私が初めての＃30DayChartChallengeを使ってObservable Plotを学んだ方法

私が初めての＃30DayChartChallengeでObservable Plotを学んだ方法

データ分野にいる人なら、いつか学びたいというツールのリストが絶えず続いている感覚に慣れているかもしれません。私にとっては、長い間リストの中にあったのが、Observable Plotです。これは、JavaScriptライブラリであり、探索的データ可視化のためのものです。今年、私はついに#30DayChartChallengeを利用して、この素晴らしいライブラリに飛び込むことにしました。このチャレンジに初めて参加する私としては、自分の経験や得た洞察を共有し、同様の今後のチャレンジに参加を考えている人々にアドバイスを提供したいと思います。

#30DayChartChallengeとは何か

#30DayChartChallengeは、毎年4月に開催されるコミュニティ主導のチャレンジです。毎日のプロンプトが提供され、その日の可視化テーマがデータビジュアライゼーションの作成者によって解釈されます。これらのビジュアライゼーションを作成するために使用するデータソースやツールには制限はありません。これは、データ愛好家、デザイナー、データビジュアライゼーションアーティストを目指す人々にとって魅力的なイベントです。

#30DayChartChallengeに参加した理由

私がこのチャレンジに参加する決断を下したのは、いくつかの要因がありました：

• Observable Plotライブラリの探求：これが私の主な目標でした。私は自分のスキルセットを拡大し、対話型データ可視化のための新しいツールを探求することを望んでいました。JSベースのObservable Plotライブラリの良さをすべて学ぶことでした。私のビジュアライゼーションのコードやデータソースは、私の#30DayChartChallenge collectionに含まれており、ここで言及されているものも含まれています。
• データビジュアライゼーションスキルの向上：生データを視覚的に魅力的で情報を伝えるグラフやプロットに変換する能力を向上させたかった。
• 創造性の向上：このチャレンジは、さまざまなデータビジュアライゼーションの技術やアイデアを試してみるユニークな機会を提供し、新しいアイデアを考えるきっかけとなります。自分のストーリーテリングに創造性を発揮する楽しい方法となりました。
• コネクションの構築：#30DayChartChallengeコミュニティには、さまざまなバックグラウンドのデータ愛好家が含まれており、ネットワーキングやアイデア共有の優れたプラットフォームとなりました。

新しいツールを学ぶための初めての#30DayChartChallengeの経験からのヒント

1. プランニング — 信頼できる仲間：

チャレンジが始まる前に、プロンプトに時間を割いてアイデアを出し、データソースを見つけ、大まかなデザインをスケッチしてください。チャレンジが始まる前に計画を立てることで、毎日圧倒されることなく、可視化プロセスと学習に集中することができます。私が広く閲覧したお気に入りのデータソースは、Our World in DataとKaggleです。

• NLP のマスタリング：ディープラーニングモデルの詳細な Python コーディング
• トポロジカルソーティング：依存関係管理のための基本アルゴリズム
• 「AIの教父、ジェフリー・ヒントン氏が人類の命運に懸念」

以下は、Kaggleのアメリカの竜巻データセットを使用した「Hazards」のプロンプト（Day 7）の可視化です。

2. データ再利用の芸術：

毎日30日間、新しいデータを見つけることは非常に疲れることです。同じストーリーを新しい方法で伝えるためにデータを再利用してみましょう。

下の最初のプロットは、Day 6のプロンプト「データデー：OWID」からです。私は100年間の6つの国の土地利用変化のデータを使用しました。Day 28のプロンプトは「トレンド」であり、このデータもそれにぴったりだと思いました。だから新しいストーリーではなく、同じデータを使ってストーリーをアニメーションで伝える方法に焦点を当て、データのハンティングにかかる時間を節約しながらも新しいことを学ぶことにしました。

3. 目的の明確さ。

チャレンジに参加する目的を明確に定義しましょう。私にとっては、Observable Plotライブラリの学習が主な焦点でした。この明確さが私をコミットし、モチベーションを保つのに役立ちました。たとえ他のツール（私が既に慣れているggplot2など）でより素敵なプロットを短時間で作ることができたにもかかわらず、時間のかかる満足できるプロットで妥協することもありました。

以下は、Day 5のプロンプト「スロープ」のために作成したプロットです。Zooの動物の寿命データを使用しました。このシンプルな折れ線と点のプロットは、新しいツールを学ぶために時間がかかりましたが、達成感を感じる価値がありました。

4. 成長を追求し、完璧ではないことを受け入れる！

これは難しいことです。私たちは毎日、最高の可視化を世界に提供したいと思っています。学習プロセスを受け入れ、すべての可視化が完璧ではないことを受け入れることは、チャレンジから疲れることを避けるための鍵です。スキルとデータ可視化の概念の理解を向上させることに焦点を当てましょう。

以下は、Day 13のプロンプト「ポップカルチャー」からの例です。仕事の長い一日の後、チャレンジのために座り、スーパーボウル広告のカテゴリー分布の変化を見るために環形プロットを作成することを学びたかった。すべてのカテゴリーで作成することを想像して始めましたが、私は最も興味を持っていた4つのカテゴリーで始めました。最終的な計画ではなかったし、そこでやめるのは難しかったですが、疲れ果てないようにするために1日で4つのカテゴリーで終えることにしました。

5. 旅を祝おう！

小さなことでも、自分の成果を祝いましょう。進歩と成長を認め、最も重要なのは他の人の仕事と比較する罠に陥らず、それをインスピレーションに使いましょう。この挑戦は、個人の成長と学びに関わるものであることを忘れないでください。最初の数つくりたてのデータの生成物は、他の方が見せてくれた素晴らしい視覚化とは程遠いものでしたが、自分自身に「上手くなる前に下手になる」と思い出させることは初期の日々において重要でした。

全ての30日間を完走できなくても構いません。参加するだけでもエネルギーを使い果たすことがありますが、いつでも参加できるのが十分であり、その都度出席したことをお祝いしましょう。

以下のプロットは、最後の週に楽しむために作ったものです。なぜなら、誰がビッグフットを愛さないでしょうか。そして、最後の週に自分自身を駆り立てるためには少しの楽しみが必要でした！

前へ、上に向かって！

#30DayChartChallengeへの参加は、私にとって変革的な経験となりました。データの視覚化スキルを磨き、新しいライブラリを習得し、数々の素晴らしいクリエイターとつながり、学びました。今では、全てのコードとデータソースを含む私のリポジトリが、私自身のObservable Plotのチートシートとして機能しています。最近は、Tanya ShapiroさんとAllison Horstさんの2人の非常に才能あるデータビジュアライゼーションアーティストとのパネルディスカッションで、#30DayChartChallengeを通じたObservable Plotの学びの経験を共有しました。

この記事が初めての#30DayChartChallengeへの参加を勧める刺激となり、新しいツールの学習にも役立てることができれば幸いです。また、11月には#30DayMapChallengeも開催されます。今年の毎日のプロンプトは、こちらですでに利用可能です。そろそろホリデーシーズンの計画を立てる時です。

この記事のすべての視覚化のコードとデータは、私のObservable collectionで再現することができます。

もしよければ、Linkedinで私に会ってください。

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