TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #271 · 26.03

Два года назад я писал, что поучаствовал в грантовой системе от Фонда Содействия Инновациям и получил 500к рублей на разработку нескольких NLP-алгоритмов для русского языка. Кратко: если у вас есть проект, который по каким-то признакам является научно-исследовательской работой, вы можете получить на него чуть-чуть денег просто так, в обмен на нужные бумажки. Схема рабочая и без обмана, но дьявол в деталях, сейчас расскажу. Вчера я закрыл всю отчётность, окончательно выполнив свои обязательства. Деньги получил гораздо раньше, и уже давно все потратил. В комментариях мне тогда говорили, что государственный фонд может бесконечно долго давить непонятной бюрократией, и потом трижды пожалеешь, что взял деньги. Это и верно, и нет. Скажем так: у меня были отдельные моменты, когда я задумывался, что лучше бы не стал в это вписываться. Но ретроспективно думаю вот что: в тот момент деньги были нужны, и, пожалуй, на этот риск идти стоило. А если вы начинающий специалист или вовсе студент, то вдвойне оправдано. В целом претензии у меня три: 1. Реальный результат работы никого не интересует. Отчётность важнее, чем то, делали ли вы проект, и есть ли у вас какое-то достижение. Я алгоритмы написал, как обещал, но, судя по всему, никто не смотрел ни код, ни репозитории, ни готовые проекты на базе этих алгоритмов. Абсолютно все замечания были по оформлению. Я должен был сдать последний этап 23 января, я сдал собственно саму работу, и вот всё это время до конца марта я закрывал документы. Настоящая значимость этих документов в десятки раз ниже, чем значимость проекта, но для завершения процесса нужны именно отчёты, а то, что вовремя проделана огромная работа и получен реальный результат, никого особо не волновало. Думаю, если бы я не писал алгоритмы, а составил только отчёт, это прокатило бы. 2. Отчётов нужна тьма, все они до боли бюрократичны и канцеляричны. Формы заполнения стандартизированы, и это полнейший ад. Дело даже не в объёме информации, хотя это тоже беда. Просто часть полей не подходят для конкретных случаев (например, нужно указать материал, из которого сделан продукт, а у меня компьютерная программа), а другая часть полей — бессмысленная абстракция, которая непонятно каким образом родилась в голове составителей. Что-то вроде: "Аргументируйте выбор способа решения задачи", "Аргументируйте выбор пути решения задачи", "Аргументируйте выбор метода решения задачи" — это три разных поля, и заполнять их нужно разными данными! 3. И самая жуть — по необъяснимой причине ваша научная работа на бумаге должна трансформироваться в приносящий деньги бизнес. По завершении работы вы должны пройти аккредитованный "преакселератор" и составить "бизнес-модель". Это шаблонный многостраничный документ, который вы заполняете заумно звучащей водой про анализ "рынка" и "конкурентные преимущества" по совершенно вымышленному продукту, который никогда не будет существовать, потому что в настоящем мире ни научные исследования, ни бизнес не работают таким чудовищно наивным и поверхностным образом. Отдельная часть этого документа — эксель таблица с частично заблокированными ячейками, куда вам нужно вбить цифры из воздуха так, чтобы показать "окупаемость". Никого особо не волнует, что для "окупаемости" нужно платить программисту 25 тысяч в месяц, а в первый день выпуска продукта продать его сразу тысячами единиц. В общем, отчёты описывают несуществующий мир, рождённый фантазией людей, которые некомпетентны ни в науке, ни в бизнесе, но умеют и любят причинять боль бумагой и ручкой. Sticks and stones. Однако, если принять эти странные правила игры и согласиться прорываться через заросли, то вы получите деньги и мотивацию закончить какой-нибудь собственный проект. С помощью этого гранта я добил кучу кода, который и так собирался сделать, получил три успешные статьи на Хабре и попадание в Программу Поощрения Авторов, а также реализовал несколько платных заказов в том числе на основе сделанных наработок. Кстати, факт существования реальных продаж не играл абсолютно никакой роли при составлении доказательства, что моя разработка может приносить деньги :) #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #ggplot2

当前筛选 #ggplot2清除筛选
Чартомойка

@chartomojka · Post #1051 · 24.09.2023 г., 08:43

🤖Rtutor.ai для работы с вашими данными с помощью запросов на естественном языке Steven Ge написал приложение RTutor, которое позволяет генерировать и тестировать код на языке R, просто "общаясь" с ним. Например, на основе набора данных mpg можно задавать такие вопросы: "С помощью ggplot2 создай боксплот (boxplot) для зависимости hwy от класса. Цвет по классам. Добавь джиттер" (Use ggplot2 to create a boxplot of hwy vs. class. Color by class. Add jitter). RTutor сгенерирует функциональный код для ответа на ваш вопрос, что упрощает проведение предварительного анализа и визуализации данных для тех, кто не имеет опыта работы с R. Тем же, кто имеет опыт работы с R, RTutor поможет сэкономить время, предоставляя код, который можно использовать в качестве отправной точки для своих проектов. RTutor может быть запущен локально как пакет R. Он также генерирует код R в формате Markdown и html-отчеты. #R#ggplot2#AI#chatGPT

Чартомойка

@chartomojka · Post #1193 · 26.06.2024 г., 06:48

«Основы визуализации данных» Клауса Уилке Наконец-то вышел русскоязычный перевод книги Клауса Уилке «Основы визуализации данных» — это настоящая кладезь знаний для всех, кто хочет овладеть искусством и наукой визуализации данных. Автор, профессор интегративной биологии, обладает уникальной способностью объяснять сложные концепции простым и доступным языком, что делает книгу полезной как для новичков, так и для опытных специалистов. С самого начала Уилке подчеркивает важность правильного отображения данных. Он отмечает, что визуализация данных — это не просто способ сделать отчеты более красивыми, но и мощный инструмент для анализа и коммуникации, способный существенно повлиять на интерпретацию информации. Автор проводит читателя через все этапы создания визуализации, от выбора правильного типа диаграммы до настройки осей и использования цветовых схем. Одним из главных достоинств книги является ее структурированность и систематичность. Каждая глава посвящена отдельному аспекту визуализации, начиная с базовых принципов и заканчивая более сложными техниками. Например, глава, посвященная цветовым схемам, предоставляет исчерпывающие рекомендации по выбору и использованию цветов, учитывая как эстетические, так и функциональные аспекты. Уилке подробно объясняет, как различные цветовые схемы могут влиять на восприятие данных и как избежать распространенных ошибок, таких как чрезмерное использование цветов или недостаточное внимание к людям с дальтонизмом. Большое внимание уделяется также выбору правильных типов диаграмм для различных типов данных. Автор приводит множество примеров, показывая, какие визуализации наиболее эффективны для представления количественных, категориальных или временных данных. Практические советы и примеры помогают читателю лучше понять, как применять теоретические знания на практике. Все графики в книге подготовлены с помощью R и ggplot2, но вы не найдете ни строчки кода в книге. Можно отдельно посмотреть код самой книги, так и отдельных графиков. Похвалы заслуживает глава, посвященная распространённым ошибкам в визуализации данных. Уилке подробно разбирает типичные ошибки, такие как избыточное использование трёхмерных графиков или отсутствие контекста, и предлагает практические решения для их избегания. Это делает книгу не только учебным пособием, но и ценным справочником, к которому можно обращаться в процессе работы. В целом, «Основы визуализации данных» Клауса Уилке — это обязательное книга для всех, кто работает с данными и хочет научиться представлять их максимально эффективно и понятно. Книга сочетает в себе глубокие теоретические знания и практические советы, что делает её незаменимым инструментом для анализа и визуализации данных. Она помогает не только создавать красивые графики, но и делать ваши данные понятными и убедительными, что особенно важно в эпоху информационного перегруза. #книги#dataviz#R#ggplot2#ВизуализацияДанных

🤖Краш-тест возможностей chatGPT-4 для создания визуализации данных в R с помощью ggplot2 GPT-4 можно использовать для улучшения визуализации данных в R (ggplot2), что делает его отличным инструментом как для начинающих, так и для продвинутых пользователей R. Мне понравилось, как автор видео общается с chatGPT-4. Хотя код на R иногда содержит ошибки и не работает, весь процесс выглядит очень захватывающим. От создания базовых графиков (смотрите с какой легкостью chatGPT пишет код для пайчарта 🙊 на зависть новичкам) до продвинутых техник использования ChatGPT для поиска данных, анализа и визуализации данных. ▶️ВидеоUsing GPT-4 for Data Viz (R/ggplot). Мораль: Как мне кажется, с появлением AI люди НЕ потеряют способность к абстрактному мышлению, анализу, или креативность. Использование chatGPT только повысит производительность труда и качество работы человека. #R#ggplot2#chatGPT4#визуализация_данных#dataviz#полезное