五、结语
综上，我们介绍了数据新闻的基本定义、产生背景、理论源流、制作流程和实战练习。需要强调的是具备批判思维、计算思维和可视化思维是学习数据新闻的重要方面。数据新闻以数据为核心，需要更多的编程技能、统计知识和数据可视化的能力。在数据新闻的制作过程中，
- 首先，必须找到数据，这可能需要像 MySQL 或者 Python 这样的专业技能；
- 然后，能够进行数据分析和挖掘，着需要了解统计学的基本知识；
- 最后，使用开源工具进行数据可视化。
要有意识地选修社会统计课程、数据分析课程，学习数据科学的编程工具（推荐R和Python），学习网络爬虫的编写，经常写博客积累一些知识，使用Github保存和分享代码，使用stack overflow进行提问。
不同背景的人在学习数据新闻的时候面临的困难是不一样的。
- 计算机背景的同学可能在艺术设计方面有所缺陷，也可能在批判思维的方面有所不足；
- 对新闻学院的同学而言，新闻选题和可视化设计的训练是必修课，计算思维则可能是短板，因而需要花费更多的时间去训练。
从计算思维的训练角度来讲，编写代码对于年轻的学习者而言不可避免。
- 首先，虽然有很多打包好的现成的工具可以使用，每当我们试图去做一点个性化的改变的时候，而使用者无法优化打包好的软件工具，此时编写代码的优势就体现出来了。
- 其次，很多工作需要重复进行，采用编写代码的方式可以减少这种重复所造成的时间浪费；
- 最后，编写的代码容易分享，也方便记录下来操作过程，有利于检查错误。
数据新闻是一个迅速发展的领域，尤其注重实践练习。
- 向业界学习数据新闻的经验。
- 要经常关注国内外的数据新闻团队的作品，关注每一年颁发的数据新闻奖获奖作品，分析其设计理念、数据来源、呈现技术、优缺点等方面。
- 数据新闻不是靠一个人就能完成的工作，它涉及到新闻选题策划、数据的收集、清洗、分析和可视化等多个方面，需要新闻编辑、数据分析师、可视化设计师组成数据新闻团队，相互协同，一起努力。
- 学习数据新闻需要训练合作意识和分享意识，增强团队协同能力。
- 在数据新闻学习的过程中，可以积极地使用Github开放数据、分享代码、传播数据新闻作品。
数据新闻人才是独角兽，非常稀缺，但成长为一个合格的数据新闻人才并不容易。如果你决定要成为一名数据新闻生产者，就要以更高的标准要求自己，需要更勤奋、更专注、更开放。
参与讨论：https://github.com/data-journalism/data-journalism.github.io/discussions/23