Reveal the Data: заметки с тегом курсы

Книга «Графики, которые убеждают всех» и курс «Интерактивные графики для вашего сайта»

Sat, 11 Apr 2020 14:53:47 +0200

Так получилось, что последние две недели у меня проходят под эгидой Саши Богачева — я проходил его курс и читал его новую книгу. Хочу поделиться впечатлениями.

Кратко — всё круто, я рад, что Саша делает такой классный контент на тему визуализации. В России по пальцам можно пересчитать людей, которые это делают в принципе, ещё меньше, кто делает это хорошо. Всем рекомендую купить книгу и сходить на курс.

Подробнее с набором аргументов и мыслями, что стоит ожидать и какие есть плюсы и минусы.

Про книгу
У книги классная обложка =)) Но пока можно купить только электронный вариант книги. Покупайте электронную версию и тогда повысится шанс, что она выйдет и в бумаге.

В целом книга позиционируется для всех, кто делает графики. В основном для презентаций и журналистики. В ней совсем нет про графики для анализа данных, рассказывается именно как подать результаты проделанной аналитической работы и как донести эту мысль до аудитории.

Вот из каких глав состоит книга:
Глава 1. Пример было/стало. Общее понимание процесса
Глава 2. Понимать свою задачу и аудиторию
Глава 3. Формулируем сообщение
Глава 4. Когда визуализация данных не нужна
Глава 5. Как устроена визуализация данных, виды графиков
Глава 6. Основные виды взаимоотношений между данными, как их визуализировать и чем заменять в сложных случаях
Глава 7. Ошибки в визуализации данных
Глава 8. Как сделать график, наглядно доносящий ваше сообщение

Что понравилось:
— Книга интересная, прочитал за три вечера, читать не скучно.
— Книга нормально и удобно читается даже в электронном варианте на телефоне. Кажется, что Саша это продумал и все графики изначально заточены хорошо выглядеть на всех устройствах.
— Личная история Саши и примеры из совсем необычной отрасли — медицины. Кажется, что можно было даже пускать эту тему красной нитью через все главы.
— Примеры Было-Стало. ИМХО самое полезное в книге.
— Много мелких приемов и правил. Можно сделать чек-лист на проверку графика по этим пунктам.
— В целом консистентное изложение и со многими мыслями в книге я полностью согласен. Много классных отступлений формата «но бывает и так можно/нужно сделать». Показывает, что Саша широко и внимательно думает над правилами и приемами, которые предлагает и главное не запирает в них читателя: «Чаще всего делайте „так“ и „так“, но что-то может пойти и по-другому.»
— Классный раздел с частыми ошибками в визуализации.

Чего не хватило:
— БОЛЬШЕ, БОЛЬШЕ ПРИМЕРОВ! Примеры очень классные и было бы правда круто увидеть их ещё больше в книге. Особенно не хватило их в некоторых «лайфхаках» типа раздела про теорию близости или цвета.
— Часто говорится, что нужно обращать внимание на аудиторию и формат, с которого она будет воспринимать сообщение, но при этом нет примеров как именно это делать. Сейчас очень не хватает, например, правил и примеров, как делать графики для тех же самых мобилок.
— Я не до конца понял структуру книги. Кажется, что было бы здорово в конце повторить ещё раз основной алгоритм с ссылками на предыдущие главы для каждого шага алгоритма.
— Книга довольно короткая, некоторые разделы в конце книги на 1-2 абзаца и прям иногда не хватает примеров. Кажется, что в изначальных планах было желание рассказать о большем, судя по содержанию у Саши в блоге.

Понравившиеся и запомнившиеся мысли:
«Чем больше у проекта ограничений, тем проще вам работать» — идея про то, что лучше сначала хорошо понять целевую аудиторию, задачу, форматы и технические ограничения, с которыми вы будете работать. If you fail to prepare, you prepare to fail и вот это всё.

«Чаще всего с помощью визуализации мы пытаемся понять, какие из значений больше или меньше других и в какой степени» — метко и просто.

«Я не видел ни одного человека, которому помогли бы чарт-чузеры, или чтобы кто-то реально ими пользовался. Они интересны для ознакомления, но пользоваться ими не рекомендую» — я тоже не видел и рекомендую пользоваться скорее как библиотекой или для вдохновения. Иногда можно придумать и свой формат графика. =)

В целом, к прочтению книгу крайне рекомендую.

Примеры До-После

Про курс
Я не знаю сам Саша придумал такой формат, или где-то подсмотрел, но это просто огонь. Это был челлендж — 9 уроков с домашкой каждый день. Не прислал домашку → выбыл из курса. Прям огонь, прям хочу так же. Хороший стимул, чтобы делать домашку для слушателей, темп интенсива и много обратной связи от преподавателя. Очень понравилось.

Курс практический, про два инструмента — Datawrapper и Flourish. Это простые инструменты куда ты заливаешь данные и получаешь на выходе графики выбранного тобой типа. Я такие инструменты не очень люблю, они сильно ограниченны форматами и в них мало настроек. Флориш не понравился совсем, странный и на выходе не очень опрятный продукт. А вот Datawrapper очень даже зашёл. Больше всего тем, что это прям готовое решение для публикации графиков в статьи. Очень круто оформлены графически и типографически, учтено куча мелких приятных вещей и на выходе получаются очень приятные графики. Ниже будут примеры работ.

Что понравилось:
— Формат челленджа
— Индивидуальная и групповая обратная связь от преподавателя на каждую домашку
— Приятная атмосфера в рабочем чате

Что улучшить:
— Не хватало немного теории про то как оформлять графики
— Не самая удачная платформа для курса, сложная навигация и не очень приятный интерфейс
— Очень много было про коронавирус, мне приелась тема

На курс советую сходить даже тем, кто не планирует особо использовать эти инструменты в работе. Он отлично сочетает в себе цена/качество, темп и объем материала.

Итого
Курс + книга = идеальное комбо. В книге теория, на курсе практика. Мне повезло, что я одновременно попал на курс и в это время вышла книга.

Вот несколько работ, которые у меня получились на курсе.
Datawrapper

Flourish

Курс — Introduction to Infographics and Data Visualization

Sun, 10 Jan 2016 21:26:43 +0200

Удалось пройти замечательный курс Альберто Кайро (сайт автора). Курс организован на базе Knight Center for Journalism in the Americas. К сожалению, я проходил курс уже по завершении основной части, поэтому не смог поучаствовать в домашних заданиях и групповой активности. Курс хорош, есть про всё — цель визуализации, данные, типографику, общие правила композиции, как выбирать подходящие типы графиков и т. п.

Основное, что унёс с курса:
— Самая сложная и интересная задача — это не сделать «визуальную» составляющую, но продумать сценарий использования и историю, которую мы хотим рассказать

— Мы не просто видим картинку с визуализацией, но обрабатываем и анализируем информацию на ней, поэтому у визуализации данных, много общего с интерфейсами (как, где и зачем что-то должно быть расположено)

— Цель дизайнера при проектировании визуализации — понять, какого результата хочет добиться зритель, чтобы сделать этот процесс наиболее легким. Упоминают книгу Нормана Дизайн привычных вещей.
Пример:

Визуально не выделено основная идея

Есть контраст на главном

— Основа хорошей композиции: единство стиля, разнообразие деталей и иерархия повествования. Единства и иерархии можно добиться версткой (например, модульной сектой), шрифтами и цветами.

— Разные типы визуального кодирования, служат разным целям. Есть более точные типы кодирования (верхняя часть иллюстрации), по которым зритель может определить конкретные значения. И есть типы кодирования, которые позволяют быстро увидеть общую картину, без точных значений (нижняя часть иллюстрации)

— Для одних и тех же данных можно использовать различное визуальное кодирование в зависимости от решаемой задачи. Можно использовать несколько «слоев» представления одних и тех же данных.

— На каждое действие пользователя нужна обратная связь.

— Мантра визуализации — нужно предоставлять данные пользователю в следующей последовательности: общий обзор данных → возможность зума и фильтрации данных → дополнительная информация по запросу. Оригинал — Overview First, Zoom and Filter, Then Details-on-Demand

— Когда Ханс Рослинг ведёт презентации он представляет себя футбольным комментатором.

— Всегда нужно подбирать какие значения использовать — относительные или абсолютные, так как могут быть совершенно разные результаты.

Курс Data Visualization

Tue, 25 Aug 2015 13:13:55 +0200

Вот и закончился курс по визуализации данных на coursera. Теперь я сертифицированный специалист по визуализации данных. =)
Было интересно и полезно. Лекции совсем не длинные за четыре недели занятий — где-то 6 часов видео материла. С одной стороны, лекции больше посвящены общим вопросам, с другой — достаточно много теории про математические основы лежащие под созданием того или иного типа графика или диаграммы. Это ни хорошо, ни плохо, но иногда скучновато. Часто лектор просто читает с слайда.

Про дэшборды совсем чуть-чуть — только общая теория без конкретики.

Конечно же самая интересная часть курса — домашние задания и кросс-оценка с другими участниками, было классно разобраться в предлагаемых датасетах и найти свое решение, а ещё интереснее посмотреть, что делали другие. Кто-то делал очень интересные и полезные штуки, как, например, Дэн и его визуализация для Твиттера или вот это работа неизвестного автора:

Взаимодействие на фейсбуке членов благотворительной организации

А кто-то вот таких монстриков:

Я тоже своял две визуализации график глобального потепления и анализ бюджета США.

Что узнал для себя по выходе с курса:

как работают цветовые схемы RGB и HSL
как устроены сети и диаграммы связей, понял, что инструмент интересный, но сложный для понятной визуализации
мантра визуализации — нужно предоставлять данные пользователю в следующей последовательности: общий обзор данных → возможность зума и фильтрации данных → дополнительная информация по запросу (например, наведение мышки)

Курсы по визуализации данных

Tue, 28 Jul 2015 11:13:03 +0200

В этой заметке я размещу ссылки и описание курсов по визуализации данных.

Курс лаборатории данных

Единственный курс на русском языке, посвящённый данной тематике. Курс проводиться как в живую, с возможностью онлайн трансляции. Так и бесплатно онлайн онлайн. Причем лекции онлайн курса доступны в открытом доступе на странице курса. Они состоят из трёх небольших лекций по теории информационного дизайна и трёх практических примеров по использованию d3.js. К сожалению, этого чертовски мало и хочется больше, было бы здорово попасть на живой курс. Также надо быть готовым к тому, что придется программировать и если раньше вы этого не делали, то поначалу это может показаться очень сложным.

Курс Data Visualization and D3.js

Это курс от компании Udacity по структуре похож на курс лаборатории — в нем есть теоретическая часть про информационный дизайн и практическая часть про применение d3.js и библиотек основанном на нём. Курс отличный: он бесплатный, большой и там более подробно рассмотрены основы программирования, есть тесты и задания, а также он содержит кучу ссылок на классные примеры. Как и в случае с войной и миром можно просмотреть только ту часть курса (теория или программирование) которая вам интересна и ничего не потерять.

Курс Data Visualization

Этот курс от Иллинойского Университета расположен на Coursera. Эта платформа у меня уже давно в любимчиках за свои замечательные и, о чудо, бесплатные курсы. Курс еще не закончен, но опишу текущее впечатление — много теории, не всегда нужной (ощущение, что добавляли для массы), но при этом даже эти дополнительные разделы и главы интересны. Более подробно когда пройду его весь.

Мини-курс по картограммам

Этот курс Андрея Карматского выделил отдельно, так он на русском языке. Будет интересен тем, кто хотел бы визуализировать карты. В курсе есть полезная информация где взять геоданные для России. К курсу прилагается статья на Хабре.

Ещё курсы

Эти курсы я ещё не прошел/просмотрел или они стартуют позже в этом году:

UPD: Помимо куросов по визуализации данных полезным могут быть курсы по программированию, веб-дизайну или графическому дизайну.