Рубрика «визуализация данных» - 13

Эта история началась, как и полагается, в очереди за утренним кофе в одной хорошей и дружной, но только этим и примечательной IT компании. Началась, как водится, с обычного вброса.

Автор идеи, наверное, уже и сам не помнит, подумал ли он хоть о чем нибудь, перед тем, как ее озвучить, или, как водится, сначала сказал первое, что пришло в голову, а потом начал активно доказывать что был прав. Попробуйте опровергните, мол, если есть чем.

Собственно, в чем заключался тот самый вброс: все кто учился в школе, наверное помнят про дуализм природы света, и про то, что одной из сторон его является представление о свете как о волне. Волны света принадлежат определенному диапазону частот, причем каждому оттенку видимого спектра соответствует некоторая длина волны. С одной стороны, этот диапазон непрерывен. С другой стороны, доказанный факт, что человеческий глаз непосредственно воспринимает только три частоты, а остальные цвета добираются до восприятия как комбинация из двух или трех компонентов, из которых мозг «додумывает» исходный оттенок цвета. Как в мониторе, ставим три лампочки красного, зеленого и синего цветов, задаем требуемую интенсивность компонентов и получаем пиксель.

Теперь следим за руками: если звук — это тоже волна, и разной частотой кодируется разная высота звука, наблюдается ли в восприятии звука тот же эффект? Можно ли разделить набор воспринимаемых частот, на те, которые снимаются одним «датчиком», и те, которые воспринимаются за счет «комбинации»?

Предупреждаю сразу, морали под катом не будет, но если интересны рассуждения по поводу опровержения вбросов…
Читать полностью »

Ранее мы публиковали пост, где с помощью графов проводили анализ сообществ в Точках кипения из разных городов России. Теперь хотим рассказать, как строить такие графы и проводить их анализ.

Построение графов для чайников: пошаговый гайд - 1

Под катом — пошаговая инструкция для тех, кто давно хотел разобраться с визуализацией графов и ждал подходящего случая.
Читать полностью »

Коронавирус типа 2019-nCoV, после вспышки заболевания в китайском городе Ухань, стремительно распространяется по миру. По состоянию на 30 января 2020 года сообщено о более чем 9000 заражённых и о 213 умерших. Случаи заражения коронавирусом выявлены во Франции, в Австралии, в Японии, в Сингапуре, в Малайзии, в Германии, в Италии, в Шри-Ланке, в Камбодже, в Непале и во многих других странах. Никто не знает о том, когда вирус будет остановлен. Пока же число подтверждённых случаев коронавируса лишь растёт.

Автор статьи, перевод которой мы сегодня публикуем, хочет рассказать о том, как, с использованием Python, создать простое приложение для отслеживания распространения коронавируса. После завершения работы над этим приложением в распоряжении читателя окажется HTML-страница, которая выводит карту распространения вируса и ползунок, который позволяет выбирать дату, по состоянию на которую данные выводятся на карту.

Разработка интерактивной карты распространения коронавируса типа 2019-nCoV на Python - 1


Интерактивная карта распространения коронавируса типа 2019-nCoV

Здесь будут использованы такие технологии, как Python 3.7, Pandas, Plotly 4.1.0 и Jupyter Notebook.
Читать полностью »

Привет! Представляю вашему внимаю перевод статьи из журнала APC.

Машинное обучение и интеллектуальный анализ данных – это практические разработки ИИ, благодаря которым появляются приложения различных тематик, начиная от воздухоплавания и заканчивая зоологией. Эти процессы чаще всего выполняются в облаке, на ПК или ноутбуке, гораздо реже – в смартфоне.

Однако недавно в Google Play появилось новое бесплатное приложение под названием «DataLearner», с помощью которого можно добывать данные. Оно не требует внешних ресурсов и доступа с полномочиями суперпользователя.

Вычислительные ресурсы смартфонов

Многие ошибочно полагают, что для машинного обучения и добычи данных требуется много ресурсов облачной вычислительной системы или по меньшей мере мощный компьютер. Однако в конечном счёте всё сводится к размеру анализируемых данных и типу машинного обучения, которое вы хотите применить.

У компьютерного обучения есть свои уровни сложности. Если представить, что такая недавно появившаяся техника глубокого обучения, как свёрточная нейросеть (CNN) – это автомобиль с высокой удельной мощностью, то другие техники, например, дерево поиска решений и многие прочие «лесные» методы обучения – это горячие «хэтчбеки». Они показывают отличные результаты, быстры и легки даже при ограниченных вычислительных возможностях CPU.
Читать полностью »

Привет, сегодня я хочу вам предложить наглядное пособие по моделированию некоторых физических процессов и показать как получить красивые изображения и анимации. Осторожно много картинок.Визуализация линий напряженности и движений электростатических зарядов, симулирование движения планет солнечной системы - 1Читать полностью »

Недавно столкнулся с проблемой выбора квартиры и конечно первым делом решил узнать, что происходит на рынке недвижимости и, как это обычно бывает, половина экспертов с youtube.com говорят, что недвижимость будет расти, другая утверждает, что наоборот цена будет падать. В итоге решил разобраться сам, и вот, что из этого вышло.

Анализ рынка недвижимости на основе данных с msgr.ru - 1
© Designed by upklyak / Freepik

Читать полностью »

Статья является кратким обзором о сертификации по программе IBM Data Science Professional Certificate.

Будучи новичком в Python, мне пришлось столкнуться с реализацией задач:

  • Загрузка и парсинг HTML таблиц
  • Очистка загруженных данных
  • Поиск географических координат по адресу объекта
  • Загрузка и обработка GEOJSON
  • Построение интерактивных тепловых карт (heat map)
  • Построение интерактивных фоновых картограмм (choropleth map)
  • Преобразование географических координат между сферической WGS84 и картезианский системой координат UTM
  • Представление пространственных географических объектов в виде гексагональная сетки окружностей
  • Поиск географических объектов, расположенных на определенном расстоянии от точки
  • Привязка географических объектов к полигонам сложной формы на поверхности
  • Описательные статистический анализ
  • Анализ категорийных переменных и визуализация результатов
  • Корреляционный анализ и визуализация результатов
  • Сегментация с использованием k-Mean кластеризации и elbow метода
  • Анализ и визуализация кластеров

Читать полностью »

Предыдущий выпуск

Экзоскелеты; бионические протезы; промышленные роботы; исследование автоматических рекоммендаций Ютуба; создание моделей машинного обучения в браузере с помощью MediaPipe; виртуальная клавиатура для смартфонов; 5G; еще раз о сильном и слабом ИИ.

Читать полностью »

Все началось с того, что я не смог найти нормальной визуализации данных о распространении коронавируса. Вернее, был один сайт, показывающий динамику на карте и метрики по Китаю, но это как раз то, что меня меньше всего интересовало, мне интересна глобальная картина. Скажу честно, этот вирус меня пугает.Читать полностью »

Как изменилась структура российского (постсоветского) общества с середины XX века. Спойлер: она изменилась кардинально.

Поделиться моими исследованиями половозрастной пирамиды России с общественностью посоветовали мои знакомые и друзья. Некоторые из них утверждают, что в исследованиях есть научная ценность. Хотя я не демограф, а просто любопытный программист.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js