3494
- Курс Инфографика для школьников 2019: https://stepik.org/course/70703/promo - Контакт @novichkov_net
С чем приходится иметь дело. Во время парсинга одного любопытного сайта вдруг погас внешний монитор ноутбука. По привычке полез в диспетчер устройств, а там отключения дискретная видеокарта. Порылся на форумах — конфликт ПО. Ну ок. Этот парсер в чёрный список, обновить систему и драйвер. Если не поможет откатиться. Если и это не работает — отнести в сервис.
Когда работаешь с данными то нужно быть пользователем компьютера выше среднего. Если вы хотите работать с коммуникациям — вам придётся работать с данными. Учитесь выявлять проблемы как в ПО, так и в железе.
Люблю такую стилистику. Взяли атмосферу 50-60-х, добавили ядрёный градиент и глаз радуется. Разве что похоже на Bloomberg, а это NYT
https://www.behance.net/gallery/216336001/New-York-Times-Veolia-Data-Viz
Сэмюэль Тимбо с 2021 года трудится над своим open source детищем Unit — системой интерактивного визуального программирования. Тема не новая, в прошлом мне доводилось поработать в подобных средах: vvvv (на винде) и Quartz Composer (на маке). Но тут меня привлекла эстетика и организация интерфейса, и глубина абстракций на которую среда позволяет погрузиться, вплоть до директив языка программирования. 😳 В отличие от того, с чем я знаком, кроме визуализации схемы алгоритма, Unit визуализирует и процесс его работы. Выглядит отлично, сразу захотелось попробовать. 👌
#интересно #схемы
Как Figma «выращивала» фирменный стиль для своей конференции Config
https://www.itsnicethat.com/features/figma-config-2024-identity-graphic-design-spotlight-090724
Если тему Лоры Палмер переложить на MIDI, то получится изображение двух вершин. Источник
Читать полностью…
Минутка данных.
Соотношение отзывов на Амазон У Нафлик 15 года и Кирка (12 и 19 год)
Нафлик: 4963
Кирк: 78+198=276
Пруфы для проверки:
https://www.amazon.com/Storytelling-Data-Visualization-Business-Professionals/dp/1119002257/
https://www.amazon.com/Data-Visualisation-Handbook-Driven-Design/dp/1526468921/
https://www.amazon.com/Data-Visualisation-Handbook-Driven-Design/dp/1473912148
Но вот моё личное мнение. Книги Кирка гораздо глубже и подробнее. В конце концов, единственная книга, где я определение датавиз нашёл.
Отсюда мораль: назови он книгу "Как сэкономить и заработать с помощью диаграмм" вероятно результат был бы другой. Вы бы такую книгу купили?
Вот перевод текста на русский язык:
---
Визуализация данных предполагает использование визуальных представлений для отображения больших объемов данных, часто классифицированных по определенным параметрам[7]. Это считается мощным инструментом для демонстрации значимых инсайтов из данных в интерактивной и эффективной форме[8]. Способ представления данных имеет критическое значение, так как он влияет на то, как человеческий интеллект извлекает инсайты[2].
Определения и концептуальные рамки:
* Основная концепция: Визуализация данных определяется как визуальное отображение наиболее важной информации, необходимой для достижения целей, объединенной на одном экране для удобного мониторинга[2].
* Рамки для грамотности: Была разработана концептуальная рамка для грамотности в визуализации данных (DVL-FW), которая определяет, обучает и оценивает грамотность в этой области[6].
* Концептуализация: Визуализации данных могут быть концептуализированы и позиционированы различными способами, при этом инсайты, полученные с помощью искусственного интеллекта, дополняют визуализацию данных, основанную на больших данных[2].
Теоретические объяснения и принципы дизайна:
* Исторический контекст: Понимание теории и дизайна графиков данных крайне важно, при этом работы Эдварда Тафте предоставляют исторический контекст для визуализации данных[1].
* Визуальная коммуникация: Наука визуальной коммуникации данных сосредоточена на создании мощных и интуитивно понятных визуализаций для эффективной передачи данных[4].
* Восприятие и познание: Эффективный дизайн визуализации учитывает точность восприятия, эффективность и понятность[4].
* Схемы графиков: Зрители используют схемы графиков, которые представляют собой структуры знаний, включающие ожидания, правила и ассоциации, для извлечения концептуальной информации из визуализаций данных[4].
Эволюция и тренды:
* Рост исследований: Исследования в области визуализации данных увеличиваются, с заметным ростом числа публикаций между 2012 и 2021 годами[5].
* Междисциплинарные приложения: Визуализация данных охватывает различные дисциплины, включая журналистику, государственное управление, образование и бизнес[1].
* Новые технологии: Искусственный интеллект все чаще интегрируется с методами визуализации данных для улучшения извлечения инсайтов[2].
Методологии и техники:
* Визуальные каналы: Числа переводятся в изображения с использованием визуальных каналов, таких как положение, длина, угол, численность, интенсивность и движение[4].
* Инструменты и программное обеспечение: Существуют практические рекомендации и программное обеспечение для создания графиков для веба и печати, включая примеры кода для веб-языков программирования, таких как Python и JavaScript[1].
* Рассказ с данными: Формулирование данных для рассказа истории является ключевым аспектом, с акцентом на статистические данные и технические ссылки[1].
---
Источники:
[1] 12 Great Books About Data Visualization - Tableau
[2] Conceptual Frameworks for Big-Data Visualization: Discussion on ...
[3] Data Visualization Book Reviews - Visual Cinnamon
[4] The Science of Visual Data Communication: What Works
[5] Literature Review on the Development of Visualization Studies ...
[6] (PDF) Data visualization literacy: Definitions, conceptual frameworks ...
[7] Data visualizations: A literature review and opportunities for ...
[8] A Comprehensive State-of-the-Art Survey on Data Visualization Tools
---
Если нужно что-то уточнить или дополнить, дайте знать! 😊
Прекрасный визуальный гайд от Nathan Yau про то, как графики врут. В основном, из-за осей, а если двойные оси так вообще 🙈
Читать полностью…
Giga Chat
Визуализация данных и инфографика – оба инструмента важны для представления информации, но они имеют разные цели и подходы. Попробуем разобраться, когда каждый из них может быть полезен:
### Визуализация данных
Цель: Показать данные таким образом, чтобы их было легко анализировать и понимать закономерности, тренды и взаимосвязи между различными переменными.
Примеры: Графики, диаграммы, карты, тепловые карты, сетевые графики и другие виды графиков, которые помогают быстро оценить количественные показатели.
Когда использовать:
- Когда нужно проанализировать большие объемы данных.
- Для выявления скрытых закономерностей и тенденций.
- При необходимости глубокого анализа данных, например, в научных исследованиях или бизнес-аналитике.
### Инфографика
Цель: Сделать информацию доступной и понятной широкой аудитории через комбинацию текста, изображений и минимального количества данных.
Примеры: Постеры, презентации, схемы, иллюстрированные отчеты, где информация представлена визуально привлекательным способом.
Когда использовать:
- Чтобы рассказать историю или объяснить сложные концепции простым языком.
- Для привлечения внимания к ключевым моментам.
- В маркетинговых материалах, образовательных проектах или при создании контента для социальных сетей.
### Что выбрать?
Выбор зависит от ваших целей и аудитории:
- Для аналитических задач, связанных с глубоким изучением данных, лучше подойдет визуализация данных. Она позволяет увидеть детали и взаимосвязи, недоступные при поверхностном взгляде.
- Если же ваша цель – донести информацию до широкой аудитории, сделать ее интересной и запоминающейся, то инфографика будет лучшим выбором. Она помогает упростить восприятие сложных идей и сделать их доступными даже для тех, кто не имеет глубоких знаний в данной области.
Таким образом, нельзя сказать, что одно "круче" другого. Все зависит от контекста использования!
Chat GPT o1
Визуализация данных и инфографика на первый взгляд очень похожи, но их задачи и способы применения несколько различаются, и нельзя однозначно сказать, что одно «круче» другого, поскольку многое зависит от конкретного контекста и целей. Визуализация данных часто нацелена на анализ и исследование сложных массивов информации в динамике, позволяет исследователям, аналитикам и принятым решениям лицам быстро выявлять закономерности, аномалии и тренды, углубляться в детали, сортировать, фильтровать и трансформировать данные в реальном времени. Инфографика, в свою очередь, скорее ориентирована на конечное представление ключевых идей и статистики для широкой аудитории, в более «рассказном» формате, который делает упор на эстетику, storytelling и простоту восприятия. Таким образом, если вы ставите во главу угла исследование, анализ и гибкость в работе с данными, вам, скорее всего, будет ближе визуализация данных и ее возможности создавать интерактивные графики, таблицы, дашборды и т. д. Если же нужно эффектно и наглядно донести историю или набор конкретных фактов, увлекательных для широкой публики, то тут сильнее проявляет себя подход инфографики с ее продуманным дизайном и акцентом на быстрое и легкое понимание. Поэтому выбор «что круче» зависит от того, хотите ли вы погрузиться в глубины данных или эффектно подать ключевые выводы и истории.
Yandex GPT4 Pro
Нельзя однозначно сказать, что круче — визуализация данных или инфографика. Оба метода представляют информацию в наглядной и понятной форме, но они имеют свои особенности и преимущества.
Визуализация данных — это метод представления информации с помощью графиков, диаграмм, карт и других типов визуализации. Она позволяет увидеть закономерности и тенденции в данных, а также сравнить различные показатели. Визуализация данных может быть полезна для анализа больших объёмов данных, выявления аномалий и принятия решений.
Инфографика — это графический способ подачи информации, который сочетает текст, изображения, графики и другие элементы. Она помогает быстро понять сложные идеи и концепции, а также запомнить информацию. Инфографика может быть использована для обучения, рекламы, маркетинга и других целей.
Выбор между визуализацией данных и инфографикой зависит от конкретной задачи и целей. Если нужно проанализировать большие объёмы данных и выявить закономерности, то визуализация данных будет более подходящей. Если же нужно быстро объяснить сложную идею или концепцию, то инфографика будет лучшим выбором.
Не знаю связано это или нет но ночью приснилось что я пишу диплом и уже февраль а я даже название его не помню. Мой руководитель шеймит меня и отправляет в пыльную библиотеку срочно собирать материал ))) именно ощущение пыльности и пустоты в голове какое-то после общения с ИИшками
Читать полностью…
Яндекс сделал свой генеративный язык, который позволяет рисовать валентинки.
Все параметры можно описать js-подобным кодом, но можно и «натыкать» в интерфейсе, если с кодом вы не дружите
Ну прелесть?
https://ya.ru/lovescript
Проблема ИИ в том, с какой лютой уверенностью он галлюционирует. И его "и так сойдёт", что самое ужасное, множится и распространяется.
Предсказание: снова вернутся в моду бумажные источники информации (скорее журналы и книги, чем газеты) поскольку "что написано пером, не вырубить топором", а значит авторам, редакторам, корректорам и дизайнерам будем в ноги кланяться за безошибочность и аккуратность. Коллекционировать книги — это протянуть руку, взять с полки, найти закладку и ткнуть пальцем в предложение или абзац.
👨🏻🎓 Психометрика в EdTech
У Димы Аббакумова вышла книжка Психометрика в EdTech: первые шаги.
Книга посвящена психометрике, науке об измерениях в образовании, и тому, как ее можно применить в быстро развивающейся области образовательных технологий (EdTech). В ней рассматривается отсутствие внимания к измерению самого обучения, несмотря на обилие бизнес-метрик. Книга призвана помочь читателям понять, как сделать обучение видимым, измеримым и управляемым. Она включает реальные наборы данных от Яндекс Практикума, фрагменты кода и упражнения.
Настоятельно рекомендую!
📖 Посмотреть содержание книги
📘 Бесплатная 4 глава книги
#R #психометрика #EdTech #измерения #образование
Такс. Тавайте обсудим инфографику из одной знаменитой школы дизайна. Как вам?
https://www.behance.net/gallery/217894511/Infographic-Posters-Vol1
Один референс, одна компонента! Упражнение с семинара
Читать полностью…
Принёс любопытную тему для опроса. В одном из чатов то ли в шутку, то ли нет, но была затронута тема "панковского" контента в обучении. В качестве примера мне прислали статью 24-летней давности, которая так и называется "Sex, Drugs, and Rock and Roll Survey in a First-Year Service Course in Statistics". Аннотация к статье так и начинается:
Sex, drugs, and rock and roll are topics that arouse almost universal interest among students.
Тема закрыта )))) лучший образовательный контент по теме датавиза
Читать полностью…
В целом, ответы похожи и совпадают с моим мнением )))
Читать полностью…
Deepseek
Визуализация данных и инфографика — это два разных инструмента, которые служат для передачи информации, но имеют свои особенности и применения. Что "круче" — зависит от контекста и целей.
### Визуализация данных
- Что это: Графическое представление данных (графики, диаграммы, карты и т.д.).
- Цель: Помочь быстро понять сложные данные, выявить закономерности, тренды или аномалии.
- Преимущества:
- Подходит для анализа больших объемов данных.
- Позволяет делать выводы на основе чисел.
- Часто используется в науке, бизнесе, финансах.
- Примеры: Линейные графики, гистограммы, тепловые карты.
### Инфографика
- Что это: Визуальное представление информации, где данные сочетаются с текстом, иллюстрациями и дизайном.
- Цель: Упростить восприятие сложной информации, сделать её запоминающейся и доступной для широкой аудитории.
- Преимущества:
- Эмоционально вовлекает зрителя.
- Подходит для storytelling (историй).
- Часто используется в медиа, маркетинге, образовании.
- Примеры: Инфографика о здоровье, экологии, технологиях.
### Что круче?
- Если ваша задача — анализ данных и работа с числами, то визуализация данных будет более полезной.
- Если нужно донести идею до широкой аудитории и сделать информацию запоминающейся, то инфографика будет эффективнее.
В итоге, оба инструмента круты по-своему, и их можно даже комбинировать для достижения максимального эффекта! 😊
Claude 3.5 Sonnet
Интересный вопрос, который часто вызывает дискуссии среди специалистов по данным и дизайнеров. На самом деле, нельзя однозначно сказать, что лучше, поскольку визуализация данных и инфографика служат разным целям и имеют свои уникальные преимущества.
Визуализация данных фокусируется на точном и эффективном представлении количественной информации. Её главная задача - помочь аудитории быстро понять закономерности, тренды и взаимосвязи в данных. Она особенно полезна для аналитиков, исследователей и людей, принимающих решения на основе данных. Визуализация данных обычно использует строгие графики, диаграммы и чарты, где каждый элемент несет конкретную информационную нагрузку. Здесь красота и привлекательность вторичны по отношению к точности и ясности представления информации.
Инфографика, в свою очередь, более творческий и комплексный подход к представлению информации. Она часто сочетает в себе различные визуальные элементы - иллюстрации, иконки, текст, и да, иногда также графики и диаграммы. Главная цель инфографики - рассказать историю, сделать сложную информацию доступной и привлекательной для широкой аудитории. Она особенно эффективна в маркетинге, образовании и массовых коммуникациях, где важно не только передать информацию, но и вовлечь аудиторию, создать эмоциональную связь.
Важно понимать, что эти два подхода часто пересекаются и дополняют друг друга. Современная качественная инфографика может включать элементы строгой визуализации данных, а хорошая визуализация данных может использовать приемы из арсенала инфографики для большей наглядности и привлекательности.
Выбор между визуализацией данных и инфографикой должен зависеть от нескольких факторов: целевой аудитории, сложности информации, контекста использования и целей коммуникации. Например, для научной статьи или бизнес-отчета более уместна строгая визуализация данных, а для социальных сетей или образовательных материалов может быть эффективнее использовать инфографику.
В современном мире, насыщенном информацией, умение правильно выбрать и использовать оба этих инструмента становится все более важным навыком. Лучшие специалисты по коммуникации данных владеют обоими подходами и умеют их комбинировать в зависимости от конкретной задачи.
Таким образом, вопрос не в том, что "круче", а в том, как правильно использовать каждый инструмент для достижения максимального эффекта в конкретной ситуации. И визуализация данных, и инфографика имеют свое место в современной визуальной коммуникации, и понимание их сильных сторон позволяет создавать более эффективные и впечатляющие материалы.
Итак! Я спросил разные нейросетки "Что круче, визуализация данных или инфографика?" и вот что я узнал.
Читать полностью…
Вчера снова установил локальный ИИ на комп с NVidia.«Снова» так как я то и дело сношу модели по причине их глючности на русском языке. Новый эксперимент с локальной ИИшкой удивил. Каждая вторая ссылка или цитата были реальными. То есть у той модели, что я скачал блока на цитирование из реальных источников нет. Одна проблема — в каждом ответе обязательный артефакт в виде китайского иероглифа
Читать полностью…
Мне сегодня студентка посоветовала добавлять к запросу негативный промт. (Сейчас такие знатоки: «ну конечно же надо добавлять») Что-то типа «не фантазируй» и тому подобное. Спросил ЧатГпт, ЯндексГпт и ГигаЧат. Первые два на мою просьбу дать определение датавиза сославшись на книгу и страницу так и сказали: мы не можем такой ответ дать. ГигаЧат сначала выдал абсурд, но я его пристыдил. И вот тут о чудо: он выдал мне точный ответ. Причем книга редкая, но судя по цитируемости очень влиятельная. Правда не в мире датавиза, а компьютерсайнса, но в избранное я её добавил, буду искать. При удобном случае прикуплю.
Читать полностью…
Попросил ИИ найти цитаты поределения data visualization и самый дорогой и медленный тариф выдал мне блестяще написанную статью с потрясающами цитатами Фью, Нафлик и Кирка. При детальном изучении оригинальных книг подтвердилать только цитата Кирка. Определеня Нафлик и Фью ГПТ 1о просто взял и выдумал из воздуха. То же самое с краткими аннотациями книг. Самому лень писать, попросил ГПТ, пользуюсь дорогим и медленным трифом. Путает названия, года изданий, названия издательств. Про Брингтона написал, что он разрабатывал програмное обеспечения для визуализаций данных. Рано, рано доверять роботам. Что вам проще, самому написать или фактчекинг сделать? Мне предстоит проверять курсовые и дипломы скоро. Предвкушаю.
Читать полностью…
Нашёл интересную табличку из "Hands-On Data Visualization. Interactive Storytelling from Spreadsheets to Code". Jack Dougherty, Ilya Ilyankou. Приятно удивило отсутствие Микрософта и наличе любимой Либры. То есть в западных вузах не боятся причинять боль студентам ))) Кстати, Флориша, любимого многими педагогами и студентами, тоже не наблюдается. Книга свежак, 18 год. Любопытно ))) Из нового модного Айртейбл приглянулся. Пользовался, но вот преподавать его пока не спешу. Ну и много картографии, что по мне всё-таки картографам нужно больше. Забавно, что есть Леафлет, а Кугиза нет
Читать полностью…