Концепция
Проект посвящён тому, как разные образовательные направления связаны с будущими карьерными и социальными показателями выпускников. В основе инфографики лежит вопрос: что показывает выбор специальности, если смотреть на него не только как на личный интерес, но и как на часть большой статистической структуры?
Я выбрала эту тему, потому что образование часто воспринимается как индивидуальный выбор, но данные показывают более сложную картину. Разные сферы заметно отличаются по количеству выпускников, уровню заработка и гендерному составу. Например, одни направления оказываются более массовыми, другие — более высокооплачиваемыми, а некоторые сферы сохраняют выраженный гендерный перекос.
Цель инфографики — визуально сравнить несколько аспектов образовательных направлений: распределение выпускников по сферам, средний уровень дохода и долю женщин и мужчин внутри отдельных категорий.
Проект может быть полезен абитуриентам, студентам и выпускникам как инструмент ориентации в образовательных направлениях. Он помогает увидеть, какие сферы чаще выбирают студенты, где выше средний доход после выпуска и как распределяются мужчины и женщины внутри разных областей. Эти данные не дают готового ответа, какую специальность выбрать, но помогают принимать решение более осознанно и понимать контекст будущей профессиональной траектории.
В проекте используется датасет FiveThirtyEight College Majors, который был найден с помощью нейросетевой модели Chat GPT. Датасет основан на данных American Community Survey 2010–2012 Public Use Microdata Series и содержит информацию о недавних выпускниках разных специальностей. Для проекта были выбраны показатели, которые лучше всего подходят для визуального сравнения направлений обучения.
Основные используемые характеристики:
Major Category — образовательная сфера Total — общее количество выпускников Median — медианная годовая зарплата Men — количество мужчин Women — количество женщин ShareWomen — доля женщин ShareMen — доля мужчин Graduate Share by Field — доля выпускников по сфере Average Salary by Field — средняя зарплата по сфере Gender Share by Field — гендерный состав сферы
Процесс
Найдя источник данных, я открыла его в виде таблицы в Excel, там же провела некоторую сортировку. На этом этапе я отобрала нужные столбцы, убрала лишние данные и сгруппировала показатели по образовательным категориям. Для диаграмм по сферам данные были агрегированы: я считала общее количество выпускников по каждой категории, средние значения зарплаты и доли женщин и мужчин внутри направлений. После подготовки таблиц я создала базовые визуализации данных в Excel. Затем диаграммы были перенесены и доработаны в Figma. В Figma я выстраивала композицию постеров, работала с типографикой, цветами, подписями и общим визуальным ритмом. После этого готовые диаграммы были встроены в общую инфографику как часть единой системы. В проекте использовались инструменты ИИ на нескольких этапах: для поиска исходных данных, генерации формулировок и создания отдельных декоративных элементов.
Инфографика
Финальная инфографика размещена на двух постерах. Первый посвящён сравнению зарплат выпускников и гендерному распределению в образовательных сферах. Второй постер фокусируется на распределении выпускников по направлениям обучения и показывает, какие сферы занимают большую долю среди выбранных категорий.
В первом постере используются две визуализации: ленточная диаграмма и пиктограммная диаграмма с блоками. Ленточная диаграмма сравнивает уровень зарплат выпускников в разных образовательных сферах. Пиктограммная диаграмма показывает долю женщин и мужчин внутри отдельных направлений. Вместе эти графики позволяют сопоставить экономический показатель сферы с её гендерным составом.
Второй постер построен вокруг распределения выпускников по образовательным сферам. Для него используется кольцевая диаграмма, которая показывает, какую долю от общего числа выпускников занимает каждое направление. Такой формат помогает быстро увидеть, какие сферы являются наиболее массовыми, и сравнить их между собой по масштабу.
