NYT 数据科学家开线上课程、快速上手Processing 与D3.js 做视觉化
研究生周末在家不写论文，那就来点CP 值高的线上课程
我最喜欢周末宅在家、不出门社交的生活。作为这么宅，但偏偏又不想写论文的研究生，看线上课程的自学进度却很快。如果能分点能量给自己写论文就好了⋯⋯。
REVIEW
- 纽约时报的数据分析方法论
- 纽约时报数据科学家Chris Wiggins 在哥伦比亚大学开设的数据分析课
- 丹麦艺术家Tim Rodenbröker 的Processing 动画系列课
- 学D3.js 数据视觉化，顺便拿证书
纽时首席数据科学家解密NYT 分析心法
Christopher Wiggins 是《纽约时报》数据分析团队首领，我前几天正好见到Towards Data Science 的YouTube 发布新影片，点进去才发现是CW 在Toronto Machine Learning Summit 的演讲。影片主要分享《纽时》应用机器学习的方法论，虽然说是方法论，但CW 的讲解平易近人，即使是对机器学习没什么概念的人，也能理解数据分析在机器学习能扮演的功能。或许这跟CW 本身也在哥伦比亚大学任教，为没有任何数据基础的同学开设数据分析课有关吧？
随手takeaway
- 《纽时》的数据视觉化团队是门面，数据分析团队是基石。 Chirs Wiggins 带领的数据分析团队负责为商业运营、订阅制等商业模式提供解答。
- 通常数据分析团队的解读方式有三个：客观模式（descriptive modeling）、预测模式（predictive modeling）、指示模式（prescriptive modeling）
- descriptive modeling 的目的在于挖掘、综观现况， NYT Reader Scope就是descriptive modeling 的应用服务，从读者喜好、停留的位置等，为《纽时》了解读者的面貌。
- predictive modeling 则能延续descriptive modeling 的功能，从中学习、测试，让数据模型有预测能力。例如： Project Feels计画是《纽时》以机器学习模型分析读者阅读情绪，透过搜集、分析情绪资料后，推荐适合读者的文章。
- prescriptive modeling 在演讲中被形容的很神，能为未来的目标制定相应执行方案，类似predictive modeling 的延伸功能。因此我猜测培养读者的阅读喜好，是可能的应用方式之一。
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- Data Science at The New York Times
这场演讲的完整简报。一直没找到最新版，但这份是2019 年1 月上传的，所以内容差异不大。 - data: past, present and future
CW 在哥大开的数据分析课，2020 年的讲义与程式码练习题都放在GitHub 内，自由取用。我决定这学期要将他的课看完。 - @chrishwiggins
CW 的推特帐号，虽然都没更新，但抱着朝圣心态仍要追起来～ - chrishwiggins
CW 的GitHub 帐号，更新的非常勤快（因为哥大教材就放在GitHub，每周定期更新）
数据视觉化：难的vs 简单的
拯救徒手绘图障碍者的Processing
先讲简单的。丹麦数位艺术家Tim Rodenbröker 因应大家都宅在家防疫，所以开设免费线上课程，教大家从零开始学习Processing。 Processing 是以Java 为主的视觉化工具，因为易学、好上手，所以是许多艺术家、互动设计师爱用的工具，熟悉的话，能在短时间内制作复杂的视觉动画。目前课程仍在陆续更新中，不过大部分都已有教学影片了，我自己花半天的时间就能透过教学影片熟悉Processing，相信有写程式经验的人肯定更快上手。 （看着自己亲手做出来的动画，超有成就感！）
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- Creative Coding Essentials
Tim 的Processing 教学影片，共27 堂课，依我之前看的内容，大概只缺少5 堂而已。 - tim rodenbröker creative coding
Tim 的YouTube 频道，真的是对教学很有热忱的人，且不愧是艺术家＋设计师，影片精美程度技压其他程式教学影片。 - @timrodenbroeker
Tim 的推特帐号，这么多产的艺术设计师，当然是要来观摩视觉化作品。 - Processing.py 语法参考
跟我一样喜欢写Python 的话，推荐Processing.py，在Processing 内下载Python 套件，在编辑页更改成Python 模式，就能少打很多{ }
重新认识D3.js
再来是难的。只要是接触资料视觉化的人，大概多少都要碰点以JavaScript 为基础的D3.js 。由于我不小心看了The Hitchhiker's Guide to d3.js这篇经典文章，内容将D3.js 学习路径与目标说明的很清楚，让我重燃提升D3.js 技能的动力。因为内容提供了众多资源，我一时之间也无法全部消化完，所以决定从最经济实惠的路径着手：FreeCodeCamp。互动式的程式教学，且完成后能获得资料视觉化证书，嗯，非常完美。我在上周日的凌晨一口气上完，剩最后的专案实作啰。
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- FreeCodeCamp Data Visualization
就是这门课程，共分为三大部分，第一部分是基本语法，再来是JSON 与API 的操作，最后一部分就要自己实作各种图表。 - @mbostock
Mike Bostock 是D3.js 的爸爸，这位生父对资料视觉化的狂热，让他后来生出了Observable 这款JavaScript 版本的Jupyter Notebook。 - List of Graphics People in Newsrooms与Awesome Interactive Journalism
这两个清单分别是各个资料视觉化记者的twitter 帐号与数据新闻作品，大部分都是以D3.js 呈现，看看就知道D3.js 的强大。
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