Gráficos de alta información - Enrico Bertini

A tener en cuenta

Mañana viernes 10 vamos al Machine Learning Spain XVII con una agenda interesante:
  • "¿Tensores Funcionales? Librería de Haskell para Tensor Flow". 
  • "Deep Learning aplicado en medicina"
  • "Antikaggle: contra la homeopatía de datos"
  • Y un último punto de ¡Cervezas y networking! no menos interesante
Y todo ello me llevará seguramente a ver cosas y seguirán normas como las que comenta Tufte:
  • Los gráficos de datos a menudo deben basarse en matrices de datos grandes en lugar de pequeñas y una alta densidad de datos en lugar de baja. 
  • Los diseños ricos en datos dan contexto y credibilidad a la evidencia estadística. Los diseños de baja información son sospechosos: lo que queda fuera, lo que está oculto, ¿por qué nos muestran tan poco?.
  • Los gráficos de alta densidad nos ayudan a comparar partes de los datos mostrando mucha información dentro de la vista del ojo.

Aprender, aprender y representación.


Foto: http://www.informationisbeautifulawards.com/showcase/1698-olympic-feathers-visualizing-all-gold-medal-winners-since-1896Interesante gráfico donde las medallas se representan en los propios aros olímpicos.

Unas presentaciones dignas de ver:

Mañana promete, pero hoy no ha sido menos interesante tras ver este interesante artículo de microsiervos y como enamorarse de los datos con Enrico Bertini, aquel que se dedique a los datos, no puede dejar de ver sus presentaciones. 




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