настенька и графики

2022-03-20 19:49:26 Залипла на аккаунт Python Maps от Adam Symington, который любит Python и карты.
- Карта подводных коммуникационных кабелей. Когда я первый раз унала, что вообще это все вот так лежит под землей в воде была очень удивлена. Никогда не задумывалась, как это все работает, было интересно. Про кабели еще есть такая статья, если интересно.
- Карта рек в Африке, на эту еще и тьюториал есть.

про визуализацию карт есть хорошее видео от Татьяны Балтыжаковой (канал Geodatamess) Відкрити / Коментувати

2022-03-02 15:21:50 Если бы эта картинка попалась мне сильно раньше, ML может уложился бы в моей голове попроще. Читшит для scikit-learn – ML библиотеки на Python, но отлично раскладывает основные типы задач машинного обучения в принципе. Схемка интерактивная, так что сразу можно углябляться в методы.

Если нужно предсказать категорию:
- Классификация – есть размеченные данные, например спам/не спам и нужно классифицировать остальные (например, Наивный Байес)
- Кластеризация – данные на резмечены и нужно выделить группы по их схожести (например, K-means)

Если нужно предсказать числовое значение:
- Регрессия (например, линейная регрессия)

Если задача – снизить размерность данных, то поможет, например, PCA (метод главных компонент).

ps я давно не писала, потому что мне точно так же страшно, как и всем Відкрити / Коментувати

2022-02-23 12:51:08 Написала огромную штуку про улучшение перфоманса дашбордов в Tableau. Хотела мини-чеклист, но что-то не получилось.

Писала вообще для себя на основании материала "Designing Efficient Production Dashboards" , потому что я в этой теме ну так себе и хотелось какие-то понятные решения, что делать и что не делать.

Хочу супер обратить внимание на две штуки, которые помогут:
- видео Ромы Бунина “Под капотом Tableau”, чтобы понимать, как работает Tableau
- https://tableau-speedtest.site/ от Виталия Ковалёва для проверки скорости работы книги (хорошо замерять до и после применения всяких штук по оптимизации) Відкрити / Коментувати

2022-02-23 10:55:59 Основные форматы файлов в сфере анализа данных и как их читать на Python. Відкрити / Коментувати

2022-02-21 21:28:41 У него еще есть серия пайчартового арта. Магия больше в подготовке данных, чем в Tableau, но выглядит прикольно, прямо как пупырки от стресса Відкрити / Коментувати

2022-02-21 21:22:45 Если вам вдруг нужна была готовая Табло книжка про preattentive attributes и магию датавиза, то вот она! От zen-мастера Ken Flerlage Відкрити / Коментувати

2022-02-21 08:48:20 Наткнулся на крутой проект:
Dollar Street – сайт где можно посмотреть как живут разные семьи в разных странах с определенным уровнем дохода, причем сравнивать можно по многим параметрам – от домов и машин, до косметики, зубных щеток, зубов, состояния ванных комнат и тп.

Очень наглядный проект который делают уже 15 лет, за время проекта сделали 30 000 фотографий и опросили 264 семьи со всего мира.

Например, можно вбить свой доход и посмотреть, как жилось бы в другой стране (условно, без учета покупательной способности). Или вбить ~200 долларов и заглянуть в другую реальность.

Ссылка на русскоязычную версию:
https://www.gapminder.org Відкрити / Коментувати

2022-02-20 12:58:15 Paul van der Laken себе эти музыкальные штуки повесил дома вместе с парой других работ (в том числе своей). Прямо топ, тоже хочу теперь что-то такое домой. Смотреть и любоваться каждый день! Відкрити / Коментувати

2022-02-20 12:49:31 Обложка для музыкального альбома группы Atomic Unit. Я про такую не слышала, но и не это меня заинтересовало))

Автор обложки Nicholas Rougeux и у каждой песни свой пейзаж, сделанный на основе нот и настроения, отраженного в композиции. У него вообще классные работы в области дата-арта, есть свой авторский стиль, но они все равно достаточно непохожие. Его сайт Відкрити / Коментувати

2022-02-19 11:22:09 Очень важная статья, пожалуй, о главных секретах визуализации данных. Именно благодаря этим приемам обычно удается добиться того, чтобы график из простого представления данных превращался во что-то более осмысленное. Во что-то, что упрощает понимание, делает эти данные более наглядными.
Читать и перечитывать.

https://blog.datawrapper.de/10-ways-to-use-fewer-colors-in-your-data-visualizations/ Відкрити / Коментувати