Продолжаем вас знакомить с интересными онлайн-курсами, которые интересно посетить тем, кто хочет развиваться в визуализации.
Сегодня на очереди — R Programming на Coursera. Идёт месяц, на английском. Начинается ежемесячно. Ближайший начнётся 4го августа.
Ссылка: https://www.coursera.org/course/rprog
R — язык программирования для статистической обработки данных и работы с графикой, а также свободная программная среда вычислений с открытым исходным кодом. R поддерживает широкий спектр статистических и численных методов и обладает хорошей расширяемостью с помощью пакетов. Пакеты представляют собой библиотеки для работы специфических функций или специальных областей применения. В базовую поставку R включен основной набор пакетов, а всего по состоянию на 2013 год доступно более 4000 пакетов. Ещё одной особенностью R являются графические возможности, заключающиеся в возможности создания качественной графики, которая может включать математические символы.
Краткое описание курса:
In this course you will learn how to program in R and how to use R for effective data analysis. You will learn how to install and configure software necessary for a statistical programming environment and describe generic programming language concepts as they are implemented in a high-level statistical language. The course covers practical issues in statistical computing which includes programming in R, reading data into R, accessing R packages, writing R functions, debugging, profiling R code, and organizing and commenting R code. Topics in statistical data analysis will provide working examples.
В этом посте Нейтан Яу, автор блога The Flowing Data и книги «Искусство визуализации в бизнесе», рассказывает о том, в каком направлении стоит двигаться после того, как вы усвоили азы визуализации. Именно тогда, когда пришла пора браться за серьезную работу.
Познакомиться с визуализацией сегодня не сложно. Есть много источников знаний о ней – книги, руководства, блоги и курсы, – все они помогают в обучении, а разнообразные приложения позволяют начать работу в два клика.
Однако на этом не стоит останавливаться. Часто начинающие прекращают движение на этом этапе: они прочли книги Тафти (читай – небрежно пролистали и запомнили выделенный текст) и отправили их на книжную полку или прикнопили к доске, как дипломы по визуализации. Возможно, вы один из них? Я тоже был таким.
Но вы хотите стать лучше, не так ли? С этого момента я буду считать, что вы ответили «да».
Работайте с данными, на самом деле.
К сожалению, от этого никуда не деться.
Если вы намереваетесь в чем-либо преуспеть, вы Продолжить чтение →
Совсем недавно в горячо любимом нами издательстве «Манн, Иванов и Фербер» вышла книга «Визуализации в бизнесе» Нейтана Яу (Nathan Yau). Нейтан — ведущий блога flowingdata.com, статистик по образованию и один из самых известных людей в мире современной инфографики. Поэтому мы с особым интересом отнеслись к его книге.
Итак, у нас в руках увесистые 340 полноцветных страниц книги, в оригинале называющейся Visualize this! Открываем на произвольной странице, и… начинаем смущаться. Простые столбиковые графики, коды программирования, и отсутствие ярких иллюстраций к которым привык интернет… Та ли эта книжка?
Начинаем вчитываться, и всё встаёт на свои места. Нейтан с первых страниц книги делится своим собственным опытом в визуализации больших массивов статистических данных. Вся его карьера — это донесение смысла исходных данных через графику. Ключевая сложность его работы — большие объемы, из которых необходимо вычленять закономерности, и для этих задач вся книга построена на примерах применения языка программирования R (эр).
Дизайнер начинает недоумённо смотреть и думать, зачем ему это нужно? Оказывается, для того чтобы нарисовать инфографику, необходимо сначала найти и подготовить к визуализации данные. Дизайнеру дали несколько скучных цифр и попросили сделать «wow»? — книга даёт ему ответ, что делать в этом случае: откладывать в сторону планшет и начинать работать с первичными источниками данных.
Менеджер начинает смущаться, стоит ли ему тратить столько времени на программирование кодов визуализации, чтобы получить простой график, нарисованной в книге? Вполне обоснованно, казалось бы — если его основная работа состоит в создани презентаций в MS PowerPoint. Но если ему попадётся большой набор цифр, который тяжело проворачивается в MS Excel — то сразу становится понятно, что без этой книги не обойтись. Вспомните про тренды Big Data, и вы поймёте что я не шучу.
Так кому же нужна эта книга? Продолжить чтение →