Клуб информационных технологий «Язык данных. Основы визуализации в R»

Занятие 1. Введение в визуализацию данных. Знакомство с R и RStudio

Теория. Визуализация данных как способ наглядной передачи информации. Роль графиков в науке, медиа и прикладных исследованиях. Сравнение графиков и таблиц. Примеры удачных и неудачных визуализаций. Язык программирования R и среда RStudio как инструменты для анализа и визуализации данных. Общие принципы работы, базовые команды, понятие библиотек.

Практическая работа. Установка R и RStudio. Выполнение простых команд, загрузка и просмотр данных. Построение графиков. Анализ примеров визуализаций из научных и публичных источников.

Занятие 2. Типы данных и принципы выбора визуализации. Основы работы с данными в R        

Теория. Типы данных и их особенности. Влияние типа данных на выбор способа визуализации. Принципы осмысленного выбора графика в зависимости от цели представления информации. Понятие аккуратных (структурированных) данных и их значение для анализа и визуализации.

Практическая работа. Загрузка реальных наборов данных в R, изучение их структуры и просмотр. Выполнение простых операций по отбору и преобразованию данных. Подбор подходящего типа визуализации.

Занятие 3. Основные типы графиков. Введение в ggplot2  

Теория. Обзор основных типов графиков и областей их применения. Сравнение различных способов визуального представления данных. Основы построения графиков в R с использованием библиотеки ggplot2. Структура графика, добавление подписей и поясняющих элементов.

Практическая работа. Создание различных типов графиков для одного и нескольких наборов данных в R с использованием библиотеки ggplot2. Сравнение визуальных решений.

Занятие 4. Визуальное восприятие и дизайн графиков. Продвинутые возможности ggplot2 

Теория. Принципы визуального восприятия информации. Роль формы, размера, цвета и расположения элементов. Основы визуальной иерархии и читаемости графиков. Настройка визуальных параметров графиков в ggplot2. Использование цветовых схем, оформление элементов и подготовка графиков к презентации или публикации.

Практическая работа. Анализ и улучшение существующих визуализаций в R с использованием библиотеки ggplot2. Создание нескольких вариантов оформления одного графика с учетом принципов доступности.

Занятие 5. Этика визуализации данных. Анализ манипуляций и ошибок          

Теория. Понятие честной визуализации данных. Типичные ошибки и манипулятивные приемы. Примеры искажений данных в медиа и научных публикациях. Технические приемы, с помощью которых могут создаваться искажающие визуализации. Сравнение корректных и манипулятивных графиков.

Практическая работа. Выявление ошибок и манипуляций в графиках. Создание честных и искажающих визуализаций на одном наборе данных в формате игры «Найди манипуляцию». Обсуждение результатов.

Занятие 6. Практикум: создание эффективной визуализации на R          

Обучающимся предоставляется выбор одного из десяти наборов данных по пяти категориям:

• спорт: olympic_history (история Олимпиад 1896–2016), spi_matches (футбольные матчи мировых лиг);
• здоровье и медицина: covid_testing (тестирование на COVID-19 в больнице), brca (биопсии рака молочной железы);
• общество и развитие: gapminder (продолжительность жизни и ВВП стран мира с 1952 года), english_education (образование в городах Англии);
• культура и развлечения: spotify (характеристики популярных песен), imdb_movies (фильмы IMDB);
• космос и астрономия: stars (характеристики звезд), asteroids (астероиды, сближающиеся с Землей).

После выбора датасета обучающиеся формулируют исследовательский вопрос (проблему) и цель визуализации, после чего выполняют полный цикл работы в R: загрузка и подготовка данных, создание визуализаций, сохранение графика и кода. На каждом этапе обучающиеся обмениваются результатами и дорабатывают работы с учетом взаимной обратной связи.

Фестиваль клубов

На площадке организуется презентация проектных работ участников.