(Acest articol a fost publicat pentru prima dată pe R pe kieranhealy.orgși cu amabilitate a contribuit la R-bloggeri). (Puteți raporta problema legată de conținutul acestei pagini aici)
Doriți să vă distribuiți conținutul pe R-bloggeri? dați clic aici dacă aveți un blog, sau aici dacă nu aveți.
Am scris o a doua ediție a Vizualizarea datelor: o introducere practicăcare în mod ideal ar trebui să apară cu Princeton University Press mai târziu în acest an. Ca și în prima ediție, o versiune completă a cărții este disponibilă la https://socviz.co. Procesul de producție abia începe, așa că nu există încă o copertă nouă și nu există un link pentru precomandă. Dar (ca și data trecută) am pus un link către un formular care vă permite să adăugați e-mailul dvs. dacă doriți să fiți notificat când este disponibil pentru cumpărare. Veți primi un singur e-mail (de la mine personal, nu de la un departament de marketing) dacă o primiți; fara spam sau altceva.
Ediția revizuită este o rescrie destul de amănunțită. Desigur, tot codul este actualizat pentru ggplot 4 și R versiunea 4.5 și mai recentă. Codul din prima ediție încă rulează, dar veți primi avertismente și așa mai departe; toate acestea au dispărut acum. Jumătatea din spate a cărții a fost refăcută destul de bine pentru a reflecta schimbări majore în disponibilitatea software-ului pentru hărți, ( sf pachet) și extragerea rezultatelor din modele (the marginaleffects pachet). Între timp, câțiva ani de predare a acestui material (și obținerea de feedback de la alții) au dus la schimbări de accent ici și acolo pentru a introduce doar puțin mai multe despre disputele de date. Pe măsură ce cartea continuă, trec, de asemenea, de la o abordare „bazată pe obiecte” a scrierii intrigilor la una mai „bazată pe conducte”.
Creșterea recentă a LLM-urilor și a agenților de codificare atrage, de asemenea, unele discuții. Acolo întrebarea este „De ce nu pot să pun un robot să scrie tot codul pentru mine?” Nu resping această întrebare din mână și nu pretind că agenții nu sunt foarte puternici. Sentimentul meu despre acest lucru este rezumat în prefață:
Poate că aveți un robot care să vă ajute să vă scrieți codul acum. Modelele de limbaj mari (LLM) și agenții de codare fac acum parte din fluxul de lucru al generării și evaluării codului. Ei pot face multe; atât de mult încât ar putea părea de prisos să petreci orice timp cu abordarea iterativă, scriere-încercare-refacere a vizualizării pe care o prezintă această carte. Nu poate robotul să scrie tot codul în schimb? Nu chiar. Nu este că cred că a face singur în mod repetat sarcini repetitive și predispuse la erori este o virtute. Dimpotrivă, pentru asta sunt computerele. Această carte este plină de exemple în care ajungem să automatizăm ceva pentru a nu ne îngrijora. Dar vreau și tu, cititorul, să înveți cum să faci o lucrare grafică bună într-un mod reproductibil. Asta înseamnă să ai un ochi atent pentru calitate și un nas bun pentru erori. Cultivarea acestor simțuri necesită practică și un vocabular pentru a le exprima. Pare puțin absurd să fii de spus în mod explicit, dar, indiferent de instrumentele pe care le folosești, munca ta va fi mai bună dacă știi ce faci și înțelegi de ce o faci. Această carte vă învață ggplot în mod specific, dar nu încearcă să vă blocheze într-un anumit cadru. Doar că, modul în care dobândești o abilitate generală sau un gust larg este prin a învăța mai întâi o versiune mai specifică a acelor lucruri și apoi le exersezi. Automatizarea poate veni mai târziu. În cuvintele autoarei Ann Leckie, nu înveți cum să faci ceva nefăcându-l. Din acest motiv, această carte rămâne o introducere practică.
Sau, altfel spus, cartea este o introducere în cum să faci ceva. O caracteristică a cărților de acest fel este că tind să aibă două audiențe: oameni care nu știu nimic despre subiect și care ar dori să învețe ceva despre el și oameni care știu lotcel puțin în termeni relativi, și care au uitat cum e să nu știe. Când a apărut prima ediție, una dintre primele recenzii Amazon a fost o plângere că cartea părea „destul de introductivă” în conținut. Adică, fratele meu în Hristos, asta este chiar acolo în titlu.
Ca în orice colț al vastei diviziuni a muncii care este societatea umană, nu toată lumea trebuie să știe despre un anumit lucru în detaliu. Cu toții luăm de la sine cantități uriașe de lucruri în orice moment. Dar dacă vrei să fii priceput într-o bucată din acea web enormă, este mai bine să știi decât să nu știi ce este. Nu este nimic în neregulă cu utilizarea instrumentelor care vă oferă o pârghie extraordinară. O faci de fiecare dată când folosești un mixer pe suport în bucătărie sau un șlefuitor în garaj. O faci de fiecare dată când pornești computerul, de fapt. Dar tot trebuie să-ți dezvolți capacitatea de a distinge munca bună de cea proastă, sau de a corecta de rezultate incorecte sau de a folosi în siguranță de cele periculoase. În acest fel, puteți profita de uneltele electrice fără a risca să vă tăiați brațul dvs. sau al altcuiva.
