🗞 Виз Ньюз

19 November 2023 20:06

👨‍🎓 Как начать заниматься визуализацией данных

Лиза Шарлотта Мут из Datawrapper написала шикарную статью «Как начать заниматься визуализацией данных» (англ.) на основе своего опыта и того, что помогло лично ей. Она дает несколько практических советов относительно ваших действий, если вы задаетесь вопросом «как начать заниматься визуализацией данных»:

1. Выясните, что вам нравится в визуализации данных.
2. Не стоит слишком беспокоиться о данных или инструментах.
3. Начните визуализировать данные.
4. Станьте лучше в визуализации данных.

Читаем, вдохновляемся, действуем! 💪

#статьи #опыт #начинающим #визуализация_данных

🗞 Виз Ньюз

16 November 2023 17:39

Недавно авторы канала Data Driven культура предложили мне собрать небольшую подборку ресурсов про визуализации данных. И я подумала, что никогда ничего подобного здесь не выкладывала!

Я задала себе вопрос: «С чего начать и чем вдохновляться в обучении визуализациям?». И из ответа появился список из десятка пунктов (часть из которых вы наверняка знаете). В него, конечно, не вошло множество интересных книг и крутых специалистов, но чтобы охватить всё, потребовалось бы намного больше места.

Книги
1. Edward Tufte и его книги по информационному дизайну. "The Visual Display of Quantitative Information" — настоящая классика, которую можно назвать библией для графиков. Официального перевода не существует (автор не разрешает), но в сети можно найти неофициальные, а сама книга написана достаточно простым английским языком.

2. Don Norman, "The Design of Everyday Things". Эта книга — основа понимания дизайна и UX, заставляет задуматься о дизайне самых обыденных вещей. В России издана издательством МИФ.

Люди
1. Shirley Wu. Меня очень вдохновляют её аккуратный дизайн и художественные абстракции в визуализациях. У неё много доступных лекций и воркшопов по программированию, их можно найти на YouTube.

2. Nadieh Bremer создаёт удивительные визуализации на самые разнообразные темы.

3. Valentina D'Efilippo больше фокусируется на дизайне и смыслах. Её выступления и рассказы о создании визуализаций, включая Effective Data Visualisation, также доступны на YouTube.

Сайты
1. Information is Beautiful — обширная коллекция инфографик на самые разные темы, от статистики пород собак до доходов правительства Великобритании.

2. Pudding — интерактивные визуальные эссе.

3. Flowing Data — множество визуализаций и страниц с туториалами по их созданию.

4. Блог Datawrapper — статьи с примерами визуализаций и советами, например, по выбору цветовой палитры или подготовке данных.

5. D3.js — не удержалась и всё-таки включила пункт про код. Но и не только, на сайте можно найти множество примеров от простых до сложных с подробным разбором их создания.

🗞 Виз Ньюз

05 November 2023 14:17

Через 45 минут обсудим результаты IIBA23, подключаетесь кому интересно!

🗞 Виз Ньюз

24 October 2023 17:49

Любопытные данные для исследования. Попробовал закинуть их в Космограф и посмотреть связи художников и медиа с которыми они работали.

Интереснее всего оказалось наюлюдать эволюцию графа во времени, как с годами в коллекции появляются новые и новые медиа, и их невероятное разнооборазие в последнее десятиление.

🗞 Виз Ньюз

23 October 2023 08:24

Через пару недель лечу в Балтимор, где 3 ноября на мини-конференции Day of Inspiration, расскажу про создание Market Map.

А днем после будет церемония награждения Information is Beautiful Awards 2023. Можно поучаствовать онлайн, но, к сожалению, не бесплатно.

Вообще, если позволят объстоятельства, попробуем по окончании церемонии провести тут стрим. Обсудим победителей и не только.

https://www.datavisualizationsociety.org/2023dayofinspiration

🗞 Виз Ньюз

21 September 2023 06:44

🎉 Шортлист IIB 2023
На ночь глядя пришло письмо, что моя работа Divided World попала в шортлист Information is Beautiful Awards, наверное, самой известной премии по визуализации данных.

Из 800+ присланных работ осталось 84 работы. Можно поспекулировать и сказать, что попал в топ 10% процентов специалистов по всему миру. 🤪 Чертовски приятно быть в одном списке с такими монстрами и целыми командами как The Pudding, National Geographic, Reuters, CNN, Worldbank и т.п.

А ещё очень круто быть там вместе с коллегами, с кем знаком лично и разделяю взгляды:
— Надя Андрианова (канал Designing Numbers) с дата-артом про рок-оперу «Иисус Христос супер-звезда».
— Никита Рокотян (канал DataViz News) с аналитическим инструментом рынка акций Market Map.

Ещё в шорт-лист попала концептуальная работа про загрязнение воздуха Марии Хомутовой, под кураторством Тины Бережной.

Поздравляю коллег! Тех, кто не попал, тоже хочу поддержать. Я конечно рад, что моя работа прошла, но некоторые из прошедших работ прям «удивляют».

Полный шорт-лист можно посмотреть тут. Потыкать мою работу можно тут.
#пример

🗞 Виз Ньюз

03 September 2023 17:08

Автоматизация визуализации данных с LIDA от Microsoft 💫

LIDA - это библиотека для создания визуализаций, работающая с любыми языками программирования и библиотеками визуализации (matplotlib, seaborn, altair, d3 и т.д.).

Она умеет делать описание данных, создавать, редактировать, объяснять и рекомендовать визализации, а также превращать их во что-то более инфографичное (например, сделать график в стиле картин).

Документация: https://github.com/microsoft/lida

🗞 Виз Ньюз

11 August 2023 18:25

Читатели поправляют, что фото выше не из MMOMA:

Проект проходит сразу на двух площадках: первая часть находится в Московском музее современного искусства (Петровка, 25), вторую можно увидеть в HSE ART GALLERY (Малая Пионерская, 12).

https://art.hse.ru/gallery/bigdata

🗞 Виз Ньюз

11 August 2023 07:51

Выставка «Telling Stories. Большие данные» посвящена отношению художников к современным способам использования, обработки и визуального представления информационных потоков.

Методы анализа больших данных, активно развивающиеся во всех сферах человеческой деятельности, проникают даже в области поэтического описания мира, одной из которых является современное искусство. Визуальные и аудиальные исследования в области больших данных проводятся не только учеными, но также художниками, фотографами, дизайнерами.

→ ММОМА / Петровка 25
→ ВТ- ВС / 12:00-21:00
→ Кассы закрываются за 30 минут до закрытия музея

🗞 Виз Ньюз

28 July 2023 09:01

👋 Приветственный пост

👨‍💻 Я Никита, живу в Калифорнии, профессионально работаю с данными с 2010 года. Одновременно в роли разработчика, исследователя и дизайнера. Как так вышло можно послушать в моем интервью Роме Бунине @revealthedata.

В канале я делюсь интересными находками из мира датавиза. А также новостями, касательно своих текущих проектов:
• Cosmograph — самый быстрый вэб инструмент и библиотека для визуалиации больших графов. Пост в канале.
• Unovis — фронт-енд библиотека для визуализации данных, которая просто интегрируется с React, Angular и Svelte. Пост.
• Interacta — студия визуализации, которую я основал. Один из проектов студии выйграл World Data Visualization Prize в 2019. Статья в блоге.

Пишу не очень часто, люблю темы связанные с наукой, датавиз разработкой и генеративным искусством.

🗞 Виз Ньюз

18 July 2023 17:46

Делимся с датавиз-коллегами ссылками на каналы друг друга. По этому поводу, и в продоложение темы использования ИИ для анализа данных и визуализации, я экпортировал историю сообщений каждого канала и в сыром виде дал на анализ ChatGPT.

С учетом того, что времени на экспорт и работу с GPT я потратил не больше 20 минут, получилось весьма не плохо! Чат сам не справился с тем, что бы понять, как для создания облака слов «собрать» текст сообщения из кусочков форматированного текста, но после небольшой подсказки у него получилось. А вот почистить текст он качественно не смог из-за отсутствия доступа к нужным Python пакетам.

Давно слежу за работами всех авторов, попавших в подборку. И без сомнения готов порекомендовать подписаться на каждого из них, тем более что все они раскрывют тему датавиза с разных сторон (спасибо за ее междисциплинерносность).

Эмодзи для каждого из каналов подобрал ChatGPT по их названию:
📐🔢 Designing Numbers (спасибо Наде за заглавную картинку)
🧠💯 Рациональные числа
👧📊 Настенька и графики
📊😹 Data-comics
👀📈 Визуализируй это!
🔎📊 Reveal the Data
📁💾 data.csv
📉🧹 Чартомойка
📅📚 Дата-сторителлинг
🌐👨‍💻 novichkov.net

🗂 Подборка в виде папки: /channel/addlist/R_JRxzYACI41ZGRi

🗞 Виз Ньюз

06 July 2023 15:07

Резюмируя, скажу, что большие языковые модели сильно изменили мой подход к работе. На мой взгляд, платные функции ChatGPT, OpenAI API и GitHub Copilot стоят как своих денег, так и времени потраченного на их изучение, поскольку позволяют значительно быстрее и качественнее осуществлять любую интеллектуальную работу.

Ждем, когда команда Figma, купившая Diagram (https://diagram.com), качественно внедрит инструменты искусственного интеллекта себе в интерфейс, и можно будет визуализации рисовать там, а код для их интерактивных воплощений будет генерироваться автоматически.

🗞 Виз Ньюз

04 July 2023 00:41

Недавно в одной рассылке мне попалась статья How do we actually "pull stories out of data”?

Мы часто говорим, что анализ раскрывает данные, находит в них паттерны и позволяет превратить их в истории. Но как именно это происходит?

Человек — не робот и не может легко и быстро увидеть скрытые зависимости и последовательности в любом числовом ряде. Погружение в данные — это сложный процесс, соединяющий опыт и интуицию. А доменные и научные знания подсказывают, в какую сторону смотреть и какие вопросы задавать.

Журналистика данных смотрит на данные с точки зрения раскрытия истории: «смотрите, мы нашли такие зависимости и вот какие выводы мы можем из них сделать». С научной же точки зрения это будет не совсем корректный подход, потому что любые данные могут рассказать много разных историй одновременно.

Аналитики не могут интерпретировать данные кроме как в контексте «мы нашли вот такие зависимости в этом наборе данных». При этом никогда нет стопроцентной уверенности, что гипотеза и интерпретация верны. Можно что-то предположить и проверить на 9999 значениях, но не факт, что следующее десятитысячное значение даст такой же результат и не опровергнет начальное предположение.

Автор статьи приводит пример, как именно он работает с данными, чтобы попробовать сформулировать алгоритм. Задача такая: в интернет магазине некоторые товары стали продаваться активнее и надо понять: почему это произошло и временное ли это явление.

1. Первым пунктом стоит проверить, а точно ли продажи увеличились, насколько и как именно. Это даст необходимое доменное знание и общее понимание проблемы, которые скорее всего помогут с ответом на «почему».

2. Дальше можно начать думать о причинах. Но не получится сразу погрузиться в данные и начать искать зависимости. Сначала стоит понять, кто пользователи и как именно они покупают товары. Например, связано ли увеличение продаж с увеличением покупателей или каждый из них купил по несколько единиц товара? Ответы на подобные вопросы вызывают ещё больше вопросов: а откуда пришли пользователи, сколько обычно они покупают, были ли рекламные компании и тд.

Здесь главная опасность — упасть в кроличью нору и закопаться в этих дополнительных загадках. Нужно понять какие из них имеют смысл, потому что многие скорее всего не дадут никакой новой и интересной информации. Помогут доменные знания и опыт. Поэтому если их нет (впрочем и если есть — тоже), очень полезно показывать промежуточные результаты и советоваться с экспертами, которые этими знаниями уже обладают.

3. В какой-то момент приходит понимание, что предварительные исследования пора сворачивать, потому что идеи для них заканчиваются и начинает вырисовываться какая-то картинка. Итогом всего исследования становится общее непротиворечивое описание ситуации, которое отвечает всем критериям изначального вопроса и учитывает всё найденное до этого. Это развёрнутый ответ на вопрос «что именно произошло?».

Стоит, правда, помнить, что это лишь гипотезы и они могут оказаться ложными, если данные были некорректные или нельзя было учесть какой-то неизвестный фактор. А на часть вопросов может не быть ответов вообще.

Ссылка на статью: https://counting.substack.com/p/how-do-we-actually-pull-stories-out

🗞 Виз Ньюз

16 June 2023 05:52

Никита Рокотян как-то давно постил статью про использование радужных палитр в визуализациях (в особенности на картах), которые как раз лучше не ипользовать (плохая контрастность, совсем не различимы при нарушении восприятия цвета и плохо отражают данные).

Вчера прислали ссылку на материалы оттуда и там есть отличные подборки палитр для карт. Примеры и гайд, как выбрать свою.

🗞 Виз Ньюз

02 June 2023 11:03

🪐 В Cosmograph наконец появилась поддержка лейблов! 🥳🎉

Не так давно мы добавили её в Cosmos, нашу библиотеку по визуализации графов с открытым кодом. А с сегодняшнего дня можно просто загрузить CSV через вэб-приложение Cosmograph и там автоматически появятся подписи к узлам.

Помимо этого, мы добавили возможность просмотра таблицы с данными по выделенным узлам и ребрам прямо в приложении, чего тоже очень не хватало для быстрого визуального анализа графа.

Напомню, что Cosmograph является одним из самых быстрых инструментов по визуализации графов на сегодняшней день. При этом он работает прямо в браузере!

https://cosmograph.app

🗞 Виз Ньюз

17 November 2023 05:12

Больше обновление Космографа 🪐

Если вы вдруг не знаете, что такое Космограф — это самый быстрый веб-инструмент для визуализации больших графов, а теперь еще двумерных эмбеддингов (расчитанных, например, UMAP или другим алгоритмом уменьшения размерности).

Итак, в новой версии Космографа теперь можно открывать CSV-файлы с двумерными эмбеддингами ваших данных и делиться вашими визуализациями с другими, отправив им ссылку. Вот, например, 7 тысяч статей The New York Times опубликованных между январем и апрелем 2022.

Помимо этого Космограф теперь показывает подписи ко всем точкам динамически по мере приближения и отдаления. А еще мы добавили отдельную вкладку с гистограммами для каждой числовой колонки из файла данных, и улучшили поиск, что бы можно было искать точки по разным полям из данных и выделять их.

Если вы разрабочик, то модули из Космографа теперь можно интегрировать в ваше веб-приложение (у нас есть пакеты для React и обычного JavaScript).

Но и это еще не все! Мы обновили сайт и добавили туда подробную документацию с примерами, чтобы вам было еще проще использовать Космограф и интегрировать его в ваши собственные инструменты.

https://cosmograph.app — пользуйтесь! Будем рады вашим вопросам и комментариям.

@dataviznews

🗞 Виз Ньюз

05 November 2023 16:04

Запись. Надя @designing_numbers рассказала о своем проекте, я рассказал о Market Map и немного о том, как проходило событие.

🗞 Виз Ньюз

05 November 2023 05:43

🏆 Market Map получил серебро на Information is Beautiful Awards 2023! 🥳

Было много приятных отзывов от судей и участников. В очередной раз отмечаю, что сообщество визуализации данных одно из самых разносторонних, открытых и доброжелательных.

Поздравляю Надю @designing_numbers c бронзой, и еще раз Рому @revealthedata и команду ВШЭ с попаданием в шортлист!

Больше всего наград — восемь! — получила студия инфографики от Reuters.

(В комментариях немного фото из Балтимора и с конференции)

🗞 Виз Ньюз

24 October 2023 17:39

​​Визуализация собрания Нью-Йоркского музея современного искусства

Наткнулась на официальный dataset нью-йоркского Museum of Modearn Art. Это почти 200 тысяч произведений искусства из коллекций музея и 15 тысяч их авторов. Изначально я просто хотела выложить его в одной из следующих подборок, а потом подумала и решила сначала с ним поиграться.

Данные огромны и анализировать их можно с разных сторон, но я решила сфокусироваться только на художниках 20 и 21 веков. Для каждого автора у меня были имя, пол, годы жизни и национальность. К этому набору я добавила ещё и количество написанных картин. Для этого я взяла список всех произведений, отфильтровала, оставив только картины, и сгрупировала по авторам. У меня получился массив из 8.5 тысяч художников.

Я решила посмотреть распределение художников по годам жизни: кто сколько писал, кто сколько прожил, в какие периоды было больше женщин и т.д. Поэтому мой график — это scatter plot с годом рождения по оси X и длиной жизни по оси Y. Размер — это количество работ (с логарифмической шкалой), а цвет — пол.

Для удобства сравнения и анализа я исключила авторов:
‣ у кого не оказалось работ — нечего было бы визуализировать;
‣ кто до сих пор жив — они смазывали картину, оказываясь строго на диагонали;
‣ кто родился после 1970ого или прожил меньше 30 лет — их было мало и они слишком выбивались.

В итоге у меня остались 765 художников. Из них у 448 было больше одной работы, а у 203 — больше четырёх. Именно их я и включила в график, добавив фильтры и легенду для детального исследования.

Поиграться с визуализацией и поисследовать самостоятельно можно здесь:
🔗 https://gnykka.io/moma-artists

Топ 5 авторов по количеству работ:
— Ellsworth Kelly — 1037 работ. Американец, прожил 92 года, представитель минимализма, хард-эйджа и цветовых полей.
— Frédéric Bruly Bouabré — 481 работа. Ивуариец, прожил 90 лет, в 25 лет ему явилось какое-то видение и с этого момента он стал своего рода проповедником и философом и выражал свои идеи в картинах.
— George Maciunas — 205 работ. Тоже американец, русско-литовского происхождения, умер от рака в 46 лет, был одним из основателей художественного течения флуксус.
— Jean Dubuffet — 189 работ. Француз, прожил 83 года, был основоположником направления ар-брют — «грубого» или «сырого» искусства.
— Ree Morton — 83 работы. Американка, единственная женщина в первой десятке, погибла в автокатастрофе в 40 лет, представительница пост-минимализма и феминистского искусства.

Ещё наткнулась:
— Alberto Greco — 37 работ. Аргентинец, совершил самоубийство в 35 лет, превратив свою смерть в перформанс.

Как я и ожидала, наибольшее количество произведений в музее принадлежит американским художникам. На втором месте немцы, на третьем французы. Потом британцы, итальянцы, аргентинцы и бразильцы. Женщин заметно меньше, чем мужчин, но это, к сожалению, типично для искусства прошлых веков.

🗞 Виз Ньюз

01 October 2023 08:24

Market Map в шорт-листе Information is Beautiful Awards!

Мне улыбнулась удача: Market Map попал в шорт-лист IIBA 2023 и меня пригласили на церемонию награждения где будут определены победители. Так что скоро буду просить бусты, что бы выкладывать сториз с события 3-4 ноября 🙂

В этом году из рускоговорящего датавиз сообщества в шорт-листе оказалось 4 работы:
– Market Map за моим авторством;
– Devided World Визуальное сравнение стран мира через призму социоэкономических индикаторов Ромы Бунина;
– Jesus Christ Superstar Дата-арт постер Нади Адриановой посвященный рок-опере «Иисус Христос Суперзвезда»;
– The Air We Breathe Дата-скульптура Маши Хомутовой и Криститы Уласович про загрязнение воздуха в мегополисах мелкодисперсными частицами размером до 2.5мкм.

🗳️ Несколько дней назад началось голосование за приз зрительских симпатий, если захотите нас поддержать, процитирую инструкцию от Ромы: «Потребуется пройти небольшое приключение зарегистрироваться на сайте премии → перейти на страницу всех работ → выбрать те, которые вам понравились → зайти на страницу работы → жмакнуть на черную кнопку «Vote» справа (или снизу если на мобильном). Зато в каждой категории можно отдать по голосу, а не только один буст на всех.»

🗞 Виз Ньюз

04 September 2023 08:56

🙏 Спасибо всем кто поделился Market Map и поддержал на Product Hunt!

Ожидаемо, проект попал в лонг-лист Information is Beautiful Awards. В прошлом году Cosmograph тоже прошел в лонг-лист, но в шорт-лист не попал. На мой вгляд, не заслужено 🙂️️️️️️

Поделюсь интересной статистикой о запуске. На Product Hunt проект собрал 54 голоса и оказался на 52 месте за день, не густо. При этом за сутки сайт Market Map посетило примерно 20 тыс человек, большинство из которых пришло из моего поста на Hacker News, на втором месте Telegram. Практически никого не пришло из Twitter, Reddit, LinkedIn и Product Hunt, что лишний раз подтверждает, насколько сложно сейчас пробиться в ленты людей, если у вас нет десятков тысяч подписчиков. Стоит отметить, что к запуску я практически не готовился, а стоило бы.

Очень надеюсь, что Market Map окажется в шорт-листе. Узнаем в середине сентября!

🗞 Виз Ньюз

17 August 2023 09:32

Пришло время рассказать о моем новом проекте для Information is Beautiful Awards.

Встречайте Market Map — экспериментальная визуализация фондового рынка (а если быть точнее — компаний, публично торгующихся на биржах NYSE и NASDAQ).

Market Map позволяет визуально исследовать различные секторы, индексы, и компании на американском рынке (cвоего рода finviz на максималках). Каждая точка представляет собой компанию и характеризуется набором финансовых метрик (капитализация, P/E, …). Точки в пространстве распологаются в следствие работы алгоритма UMAP, который похожие по тем или иным признакам компании располагает рядом.

Получилось как минимум красиво! А насколько такой подход окажется более информативным или удобным, чем насчкучивший всем Treemap и бесконечные таблицы, покажет время.

🏋️‍♂️ И еще, мы запускаемся на Product Hunt, будем благодарны за любые комментарии и поддержку. А самая лучшая поддержка — поделиться им с другими!

https://marketmap.one @dataviznews

🗞 Виз Ньюз

11 August 2023 07:52

Если вы в Москве, успевайте до конца недели посетить выставку «Telling Stories. Большие данные» в MMOMA. Такие события случаются не часто.

https://mmoma.ru/exhibitions/petrovka25/telling_stories_bol_shie_dannye_rasskazyvaya_istorii/

🗞 Виз Ньюз

10 August 2023 08:24

Если вы работаете с большими датасетами (текстовыми и не только) и алгоритмами уменьшения размерности (t-SNE, UMAP, …), и вам нужно разбираться в их результатах, обратите внимание на интрумент Atlas от стартапа Nomic.

Atlas позволяет визуализировать огромное облако точек, и затем визуально с ним работать: фильтровать, искать, проставлять теги. Интегрируется с Python и позволяет экспортировать результаты в виде веб-страницы. Внешний вид и удобство использования оставляет желать лучшего, но за немимением альтертатив можно попробовать.

Основной задачей, которую Nomic пытаются решить, насколько я понимаю, является визуализация и анализ датасетов, на которых тренируются большие языковые модели. Они недавно привлекли $17M инвестиций, будем наблюдать за их развитием.

http://atlas.nomic.ai

🗞 Виз Ньюз

18 July 2023 19:06

И вдогонку. Давно интересовался, в какое время суток разные каналы выкладывают свои посты, попросил ChatGPT построить графики.

🗞 Виз Ньюз

09 July 2023 00:55

🤯 В ChatGPT завезли фунционал, который может запускать код, и, как следствие, анализировать и визуаилизировать данные.

Я решил на пробу скормить ему данные с Екатеринбуржской метеостации за последние 140 лет, которые хранятся не в самом легкочитаемом формате. И затем спросить, что можно понять по этим данным, а также попросить построить графики. И тут началось самое интересное!

ChatGPT долго не мог понять формат данных, но продолжал самостоятельно пробовать разные подходы, что бы их прочитать, а я просто сидел и несколько минут наблюдал за его потугами. И вдруг с 18 попытки у него получилось! Он нарисовал графики среднемесячных значений температуры и количества осадков за поледние 10 лет.

Вишенкой на торте стало то, что когда следующим шагом я попросил его нарисовать климатические полоски (climate stripes) за последние 100 лет, ChatGPT уже зная, как читать такие данные, справился очень быстро, да еще и рассказал об истории этого графика и как его читать! Можно сравнить с аналогичными графиками, которые я делал пару лет назад: /channel/dataviznews/378

На видео к посту привожу весь процесс. Впечатляюще!

🗞 Виз Ньюз

06 July 2023 15:07

🤖 Как AI может помочь в визуализации данных: Часть 2

Написание второй части поста про использование искуcственного интеллекта (а именно, больших языковых моделей) в задачах визуализации данных затянулась (первая - тут), зато за прошедшие два месяца у меня выкристаллизовалось понимание того, какими функциями я действительно пользуюсь теперь каждый день. В этот раз акцент будет больше на написание кода.

1️⃣ В прошлый раз я писал про ChatGPT, и могу еще раз подтвердить, что это отличный источник знаний и универсальный помошник. Каждый раз, когда я не знаю, как что-то сделать, то спрашиваю у него, а не у поисковика. Он отлично пишет код и неплохо манипулирует данными. Так что если вы хотите делать уникальные визуализации, но не умеете программировать, ChatGPT может вам помочь.

Отдельно хочу упомянуть, что у OpenAI есть API, который позволяет автоматизировать использование моделей ChatGPT, и строить на их основе собственные инструменты. Расскажу для чего я его использую в следующий раз.

2️⃣ Github Copilot (https://copilot.github.com). За три месяца использования Сopilot я все больше готов его рекомендовать. Сервис, по сути, интегрируется в редактор кода и предлагает вам автоподсказки в процессе программирования. Сперва они казались мне не особо ценными, но Copilot учится на вашем коде, и со временем начинает неплохо угадывать, что вам нужно. Многие куски кода, которые он мне предлагает, я использую не глядя и почти всегда они работают.

Из неочевидных возможностей, Copilot хорошо оставляет комментарии к коду и помогает писать документацию (что является одной из сложнейших и скучнейших задач на мой взгляд), и это мне очень нравится.

3️⃣ Google Bard (https://bard.google.com). После анонса Барда я активно пользовался им какое-то время, но перестал, потому что по ощущениям его ответы уступают тому, что выдает ChatGPT. Если у вас другой опыт, поделитесь, пожалуйста.

🗞 Виз Ньюз

16 June 2023 05:59

От себя добавлю, что активно пользуюсь этими палитрами в своих проектах и очень ими доволен.

А еще у автора (Фабио Крамери) на сайте есть секция, посвященная научному обоснованию того, почему его палитры лучше классических.

https://www.fabiocrameri.ch/visualisation/

🗞 Виз Ньюз

05 June 2023 13:52

Если вам когда-то нужно будет проанализировать большое количество изображений, вспомните о Collection Space Navigator.

Это эксперминтальный инструмент, который позволяет расположить изображения в трехмерном пространстве по похожести (с использованием алготитмов t-SNE, UMAP, PCA), и после анализировать получившуюся картину через фильтрацию, кластеризацию, и гистограммы, построенные по различным характеристикам этих изображений.

https://collection-space-navigator.github.io

🗞 Виз Ньюз

01 June 2023 08:24

Интересная попытка визуально объяснить, как устроены нейронные сети.

Не скажу, что получилось очень доступно. Но если у вас техническое образование и вы давно хотели разобраться в фундаментальных приципах работы нейронок, посмотрите.

https://mlu-explain.github.io/neural-networks/