Прочитал тут в Твиттере про BeReal — новая соцсеть-стартап. Идея такая: приложение вам каждый день в случайное время высылает пуш, после которого вы в течение 2 минут должны сделать фото "Что я вижу перед собой прямо сейчас". Тупите в комп, бухаете, сидите на толчке — не важно, показывайте друзьям вашу настоящую жизнь без прикрас. Если сделали, то сможете видеть аналогичные фотографии друзей за этот день. Стартап уже оценён инвесторами в 150 миллионов долларов, и вообще вызвал у них там большой интерес.
Понятно, тренд должен двигаться в какую-то такую сторону. Не секрет, что в Инстаграме блогеры тратят по полдня на создание "будничного" снимка в духе "Я только проснулась и буду сейчас завтракать". Эта пластмассовая ложь начинает потихоньку утомлять даже самых зашоренных людей. ТикТок — при всей его подростковой туповатости — сделал всё-таки важный шаг от Инстаграма в сторону реализма: видео там сложнее откровенно подделывать, а те, над которыми велась долгая работа по монтажу и подготовке, видны сразу.
Но насколько далеко следует зайти? Фотографии в произвольный момент времени — это круто или уныло? Десятки снимков людей за компом на рабочем месте, за рулём в пробке, дома перед сериальчиком, и так далее. 90% населения бОльшую часть времени не занимаются ничем интересным.
В 2018 году я пробовал каждый день снимать 1 секунду видео, а потом склеить из этого год (уже показывал вам, но приложу видео к этому посту). Я, конечно же, снимал не случайную секунду, а какую-то такую, которая характеризует день. То, чем я больше всего в этот день занимался. И всё равно там куча моментов в духе "Я сижу перед ноутбуком", "Я иду по улице". Хотя в динамике получилось неплохо, наблюдать за таким каждый день от десятков друзей — как мне кажется — будет скучно.
В России сейчас регистрироваться в BeReal нет никакого смысла, но за новостями про сеточку буду следить, посмотрим.
#web
https://www.youtube.com/watch?v=BRFQ6NMokVM
🤖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
«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