Эсъюдс.ком Голосов: 1 Адрес блога: http://asjudc.com Добавлен: 2009-12-08 18:51:36

5 лет Школе анализа данных

2012-07-25 19:03:56 (читать в оригинале)

Сегодня компания Яндекс сообщила о знаменательном событии — исполняется ровно пять лет со дня открытия Школы анализа данных. Главной целью Школы является подготовка специалистов в области обработки и анализа данных, извлечения информации из интернета. Кадры готовятся как для Яндекса, так и IT-индустрии в целом. Сотрудниками и преподавателями Школы являются математики и специалисты в области обработки данных: Алексей Яковлевич Червоненкис, Альберт Николаевич Ширяев, Андрей Михайлович Райгородский, Евгений Витальевич Щепин и многие другие. Программа отделений анализа данных и computer science в числе прочих содержит и такие курсы, как: вероятностное моделирование статистических данных и их анализ; дискретный анализ и теория вероятностей; теория расписаний; теория игр; теория информации; веб-графы и поиск; прикладная математическая статистика в машинном обучении.



Школа Яндекса рассчитана на студентов и выпускников (аспирантов и молодых специалистов) инженерных и математических специальностей, готовых несколько раз в неделю посещать вечерние занятия. Новый набор стартует весной 2013 года. Для всех желающих в открытом доступе на сайте Яндекса приготовлены видеолекции по курсам «Машинное обучение» и «Параллельные и распределенные вычисления». В ближайшее время Школа анализа данных планирует разместить видеолекции и по курсу «Алгоритмы и структуры данных поиска».

О Школе на оф.сайте | Алексей Мельников

---

анализ данных, образование, яндекс

---

RescueTime Comparisons: сравниваем плодотворность рабочих будней

2012-05-09 13:22:24 (читать в оригинале)

В конце прошлого месяца команда RescueTime представила новый инструмент для анализа своей активности за компьютером — RescueTime Comparisons. В частности, используется данные, собранные и отправленные трекером на сервер RescueTime за последние 60 дней. На основе информации о работе за компьютером в последние два месяца пользователю предлагают общую сводку о продуктивности, возможность сравнить наиболее продуктивные дни с наименее плодотворными днями.


На представленной иллюстрации вы видите визуализацию данных из кольцевой диаграммы и ленточных диаграмм. Наглядно отображается среднее время использования компьютера с той или иной степенью (высокопродуктивная, продуктивная, нейтральная, малоплодотворная и максимально деструктивная) активности за день. Кольцевая диаграмма интерактивна — при наведении курсора часть диаграммы увеличивается в размере и демонстрируется легенда. Кроме общей сводки по продуктивности присутствует детализация по категориям и видам активности. Категории — это типы деятельности (музыка, соцсети, текстовые редакторы), а виды — конкретные программы и веб-сервисы (facebook или проигрыватель видео KMplyaer.


Информация по самым продуктивным дням дополняет вышеуказанные данные блоковой гистограммой по продуктивности в отдельные дни недели (наиболее плодотворные дни у меня — воскресенье, понедельник и вторник). RescueTime также сообщает о повышении плодотворности в продуктивные дни и вводит понятие внимательности, сосредоточенности. Продуктивность и сфокусированность на деятельности не одно и тоже. Так в мои плодотворные дни продуктивность растет на 70% по сравнению с обычными днями, а сосредоточенность повышается на 48%.


Визуализация данных по наименее плодотворным дням позволит вам узнать свои дни недели, характеризующиеся наименьшей работоспособностью за компьютером (у меня это воскресенье, четверг, пятница и суббота! Опять воскресенье, как один день недели может находится в категории продуктивных и не плодотворных?). RescueTime указывает на конкретные виды активности, которые «съедают» эффективность. Стоит обратить на них внимание и не злоупотреблять.

Пользователи RescueTime отмечают появление Comparisons, как возможность взглянуть на отчеты о временных затратах под новым углом. Смотреть и оценивать информацию становится легче. Меня RescueTime заставляет задуматься над необходимостью наиболее четко расставить показатели продуктивности для отдельных категорий и провести в течение месяца небольшой эксперимент. Так, я планирую активней использовать HeadMagnet (веб-сервис для тренировки памяти — very productuvuty) и посмотреть на степень изменения продуктивности. И конечно же хочется установить RescueTime на работе, дабы наблюдать за продуктивностью в конкретные дни недели и повысить рабочую эффективность.

RescueTime Comparisons | Заметка в оф.блоге | Алексей Мельников

---

веб-сервис, time tracking, rescuetime, donun chart, block histogram, bar chart, софт

---

Gmail Meter: статистика по вашему почтовому ящику

2012-05-07 14:19:35 (читать в оригинале)

28 марта 2012 года Google запустила службу Google Account Activity (читайте заметку на VizualData). Пользователи аккаунтов Google получили общую статистику активности своего аккаунта, в частности, и по почтовой службе Gmail: количество адресатов, полученных и отправленных писем. Если вы интересуетесь детальной статистикой по своему почтовому ящику и не удовлетворены данными Google Account Activity, то обязательно присмотритесь к скрипту Gmail Meter — инструменту для анализа почтового ящика (интервалы между ответами, часы суток, дни недели, месяцы, число символов в ваших письмах, ответах адресатов).



Запуск скрипта проводится в следующей последовательности: Google Docs => Create => Spreadsheet => Tools => Script Gallery => Gmail Meter => Search => Install => Authorize => Предоставить доступ => Gmail Meter => Get a report => Monthly report/Custom report. Демонстрационное видео по установке есть на YouTube.

Google о Gmail Meter | Алексей Мельников

---

bar chart, gmail, google docs shreadsheet, pie chart, scatterplot, статистика

---

aTimeLogger + Google Docs Spreadsheet = суточные ритмы

2012-04-15 21:10:41 (читать в оригинале)

21 февраля 2012 года я открыл для себя программу aTimeLogger для iPhone и начал собирать данные о временных вкладах. 8 марта 2012 года Стивен Вольфрам поделился с миром результатами своего двадцатилетнего наблюдения за собственной жизнью. Среди интересный визуализаций данных Стивена есть диаграмма распределения Average Daily Rhythms по числу: входящих/исходящих почтовых сообщений, нажатых компьютерных клавиш, совещаний и встреч, телефонных звонков и сделанных шагов. Я собрал данные по десяти видам своей активности за 24 часа и на их основе построил в Google Shreadsheet следующие спарклайны.



Что мне это дало? Решил ли я какую-нибудь проблему или задачу? Что мне это дало? Решил ли я какую-нибудь проблему или задачу? Каждодневное использование aTimeLogger дало мне некоторое ощущение дисциплины и количественную оценку повседневной деятельности. Теперь я знаю в какие часы какой вид активности мне удается проявлять больше всего. Например:

• по моей работе клиенты больше всего проявляют активность в 14 и 15 часов. В эти часы лучше всего не отлучаться с рабочего места и быть на чеку;
• пик интеллектуальной деятельности (договоры, исковые заявления, заключения) приходится на 16 часов;
• спортом лучше заняться в 19 часов;
• в 22 часа перед сном лучше всего уделить время литературе.

aTimeLogger оказалось фантастически удобной программой для учета времени (Сергей Заплитный , перед тобой и твоим детищем остается только преклониться). Ее отчеты великолепны, она не тормозит после сбора данных о 24 000 минут. Информация из aTimeLogger без особого труда получает яркие очертания в спарклайнах Google Spreadsheet и вдохновляет к самоисследованию.

Оф.сайт aTimeLogger | Алексей Мельников

---

стивен вольфрам, сергей заплитный, самонаблюдение, sparkline, iPhone, google docs shreadsheet, atime logger

---

Intel рисует картинки цифровой жизни

2012-04-15 09:01:39 (читать в оригинале)

Американская корпорация Intel запустила небольшой проект по анализу цифровой жизни пользователей интернет. Цель What About Me? создать красочный изображение с набором фактов о самом интересном предмете мира — о вас. What About Me? анализирует аккаунты Facebook, Twitter и YouTube на предмет времени публикации, упоминания ключевых слов, реакции ваших друзей на опубликованные фотографии и сообщения.



Чем нас радует Intel? Попыткой. Назвать What About Me? инфографикой нельзя ибо не информативно и страшновато. Отличный текстовый анализ по сообщениям? Тоже не особенно. Как всегда берутся данные Facebook и делается топ сообщений и топ картинок. Ага, с информацией о лайках за последний месяц. А где еще анализ трех лет активности в аккаунт? Да, и картинка на экспорт выводится с сильной потерей качества. Итог: не приходится ждать от корпорации глубокого интереса к личности и оригинального представления результатов. Да, и еще при экспорте картинки «анализа цифровой жизни» в самом низу лепится реклама Intel. А вы думали кроме денег Intel заботят еще и пользователи?

What About Me? | Алексей Мельников

---

bar chart, facebook