個網站上，除了能找到許多學習資源，還可以發掘有意思的數據項目，或投稿加入數據競賽，大展身手。
下一步，嘗試建立個人博客，發表作品，展示你的能力。這還會成為你簡歷上亮眼的一筆。
8.去追求你夢想中的數據工作吧！
完成了上述幾個步驟，是時候考慮正式申請數據記者這份工作了。
幾個找工作的網站推薦：News Nerd Jobs，Indeed.com，NICAR listerv，Mediabistro Job Listings，Linkedin，還有Journajobs。
最後的建議：
對所有數據新聞入門者的最佳建議，就是如Maarten Lambrechts所說，“開始動手做數據新聞吧！”
最後送上幾條小貼士：
不要氣餒。萬事開頭難。剛起步時必定會遇到各種各樣的問題，但千萬不要放棄。要從實踐中學習，而這需要一段過程。
從小地方起步也不要緊。有些媒體的數據團隊是很小，可是又有什麼關係呢，“小處”也有大學問。
慢慢來。要能判斷出某些項目的價值需要經驗的積累。有時你可能會花很長時間在一些數據上，到頭來卻沒有發現任何故事。同樣，建立個人網絡、熟悉整套操作流程都需要長時間的積累。
編譯/梁思然
編輯/Ivan Zhai
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