BOOKS - Better Data Visualizations: A Guide for Scholars, Researchers, and Wonks
Better Data Visualizations: A Guide for Scholars, Researchers, and Wonks - Jonathan Schwabish February 9, 2021 PDF  BOOKS
ECO~27 kg CO²

3 TON

Views
54085

Telegram
 
Better Data Visualizations: A Guide for Scholars, Researchers, and Wonks
Author: Jonathan Schwabish
Year: February 9, 2021
Format: PDF
File size: PDF 76 MB
Language: English



Pay with Telegram STARS
Long Detailed Description of the Plot: In "Better Data Visualizations: A Guide for Scholars, Researchers, and Wonks author Jonathan Schwabish presents a comprehensive guide to creating more effective data visualizations for researchers, scholars, and anyone looking to communicate complex information in a clear and concise manner. With over five hundred examples and a focus on the principles of visual perception, this book is an essential resource for anyone looking to improve their data visualization skills. The book begins by emphasizing the importance of understanding the process of technology evolution and the need to develop a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge. This is crucial for survival in today's fast-paced, data-driven world, where information is constantly being generated and disseminated at an unprecedented rate. The author argues that by studying and mastering the process of technological advancement, individuals can better navigate the ever-changing landscape of modern knowledge and make informed decisions about how to use data to inform their work and lives.
Long Detailed Description of the Plot: In «Better Data Visualizations: A Guide for Scholars, Researchers, and Wonks» автор Джонатан Швабиш (Jonathan Schwabish) представляет всеобъемлющее руководство по созданию более эффективных визуализаций данных для исследователей, ученых и всех, кто хочет передать сложную информацию в ясной и сжатой форме. Эта книга с более чем пятьюстами примерами и акцентом на принципах визуального восприятия является важным ресурсом для всех, кто хочет улучшить свои навыки визуализации данных. Книга начинается с подчёркивания важности понимания процесса эволюции технологий и необходимости выработки личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современных знаний. Это имеет решающее значение для выживания в современном быстро развивающемся мире, управляемом данными, где информация постоянно генерируется и распространяется с беспрецедентной скоростью. Автор утверждает, что, изучая и осваивая процесс технологического прогресса, индивиды могут лучше ориентироваться в постоянно меняющемся ландшафте современных знаний и принимать обоснованные решения о том, как использовать данные для информирования своей работы и жизни.
Long Detailed Description of the Plot : In « Better Data Visualizations : A Guide for Scholars, Researchers, and Wonks » L'auteur Jonathan Schwabish présente un guide complet pour créer des visualisations de données plus efficaces pour les chercheurs, les scientifiques et tous ceux qui veulent transmettre des informations complexes sous une forme claire et concise. Ce livre, avec plus de cinq exemples et un accent sur les principes de la perception visuelle, est une ressource importante pour tous ceux qui veulent améliorer leurs compétences en visualisation de données. livre commence par souligner l'importance de comprendre l'évolution des technologies et la nécessité d'élaborer un paradigme personnel de la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes. Cela est crucial pour la survie dans un monde de données en évolution rapide, où l'information est constamment générée et diffusée à une vitesse sans précédent. L'auteur affirme qu'en étudiant et en maîtrisant le processus de progrès technologique, les individus peuvent mieux s'orienter dans le paysage en constante évolution des connaissances modernes et prendre des décisions éclairées sur la façon d'utiliser les données pour orienter leur travail et leur vie.
Larga descripción detallada de la placa: En «Better Data Visualizations: A Guide for Scholars, Researchers, and Wonks», del autor Jonathan Schwabish (Jonathan Swabish) chwabish) presenta una guía integral para crear imágenes de datos más eficientes para investigadores, científicos y cualquier persona que desee transmitir información compleja de manera clara y concisa. Este libro, con más de quinientos ejemplos y un enfoque en los principios de la percepción visual, es un recurso importante para cualquiera que quiera mejorar sus habilidades de visualización de datos. libro comienza enfatizando la importancia de entender el proceso de evolución de la tecnología y la necesidad de generar un paradigma personal para percibir el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno. Esto es crucial para la supervivencia en un mundo en rápida evolución, controlado por datos, donde la información se genera y difunde constantemente a una velocidad sin precedentes. autor sostiene que al estudiar y dominar el proceso de progreso tecnológico, los individuos pueden orientarse mejor en el panorama en constante cambio del conocimiento moderno y tomar decisiones informadas sobre cómo utilizar los datos para informar su trabajo y su vida.
Long Detailed Descrição of the Plot: In «Better Data Visualizações: A Guia para Scholars, Researchers, and Wonks», por Jonathan Schwabish, apresenta uma guia abrangente sobre a criação de visualizações mais eficazes para os pesquisadores Cientistas e todos os que querem passar informações complexas de forma clara e comprimida. Este livro, com mais de cinco exemplos e ênfase na percepção visual, é um recurso importante para todos os que querem melhorar suas habilidades de visualização de dados. O livro começa enfatizando a importância de compreender a evolução da tecnologia e a necessidade de criar um paradigma pessoal de percepção do processo de desenvolvimento do conhecimento moderno. Isso é crucial para a sobrevivência em um mundo em desenvolvimento moderno, gerido por dados, onde a informação é constantemente gerada e divulgada a uma velocidade sem precedentes. O autor afirma que, ao estudar e aprender o processo de progresso tecnológico, os indivíduos podem se orientar melhor na paisagem em constante evolução do conhecimento moderno e tomar decisões razoáveis sobre como usar os dados para informar seu trabalho e vida.
Long Detailed Descrizione of the Plot: In «Better Data Visionalization: A Guide per Scholars, Sardarchers, and Wonks», l'autore Jonathan Schwabish presenta una guida completa per la creazione di immagini più efficaci dei dati per i ricercatori , scienziati e tutti coloro che vogliono trasmettere informazioni complesse in modo chiaro e compresso. Questo libro, con più di cinque esempi e un focus sui principi della percezione visiva, è una risorsa importante per tutti coloro che desiderano migliorare la loro capacità di visualizzazione dei dati. Il libro inizia sottolineando l'importanza di comprendere l'evoluzione della tecnologia e la necessità di sviluppare un paradigma personale della percezione del processo tecnologico di sviluppo della conoscenza moderna. Ciò è fondamentale per la sopravvivenza in un mondo in continua evoluzione, gestito da dati in cui le informazioni vengono generate e diffuse a velocità senza precedenti. L'autore sostiene che, studiando e imparando il processo di progresso tecnologico, gli individui possono orientarsi meglio in un panorama in continua evoluzione della conoscenza moderna e prendere decisioni ragionevoli su come utilizzare i dati per informare il proprio lavoro e la loro vita.
Long Detailed Beschreibung des Plot: In „Better Data Visualizations: A Guide for Scholars, Researchers, and Wonks“ präsentiert Autor Jonathan Schwabish einen umfassenden itfaden zur Erstellung effizienterer Datenvisualisierungen für Forscher, Wissenschaftler und alle, die komplexe Informationen in klarer und prägnanter Form vermitteln wollen. Dieses Buch mit über fünfhundert Beispielen und einem Schwerpunkt auf den Prinzipien der visuellen Wahrnehmung ist eine wichtige Ressource für alle, die ihre Datenvisualisierungsfähigkeiten verbessern möchten. Das Buch beginnt mit der Betonung der Bedeutung des Verständnisses des Prozesses der Technologieentwicklung und der Notwendigkeit, ein persönliches Paradigma für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens zu entwickeln. Dies ist entscheidend für das Überleben in der heutigen datengetriebenen schnelllebigen Welt, in der Informationen kontinuierlich generiert und mit beispielloser Geschwindigkeit verbreitet werden. Der Autor argumentiert, dass Individuen durch das Studium und die Beherrschung des Prozesses des technologischen Fortschritts besser durch die sich ständig verändernde Landschaft des modernen Wissens navigieren und fundierte Entscheidungen darüber treffen können, wie sie Daten nutzen können, um ihre Arbeit und ihr ben zu informieren.
Długi szczegółowy opis fabuły: W „psze wizualizacje danych: Przewodnik dla uczonych, naukowców i Wonks” Jonathana Schwabisha zapewnia kompleksowy przewodnik po tworzeniu bardziej efektywnych wizualizacji danych dla naukowców, naukowców i każdego, kto chce przekazać złożone informacje w jasny i zwięzły sposób. Z ponad pięćset przykładów i nacisk na zasady percepcji wizualnej, ta książka jest ważnym zasobem dla każdego, kto chce poprawić swoje umiejętności wizualizacji danych. Książka zaczyna się od podkreślenia znaczenia zrozumienia procesu ewolucji technologicznej oraz konieczności opracowania osobistego paradygmatu postrzegania technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy. Ma to kluczowe znaczenie dla przetrwania w dzisiejszym szybko rozwijającym się świecie opartym na danych, gdzie informacje są stale generowane i rozpowszechniane w niespotykanych dotąd tempach. Autor przekonuje, że badając i opanowując proces postępu technologicznego, osoby mogą lepiej nawigować po stale zmieniającym się krajobrazie nowoczesnej wiedzy i podejmować świadome decyzje dotyczące sposobu wykorzystywania danych do informowania o swojej pracy i życiu.
''
Arsanın Uzun Detaylı Açıklaması: Jonathan Schwabish'in "Daha İyi Veri Görselleştirmeleri: Akademisyenler, Araştırmacılar ve Wonks İçin Bir Kılavuz'da, araştırmacılar, bilim adamları ve karmaşık bilgileri açık ve özlü bir şekilde iletmek isteyen herkes için daha verimli veri görselleştirmeleri oluşturmak için kapsamlı bir rehber sunmaktadır. Beş yüzden fazla örnek ve görsel algı ilkelerine vurgu yapan bu kitap, veri görselleştirme becerilerini geliştirmek isteyen herkes için önemli bir kaynaktır. Kitap, teknoloji evrimi sürecini anlamanın önemini ve modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigma geliştirme ihtiyacını vurgulayarak başlar. Bu, bilginin sürekli olarak üretildiği ve benzeri görülmemiş oranlarda yayıldığı günümüzün hızlı tempolu, veri odaklı dünyasında hayatta kalmak için kritik öneme sahiptir. Yazar, teknolojik ilerleme sürecini inceleyerek ve ustalaşarak, bireylerin sürekli değişen modern bilgi manzarasında daha iyi gezinebileceğini ve çalışmalarını ve yaşamlarını bilgilendirmek için verilerin nasıl kullanılacağı konusunda bilinçli kararlar alabileceğini savunuyor.
وصف مفصل طويل للحبكة: في «تصورات أفضل للبيانات: دليل للعلماء والباحثين والونكس» بقلم جوناثان شوابيش يقدم دليلاً شاملاً لإنشاء تصورات أكثر كفاءة للباحثين والعلماء وأي شخص يريد نقل معلومات معقدة بطريقة واضحة وموجزة مع أكثر من خمسمائة مثال والتركيز على مبادئ الإدراك البصري، يعد هذا الكتاب مصدرًا مهمًا لأي شخص يتطلع إلى تحسين مهاراته في تصور البيانات. يبدأ الكتاب بالتأكيد على أهمية فهم عملية تطور التكنولوجيا والحاجة إلى تطوير نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة. هذا أمر بالغ الأهمية للبقاء في عالم اليوم سريع الخطى والقائم على البيانات، حيث يتم إنتاج المعلومات ونشرها باستمرار بمعدلات غير مسبوقة. يجادل المؤلف بأنه من خلال دراسة وإتقان عملية التقدم التكنولوجي، يمكن للأفراد التنقل بشكل أفضل في المشهد المتغير باستمرار للمعرفة الحديثة واتخاذ قرارات مستنيرة حول كيفية استخدام البيانات لإثراء عملهم وحياتهم.
Plot的長期詳細描述:在「更好的數據可視化:學者,表演者和歡迎指南」作者Jonathan Schwabish提供了創建更有效可視化的全面指南為研究人員、科學家和希望以清晰和簡潔的形式傳達復雜信息的任何人提供的數據。這本書不僅包含五個示例,還著重於視覺感知原理,是任何希望提高數據可視化技能的人的重要資源。本書首先強調了了解技術進化過程的重要性,以及需要制定個人範式來理解現代知識發展的過程過程。這對於當今快速發展的數據驅動世界中的生存至關重要,在該世界中,信息以前所未有的速度不斷生成和傳播。作者認為,通過研究和掌握技術進步的過程,個人可以更好地駕馭現代知識不斷變化的格局,並就如何使用數據為自己的工作和生活提供信息做出明智的決定。

You may also be interested in:

Automating Data Quality Monitoring: Going Deeper Than Data Observability
Core Data in Swift Data Storage and Management for iOS and OS X
Critical Data Literacies Rethinking Data and Everyday Life
Azure Data Factory by Example: Practical Implementation for Data Engineers
The Left Hand of Data: Designing Education Data for Justice
Effective Data Visualization The Right Chart for the Right Data, 2nd Edition
The Data Journalism Handbook: How Journalists Can Use Data to Improve the News
Data Visualization and Statistical Literacy for Open and Big Data
Critical Data Literacies Rethinking Data and Everyday Life
Data Driven Harnessing Data and AI to Reinvent Customer Engagement
Data Analytics for Organisational Development: Unleashing the Potential of Your Data
Data Smart: Using Data Science, 2nd Ed. Jordan Goldmeier
Data Science and Big Data Analytics in Smart Environments
Data Action Using Data for Public Good (The MIT Press)
Visualizing Data: Exploring and Explaining Data with the Processing Environment
Data Just Right Introduction to Large-Scale Data & Analytics
Data Mining and Data Warehousing Principles and Practical Techniques
Data Leadership for Everyone: How You Can Harness the True Power of Data at Work
SQL for beginners The simplified beginner’s guide, to learn and understand SQL language computer programming, data analytics
Data Scientist Pocket Guide Over 600 Concepts, Terminologies, and Processes of Machine Learning and Deep Learning Assembled
A Step-by-Step Guide to Qualitative Data Coding
Hands-on Data Analysis and Visualization with Pandas Engineer, Analyse and Visualize Data, Using Powerful Python Libraries
Beginning Mathematica and Wolfram for Data Science: Applications in Data Analysis, Machine Learning, and Neural Networks
Taming The Big Data Tidal Wave Finding Opportunities in Huge Data Streams with Advanced Analytics
Statistical and Machine-Learning Data Mining Techniques for Better Predictive Modeling and Analysis of Big Data, Third Edition
Tableau for Salesforce: Visualise data and generate insights with the leading platforms for data analytics (English Edition)
Data Structures and Algorithms Made Easy in Java Data Structure and Algorithmic Puzzles, 5th Edition
Recent Advances in Hybrid Metaheuristics for Data Clustering (The Wiley Series in Intelligent Signal and Data Processing)
Data Science and Analytics with Python (Chapman and Hall CRC Data Mining and Knowledge Discovery Series)
Predictive Data Modelling for Biomedical Data and Imaging (River Publishers Series in Biotechnology and Medical Research)
Developing Custom Arduino and Web Using IoT Project A Practical Guide to Memory Management and Efficient Programming to Real-Time Industrial Data Monitoring and Control
Developing Custom Arduino and Web Using IoT Project A Practical Guide to Memory Management and Efficient Programming to Real-Time Industrial Data Monitoring and Control
Absolute Beginner|s Guide to Algorithms A Practical Introduction to Data Structures and Algorithms in javascript (Final)
Mastering Data Engineering and Analytics with Databricks A Hands-on Guide to Build Scalable Pipelines Using Databricks, Delta Lake, and MLflow
Absolute Beginner|s Guide to Algorithms A Practical Introduction to Data Structures and Algorithms in javascript (Final)
Building Data-Driven Applications with LlamaIndex: A practical guide to retrieval-augmented generation (RAG) to enhance LLM applications
Mastering Data Engineering and Analytics with Databricks A Hands-on Guide to Build Scalable Pipelines Using Databricks, Delta Lake, and MLflow
Graph Data Science with Python and Neo4j Hands-on Projects on Python and Neo4j Integration for Data Visualization and Analysis Using Graph Data Science for Building Enterprise Strategies
Graph Data Science with Python and Neo4j Hands-on Projects on Python and Neo4j Integration for Data Visualization and Analysis Using Graph Data Science for Building Enterprise Strategies
Exploratory Data Analysis with Python Cookbook: Over 50 recipes to analyze, visualize, and extract insights from structured and unstructured data