Лучшая графика 2015

Любители прекрасного, посмотрите самые лучшие визуализации уходящего года! Очень интересные и красивые, причём конкурс проходил в разных номинациях: визуализация данных, инфографика, интерактивная графика, графика в бизнес-проектах, в журналистике, студенческие работы, мобильные картинки, командные проекты, графика в коммерческом ПО. Читать далее

Plotly

Самый важный совет для «визуализаторов данных»: храните не инфографику, а сами данные. Их всегда можно изобразить, причём в нужном формате. Звучит просто, но сам я часто попадался на этом, когда строил алгоритмы машинного обучения. Проводил эксперименты, изучал зависимость качества от параметров, сохранял графики… а когда потом писал статью, всё заново пересчитывал. Кстати, о том, где можно визуализировать сохранённые данные. Есть такой ресурс: https://plot.ly. Это бесплатное, простое и быстрое средство. Если зарегистрироваться, то на Вашу почту будут ещё приходить всякие забавные визуализации. А позволяет он делать такие штуки (щёлкните по графику):

Курсы валют: доллар и евро

Мир программирования (1)

Обзор некоторых (в основном, свежих) материалов по языкам R и Python. Так получилось, что большая часть материалов — для новичков.

  • Learn X in Y minutes (уровень: начальный и средний) Хорошие и небольшие обзоры по языкам программирования.
  • Do you know Python? (уровень: знать Питон) Неплохой тест на знание языка Питон.
  • 5 Best Python Libraries for Data Science (уровень: начальный) Перечень основных библиотек для датамайнера со ссылками на лучшие туториалы.
  • An Introduction to Statistics  (уровень: начальный) Ресурс по статистике, но есть примитивный справочник по Питону для новичков.
  • 14 Best Python Pandas Features (уровень: знать Питон) Небольшой, но очень хороший обзор основных функций пакета Pandas.
  • usefulr.wordpress.com (уровень: средний) Ещё один блог о языке R.
  • R Cheat Sheets (уровень: знать R) Подсказки по языку R, интересный материал по графике в R.
  • The Grammar of Data Science: Python vs R (уровень: средний) Сравнение R и Python на примере одной задачи.