Hello, dear friend, you can consult us at any time if you have any questions, add WeChat: daixieit

MATH 70076 Data Science

2023/24 - Assessment 1

Deadline: Wednesday 21 Feb 2024 at 13:00.

You should submit two files in total for this assessment.  These files should be submitted via the Imperial College VLE on Blackboard by the deadline stated above.  Note that large files can take quite some time to upload. These files should be named:

1. YOURCID-math70076-assessment-1.pdf

2. YOURCID-math70076-assessment-1.zip

Please ensure that you upload each document to the correct part of the learning space.  Allowances will not be made for incorrect submission.

All submitted materials should be clearly presented and be understandable as stand-alone doc- uments. This coursework is expected to take approximately 15 hours of individual effort and will be marked out of a total of 100 marks.  This coursework counts for 30% of your total grade for this course.

In submitting your work for this assessment you are agreeing to the following statement of academic integrity:

I  certify  that  this   assessed  coursework  is  my  own  work,   unless   otherwise  acknowledged,  and includes  no  plagiarism.    I  have   not  discussed  my   coursework  with   anyone  else  except  when seeking clarification with the module lecturer via email or on MS Teams.  I have  not shared any code underlying my coursework with anyone  else prior to  submission.

Plagiarism: As per the above, your submission should be your own work. Note that software tools are used as part of plagiarism detection.

1    Project Brief

1.1    Submission

For this assessment you will submit a piece of reproducible data journalism.   This  will  be published in a new magazine, to be launched as a competitor to New Scientist, and should follow the style guidelines of The Economist.

Your piece should be submitted as a file named YOURCID-submission.pdf and may take one of two forms:

.  a single, full page (20x24cm) infographic;

.  an article of 200-300 words with 2-3 supporting data visualisations.

Note 1: Submitted articles should be clearly presented but final typesetting and arrangement will be controlled by the magazine’s editorial board.  To ensure high print quality,  all figures should be provided as either vector graphics or with a resolution of least 300 dpi.

Note 2: Your submitted article or infographic should be based on a data set published on data is plural archive between 2023-08-02 and 2023-12-06.  Each student must use a distinct data set; you should register your your CID against your chosen dataset inthis spreadsheet.

1.2    Project Files

In addition to your main submission, you are required to submit YOURCID-project-1.zip. This is a zipped folder containing the code, data, documentation, and anything else needed for the magazine team to reproduce your submission.

This project folder should contain a file named notes-to-editor.md. This file should contain a reflective summary of how you have designed your submission and applied the style guide, addressing each of the following points in ∼ 100 words (300 words total):

.  Summarise the style guidelines that are relevant to your submission;

.  Clearly state which guidelines are and are not met.

.  Describe any alterations you would make to your submission with the assistance of the magazine’s team of experienced data journalists.

2    Markscheme

This assessment will be graded out of 20 marks in each of the following categories:

1.  Submitted infographic or article

2.  Reflective summary of style guide

3.  Project-level structure and documentation

4.  Code-level structure and documentation

5.  Reproducibility and accuracy of overall workflow (incl.  data gathering and manipulation)

The number of marks allocated in each category will be guided by the following criteria:

Mark    Description

0            Missing of highly flawed

4            Substandard:  major revisions required before approval

8            Acceptable:  correct up to small errors, moderate revisions required

12          Good: requires only minor revisions before approval

16           Excellent: could be approved as presented

20          Exceptional:  exceeds expectations or extends taught material