Я уделю много внимания базовым форматам, разберу их с точки зрения алгоритма и покажу, как обогатить их данными и срезами. · Это будет вход вглубь алгоритма, в очень важную (но далеко не всем нужную) его часть. На практике каждый участник сам решит, хочет ли он применить знания об алгоритме на стандартных форматах или копнуть вглубь.
Заключительная заметка о визуальных атомах (первая и вторая части). Сегодня поговорим о мини-графиках и картографических атомах.
Продолжение заметки о визуальных атомах. Сегодня поговорим о прямоугольниках, отрезках и линиях.
Сегодня я расскажу о наглядном визуальном кодировании частиц, из которого естественным образом вырастает содержательная и наглядная визуализация. После ответа на вопрос о том, что является элементарной частицей данных, задумайтесь, как её лучше всего показать.
Вместе шаги составляют алгоритм визуализации, который я сформулировала на основе собственного опыта и лабораторных проектов. Я нигде не встречала подобного подхода, поэтому скромно назову его алгоритмом Лаборатории данных :-) Чтобы познакомиться с нашим алгоритмом «из первых рук» и научиться его применять, приходите на брейнвошинг по визуализации данных, который я проведу в Москве, 23 и 24 апреля.
Не затронут важный шаг алгоритма — предобработка данных. · В моём понимании цель алгоритма: визуализировать конкретный набор данных с максимально пользой для зрителя. · На последний вопрос как раз и отвечает алгоритм.
25-го сентября представила свой алгоритм визуализации сложных данных на Фестивале 404. · В алгоритме важна не только последовательность шагов, но и то, как следующий шаг связан с предыдущим, как один вытекает из другого, а также метаморфозы, происходящие внутри шагов — и всё это отражено в презентации.
Чтобы познакомиться с нашим алгоритмом «из первых рук» и научиться его применять, приходите на курс по визуализации данных, который я проведу в Москве, 8 и 9 октября.
Чтобы познакомиться с нашим алгоритмом «из первых рук» и научиться его применять, приходите на курс по визуализации данных, который я проведу в Москве, 8 и 9 октября.
Алгоритм визуализации, который я описываю, рождается на ходу.
После обеда Дима погрузил участников в мир веб-технологий: от создания векторной графики в SVG и написания функций на джаваскрипте, к освоению d3.js — выборкам, текучему интерфейсу, GUP (general update pattern) и работе со специфичными для d3 функциями. · В первой половине дня учились применять алгоритм Δλ к своим данным, обсуждали со мной результаты и формулировали постановку задачи. · Ира Митина, уже молодец хотя бы потому что не побоялась делать практику на d3.js, визуализировала извержения вулканов вместе с количеством жерт от каждого извержения.
Участники приняли наш нестандартный подход с интересом, задавали вопросы, помогали прояснить сложные моменты и точнее сформулировать суть алгоритма, тестировали его на рабочих задачах. Курс показал, что сам алгоритм и процесс обучения требуют доработки, но вектор выбран правильный. · Судя по отзывам, введение в D3.js стало по-настоящему простым и доступным даже для «совсем новичков».
Физика выводит законы макромира и свойства материи, изучая элементарные частицы, их характеристики и способы взаимодействия. Физики издавна ставили эксперименты и фиксировали закономерности, но только знания о молекулах, атомах, субатомных частицах, фермионах и бозонах позволили докопаться до сути наблюдаемых явлений.
Во второй день участники знакомятся с D3.js — самым современным и гибким инструментом интерактивных визуализаций, и создают с его помощью графики и инфограммы.
Из современных авторов следите за Майком Бостоком — создателем библиотеки D3.js и художественным редактором The New York Times, Хуаном Веласко — арт-директором National Geographic и Бретом Виктором — мыслителем и изобретателем. · Что касается технологий, я советую освоить D3.js и записаться на курсеровский курс «Data Science».
На прошедшем курсе мой коллега Дима Тихвинский, который обучал ребят основам D3.js, между делом прочитал неожиданно крутую лекцию про цвета. · Он поддерживается в D3.js и часто используется в визуализациях, созданных с помощью этой библиотеки.
Я придумываю визуализации без алгоритмов и правил, по наитию. · Дважды в месяц я буду публиковать размышления о моём подходе к визуализации данных, чтобы постепенно сформировать теоретическую базу и докопаться до заветных алгоритмов.
Я считаю лучшим инструментом для создания диаграмм и графиков библиотеку D3.js. · А вот ещё замечательная вводная статья о D3.js Димы Тихвинского, веб-технолога лаборатории и преподавателя курса.
Это первый курс, на котором не будет практики с библиотекой d3.js. · Но всё же опыт показал, что изучение d3.js не вписывается в формат короткого интенсивного обучения.
Если хотите освоить алгоритм работы со сложными данными на практике, приходите на брейнвошинг по визуализации данных, который я проведу в Москве, 23 и 24 апреля.
