data.csv

Мои друзья помогли мне поднять мой оклад в 1,5 раза Много лет назад, когда я устраивался на работу, я имел очень смутные представления о том, сколько денег получают люди моей квалификации. И хотел назвать рекрутёру скромные зарплатные ожидания — тогда мне казалось, что это предел мечтаний, да и на HH лишь избранные вакансии публиковались с более высокой зарплатой. Несколько моих друзей, работающих в близкой сфере, узнав эту сумму, хватались за голову — по их мнению, просить надо было сильно больше. По совету друзей я повысил запрашиваемый оклад в полтора раза и, как оказалось — не прогадал, эта сумма укладывалась в вилку моего грейда. В тот раз меня спасли друзья, а вам может помочь телеграм-канал моего коллеги Тагира. Он собирает реальные истории и зарплаты аналитиков. Опираясь на эти данные, вы можете понимать, сколько попросить при трудоустройстве: https://t.me/+WFOndVikSjc1MjUy

А вообще есть ещё один тип графика, в котором категории соединяются линиями. Это — Parallel coordinates. Скажу честно — я его не очень понимаю. Очень специфичная вещь, удачных применений можно пересчитать по пальцам одной руки. Вот неплохой вариант от Нейтана Яу. Что тут можно понять? 1) Что на уход работающий мужчина 65+ тратит меньше времени, чем на домашние хлопоты 2) Что люди всех категорий спят больше времени, чем ухаживают за собой (как бы это ни было очевидно), а вот со сравнением ухода и работ по дому всё не так однозначно 3) Что мужчины 65+ в будние дни спят больше, чем ~треть из категорий на графике (примерно треть линий расположено левее) Интерактив можно тут пощупать: https://flowingdata.com/2016/12/06/how-people-like-you-spend-their-time/

В комментариях к прошлому посту многие задавались вопросом: можно ли использовать Slope Chart для визуализации разницы в категориях. К примеру, для сравнения значений у мужчин и женщин, пенсионеров и работающих, котов и собак. Лично я считаю, что да — неоднократно встречал подобные визуализации в изданиях мирового уровня. Вот вам совсем свежий пример — New York Times объясняет, может ли повлиять изменение методологии подсчёта очков на результаты японских олимпийцев в скейтбординге. Сравниваются результаты одних и тех же спортсменов по трюкам и проездам (простите, если тут ошибаюсь в терминах). Обычно Slope Chart более наглядно показывает разницу в изменении за счёт соблюдения принципа близости: линии, как ни крути, будут расположены друг к другу ближе, чем столбики, поэтому их проще сравнивать. https://www.nytimes.com/interactive/2024/07/26/world/olympics/japan-skateboarding.html Вероятно, для просмотра потребуется подписка, режим инкогнито или расширение Bypass Paywalls

#работы_студентов Почти половина домохозяйств в России не могут позволить себе неожиданные траты, заменить изношенную мебель или неделю отпуска вне дома. Такой вывод следует из данных Росстата и дипломного проекта по визуализации данных моей студентки — Ирины Григал. Работа получилась лаконичной, но в ней запрятано много приёмов визуализации данных, которые делают её убедительной. Ирина проделала большую работу, чтобы найти ключевые идеи, которые уместно и интересно показывать при помощи графиков. В комментариях выложу одну из первых версий — ей до такой ясности было далеко. Сегодня последний день, когда можно занять место на курсе по визуализации данных и сделать подобную работу под моим руководством. Следующий поток стартует не раньше, чем через три месяца. Если хотите с нами, присоединяйтесь по ссылке: https://clck.ru/3CPYWL

Вчера пришёл в гости к коллегам из Яндекс Лавки — рассказал про дата-журналистику и грамотную визуализацию данных. Лекция началась с вопроса мне: — Лёша, какой у тебя любимый товар из Лавки? — Желейные шарики В конце лекции они уже были у меня в руках 🥺 На самом деле, этим постом хочу сказать, что меня можно приглашать к вам: подготовлюсь и соберу лекцию по вашему запросу. Осталось только найти свободный слот в расписании 🥲

Не очень хорошие новости для людей, которые опираются на списки рекомендаций. The Economist взяли 500 самых высоко оценённых книг с портала The Greatest Books of All Time и посчитали, что среднему читающему американцу потребуется 45 лет жизни, чтобы изучить их все. Как и везде — взять всё от этого мира не получится, придётся быть очень избирательным. К слову, 4% из этих 500 «великих книг» изначально написаны на русском языке. Не знаю, есть ли тут искажение, связанное с тем, что сайт англоязычный. Статья под жёстким пейволлом, но подсмотреть можно в веб-архиве. Кстати, порекомендуйте под этим постом, что почитать? Мне в этом году очень зашёл писатель Йоав Блум — читал его книги «Я всегда остаюсь собой» и «Что другие думают во мне». А из нонфикшна — «Гиперфокус. Как я научился делать больше, тратя меньше времени»

Есть два человека, которых я могу назвать своими наставниками в сфере визуализации данных: Денис Запорожан и Александр Богачёв. Денис был моим преподавателем по визуализации данных в ВШЭ. Он привил мне любовь к нестандартным графикам, Моне Чалаби и дал возможность поработать с крутыми коллегами из Студии инфографики РИА. На его занятиях мы вырезали и раскрашивали фигурки, слушали рассказы от профессионалов индустрии и восщихались, глядя на самые красивые проекты из медиа. Уже после курса долгое время я приходил к Денису за помощью и советом, и он помогал мне придумывать интересные ходы в инфографике. Саша был моим руководителем на первой дата-работе — в РБК. Также я проходил у него несколько интенсивов. Сначала — в рамках воркшопа для сотрудников «Новой газеты», а потом и его авторский марафон. Саша открыл мне глаза на то, что даже простые графики могут быть интересными, а элементарные правила позволяют делать их значительно лучше. Как сейчас помню — когда я проходил курс от Саши, я уже года два работал дата-журналистом, и думал, что и так всё знаю. Однако в каждом новом модуле оказывалось, что есть простейшие вещи, которые я раньше напрасно не замечал. Здорово и приятно, что теперь уже я в рамках своих курсов могу открывать для людей чудесный мир визуализации данных. Если среди читающих есть мои студенты, знайте: я буду счастлив увидеть ваши работы, порадоваться вашим успехам, подсказать и покритиковать. Можете смело со мной делиться! P.S. на фото уже я в 2022 году читаю лекцию для коллег Дениса в Газпромнефти, а Денис слушает 😌

Запись вебинара и основной старт продаж курса «Эстетика в графиках» Спасибо, что пришли вчера на стрим! До сих пор радуюсь количеству людей, увлечённых датавизом и желающих узнать про красивые графики 🌿 Вебинар будет доступен по ссылке до 7 августа. Успевайте посмотреть, чтобы узнать, как и зачем использовать дата-сторителлинг при создании графиков в любой сфере, и из каких шагов состоит работа над убедительной визуализацией. 〰️〰️〰️ Все шаги, озвученные на вебинаре — от правил визуализации до работы в программах — в деталях разбираем на курсе «Эстетика в графиках». Сегодня открываем основные продажи на второй поток, который стартует 10 августа. В результате курса вы научитесь делать залипательные графики за 2 месяца и получите толчок для карьерного роста. Длительность обучения: 9 недель, включая время на выполнение дипломных работ. Примеры работ учеников смотрите по хэштегу #работы_студентов На тарифах с обратной связью я лично буду разбирать каждую вашу домашку и дипломный проект. До 7 августа действуют скидки — например, тариф с обратной связью будет стоить 29 900 вместо 35 000. По беспроцентной рассрочке за обучение на тарифе можно платить от 2 492 рублей в месяц. Посмотреть подробности и внести оплату можно тут: https://clck.ru/3CEuwJ

Люди воспринимают графики не слишком точно Нашёл исследование, в котором испытуемым ненадолго показывали две пары выдуманных финансовых показателей и просили оценить, какой из графиков показывает больший рост. В эксперименте использовали две пары столбиковых диаграмм. Во второй из них рост столбиков увеличивали на значение от 5 до 50% по сравнению с первой. То есть, первый столбик у пары графиков был одинаковый, а последний — на X% больше. Оказалось, что разницу 5-10% люди вообще не видят, 20% в одном из экспериментов заметила лишь половина испытуемых — и это при прямом сравнении! Представьте, что будет, если сравниваться не с чем? Этим, увы, пользуются компании в своих отчётах. О том, что делать, чтобы посыл, содержащийся в ваших данных, считали более точно, поговорим уже сегодня в 19:00 на бесплатном вебинаре: https://clck.ru/3CDA9p

Одна из моих самых любимых дипломных работ на курсе «Эстетика в графиках» — работа Константина Амозова. Здесь — и шикарная история, и множество экспериментов с графиками, и детальки, в которые хочется вглядываться 💔

В работе я исследовал, какой вклад внесли советские и современные застройщики в то, каким мы видим Калининград сегодня. По сути после войны на фундаменте старого города построили новый. И моя задача была показать этот процесс: как менялись подходы, масштаб и объёмы застройки. В основе почти всех графиков годы и площадь зданий. И, пожалуй, самым сложным было однотипные данные визуализировать разными способами.

Как начать визуализировать данные понятно, интересно и привлекательно для окружающих, буду рассказывать завтра в 19:00 на онлайн-лекции «Как сделать график, который впечатлит коллег и поможет бизнесу принимать решения». На лекции разберем: ⭐️Графики Центробанка, Т—Ж, The Ecomonist. Что в них хорошо, что не очень, и какие простые приемы вы можете взять в свою практику, чтобы убедить кого угодно и в чём угодно; ⭐️Как графики могут искажать данные, и манипулировать читателями; ⭐️Почему важно правильно выбирать тип графика, и какие вообще типы существуют помимо банальных столбиков и кружочков; ⭐️Алгоритм создания графиков, которые выглядят профессионально. Регистрируйтесь, если ещё не: https://clck.ru/3CC3Qo #работы_студентов

Зову вас на свой открытый вебинар «Как сделать график, который впечатлит коллег и поможет бизнесу принимать решения» Я часто вижу презентации и статьи с графиками, которые невозможно понять. Они сложные, некрасивые, и если внимательно не слушать спикера или не читать сопровождающий текст — вывода по ним не сделать. Но можно и иначе: Лаконично. Привлекательно. Понятно без лишних объяснений. О том, как делать графики «второго типа» расскажу на открытой онлайн-лекции «Как сделать график, который впечатлит коллег и поможет бизнесу принимать решения». Что на нем будет? 🔸 5 шагов для создания графика, на котором захочется залипнуть надолго. 🔸 Секрет управления вниманием читателя в дата-сторителлинге, и как вам его использовать 🔸 Как выбрать график таким образом, чтобы он подталкивал к принятию верных решений 🔸 Разберем графики Центробанка, Т—Ж, The Ecomonist и поймем, как использовать их опыт в своих работах Вебинар приурочен к старту второго потока моего курса «Эстетика в графиках», поэтому, само собой, про него я буду рассказывать тоже. Я подобрал на 100% новый материал — пересечения с прошлыми моими выступлениями не будет. Зато будет много интересных примеров, на которых я объясню, что сделано хорошо, а что можно было бы улучшить. На лекции вы также сможете задать мне вопросы, связанные с визуализацией данных, и поделиться своими проблемами. Время: Среда (31 июля) в 19:00 по МСК Прошлый вебинар я решил не повторять, возможно, и этот не стану. Поэтому переходите по ссылке и регистрируйтесь: https://clck.ru/3C8yWu

Выступил сегодня на Летней Школе с двумя лекциями — научным коммуникаторам рассказал о том, что такое дата-журналистика, а ребятам из мастерской дата-журналистики показал свои кейсы и рассказал об особенностях работы в разных командах Получил большой заряд энергии и кайфанул с вопросов. Пишите, если мы что-то не успели обсудить. Вы супер 🫶 А тут хочу оставить милый момент: дата-журналисты сегодня дежурили на завтраке и сделали для каждой из каш график с составом 📊

Миф: аналитики данных интроверты и работают только с таблицами Реальность: Аналитик данных общается с бизнесом. Он про помощь бизнесу и принятие бизнес-решений, которые важны любой компании. Аналитики, которые обрабатывают огромные данные, — новая элита IT-сферы. Эти специалисты помогают понять огромные массивы данных и принять правильные решения на основе цифр. На бесплатном онлайн-курсе «Аналитика за шесть уроков» эксперты-практики из Changellenge >> Education докажут, что в аналитику может перейти практически каждый — независимо от возраста и начального образования. На мини-курсе вы: ✔️Изучите азы основных аналитических программ; ✔️Решите базовые задачи от экспертов-практиков; ✔️Разберетесь с направлениями и выберите подходящее для себя; ✔️Получите сертификат о прохождении курса и пошаговый план по переходу в новую профессию. В общем, пройдете тест-драйв профессии аналитика и сможете начать строить новую карьеру! Для всех участников курса действует дополнительная скидка 15 000 руб. на образовательные программы Changellenge >> Education. Оставьте заявку и участвуйте в розыгрыше подарков на 100 000 рублей! Регистрируйтесь по ссылке. #реклама ООО "ВЫСШАЯ ШКОЛА АНАЛИТИКИ И СТРАТЕГИИ" ИНН: 7716917009 erid: 2VtzqvChi4r

Люблю такие красивые истории. Оказывается, среди профессиональных спортсменов очень многие родились в начале года Это называется «эффект относительного возраста». Особенно он заметен в командных видах спорта и наиболее ярко проявляется в детском возрасте. Это связано с тем, что детей в детстве ставят в сборные по году рождения, и ребёнок, родившийся в январе, будет более развит и более успешен, чем ребёнок, родившийся в декабре. В дальнейшем эта разница определит его спортивную карьеру https://journal.tinkoff.ru/relative-age-effect/

хохотнул и локализовал мем для дата-журналистов надеюсь, вы только левого видели...

В выходные иду в турне в особенное для моего сердечка место — на Летнюю Школу Впервые я побывал там в 2016 году, и с тех пор езжу туда практически каждый год: как участник или как спикер В этот раз заеду с лекциями на мастерскую дата-журналистики и в просветительскую лабораторию им. Кота Шрёдингера С кем обнимемся под соснами?

Написал для Т—Ж ещё одну статью о том, как можно манипулировать восприятием при помощи графиков На этот раз речь пойдёт про линейные графики и проблемы, которые с ними связаны Очень понравилось, какой у нас получился материал Почитайте и вы :) https://journal.tinkoff.ru/stat-manipulation-line/

тут тоже похвастаюсь: мы с Т—Ж сейчас делаем цикл статей про манипуляции на графиках. очень это интересный процесс — перечитываю для этого разные книжки, ищу презентации, классные кейсы в различных каналах про датавиз времени бы только на всё хватало 🙈 сегодня вышла вторая статья из цикла — и я прямо кайфнул от того, как всё получилось

Обучаем IT-специалистов и берём в команду ⚡️ Лучших выпускников пригласим на интервью и предложим карьерный фаст-трек до мидла в Т1. 🎓 Открытые школы Т1 — это месяц онлайн-интенсива с возможностью попасть в штат Холдинга Т1 — крупнейшей ИТ-компании в России по версии RAEX 2023, в портфеле которой 800+ масштабных проектов и 70+ продуктов и услуг. Зачем участвовать? ⚙️ Уникальный рыночный опыт. Одними из первых на рынке внедряем технологии для управления данными. В ближайшем будущем ими будут пользоваться большинство крупных предприятий страны. ⚙️ Попасть в число лучших. Проекты Т1 ежегодно получают лучшие награды на ИТ-конкурсах: Global CIO, Национальная банковская премия и др. ⚙️ Поддержка. Нам удалось собрать команду опытных профессионалов в области разработки хранилищ данных и аналитических систем, которые помогут расти и развиваться. Выбирай: 📁 аналитик DWH 🖥 разработчик DWH 📊 системный аналитик Для участия нужен опыт работы от 1 года в выбранном направлении. ⏰ Быстрое обучение: 1 месяц 📱 Гибкий формат: онлайн по вечерам (от 8 часов в неделю на вебинары и практику) Подавай заявку до 24 июля! Старт интенсива: 29 июля. Реклама. ООО "Т1". erid: 2SDnjeyK2o4

если вы тоже хотите научиться делать красивые и понятные графики, для вас — мой второй канал: https://t.me/perfectgraphs делаю там разборы графиков, пишу про полезные приёмы, рассказываю, как вам может помочь датавиз ну и про курс в том числе!