От происходящего отвлечься помогает только общение с семьей и работа.

И некоторые из вас уже знают, что я теперь сотрудничаю с Яндекс.Практикумом. Да-да, тем самым, который я у себя в канале довольно едко критиковал. Мы вместе с отличной командой делаем курс по визуализации данных. И это будет отличный курс!

🔵 Это не просто теория, поданная опытными практиками. это симулятор и тренажер, где вы вместе вместе с героями курса попадаете в увлекательные истории и решаете реальные задачи.

🔵 Курс максимально приближен к реальности. такого на рынке ещё нет. мы рассказываем о том, как реально работает индустрия, какие есть карьерные пути и варианты, как общаться с заказчиком и собирать требования на проект, связанный с визуализацией, как работать с возражениям и отстаивать своё мнение.

🔵 В трехмесячном курсе мы пройдем от самых азов до дата-сторителлинга и дэшбордов, попробуем поработать в DataLens, DataWrapper и Tableau. Будем преломлять визуализации в презентации и в отчеты, в картинки для соцсетей и в дашборды.

🔵 Это не курс по дата-журналистике. это курс, сфокусированный на бизнесе и частых бизнес-задачах.

🔵 Мы предусмотрели вступительный (опциональный) блок, для тех, кто совсем не умеет работать с данными.

Важное уточнение. Это НЕ курс по программам и по тому, как ими пользоваться. Мы включили работу в них, чтобы сразу поверять теорию практикой и знакомить с возможностями. Это курс со знаниями, подходами и принципами, которые не устареют еще очень долго и будут применимы к любым программам.

Мы ждём начинающих аналитиков, тех, кто меняет профессию и сдвигается в BI, офисных работников и всех, кто делает презентации, ученых и исследователей, предпринимателей, руководителей, студентов.

Пройти бесплатную вводную часть курса можно ЗДЕСЬ.

Да, курс недешевый, но он стоит того. И отличная новость, по промокоду DTVISBOG10 скидка 10%!

Первый набор стартует скоро.

P. S. Очень жаль, что эту новость, о которой я мечтал несколько лет, приходится сообщать на фоне таких безрадостных событий в стране и мире.

Графики, которые не убеждают никого

Отзыв от читателя книги (переиздание в процессе обсуждения):

Да, инфографика - не та сфера, которая первой приходит на ум при словах "должен" и "каждый", но эта книга является не руководством по рисованию графиков в Excel или Tableau. Она про принципы, которым нужно следовать при попытке визуального донесения информации. Сейчас каждому школьнику нужно так или иначе вставить график в свою презентацию и если ему/ей хватает ума использовать эту обязанность, как опыт для дальнейшей работы, график придётся делать хорошим. Нечего и говорить о важности графиков для аналитиков, журналистов и блогеров. В итоге, да - то, что нужно всем это графики.

Помимо содержания, преимуществом книги является ещё и её стиль. Автор прямолинеен, логичен, и весьма остроумен. С самого начала, большинство графиков, создаваемых ежедневно, получают титул ужасных и тут же предпринимаются попытки понять суть такого беспредела.

Полный отзыв тут.

Это мастерство, я считаю.

Выложили лонг-лист вернувшейся после двухлетнего перерыва премии Information is Beautiful.

Бездна вдохновения и работ самого разного плана. От признанных мастеров и лучших команд мира до талантливых энтузиастов-одиночек и экспериментаторов.

Осторожно: можно залипнуть на часы.


https://www.informationisbeautifulawards.com/showcase?award=2022&page=5&type=awards

Люблю такое. Хенд-мейд инфографика

Очень хорошие мысли, которые мы с коллегами давно и сами обсуждаем:

Аналитики Gartner выступили с сенсационной идеей, что big data устарела: большинство данных бесполезны, а для принятия решений на их основе требуются чуть ли не какие-то новые профессии. Напомню, Gartner была одной из тех компаний, которая ввела само понятие “большие данные”.

— Big data уже не big, а просто бесполезный склад. Погоня за собрать все, что можно, показала, что компании собирали кучу мусора, с которой никто не знает, что делать. А будущее теперь за small data, meta data (разметка) и generated data (по моделям).

— Оказывается, к данным надо уметь задавать правильные вопросы, знать, когда остановиться , и вообще аналитика, внимание, субъективна.

— Data, как правило, не приводит к решениям, потому что управленцы не готовы делать дисижены, им проще сидеть на попе ровно, хотя это тоже дисижн. Поэтому в арсенал дата-команды должен добавиться дизайн решений: вы должны уметь подсунуть дату в нужный момент в правильной упаковке, еще лучше прийти к автоматизации решений, чтобы исключить этот белковый суррогат мышления.

это был вольный конспект видео

Пересказал Андрей Дорожный, канал Дата-сторителлинг