Граф телеграм-каналов по теме аналитики
🌎🌍🌏
Авторы самых разных блогов в телеграме часто публикуют подборки любимых каналов, которыми они хотят поделиться со своей аудиторией. Идея, конечно, не новая, но автор решил не просто составить рейтинг интересных аналитических телеграм-блогов, а решить эту задачу аналитически.
В рамках текущего курса учебы автор изучает много современных подходов к анализу и визуализации данных. В самом начале курса было разминочное упражнение: объектно-ориентированное программирование на Python для сбора и итеративного построения графа с TMDB API. В задаче этот метод применяется для построения графа связи актеров, где связь — игра в одном и том же фильме. Но автор решил, что можно применить его и к другой задаче: построению графа связей аналитического сообщества.
Основной задачей был сбор всех текстов с телеграм-канала Интернет-аналитика, выделение каналов, на которые ссылался Алексей Никушин, сбор текстов из этих телеграм-каналов и ссылок на этих каналах. Под “ссылкой” подразумевается любое упоминание канала: через @, через ссылку или репостом. В результате парсинга получилось два файла: nodes и edges. Далее на основе полученных данных был построен граф.
В результате топ-10 каналов по показателю degree (количество связей) выглядит так:
✨ Интернет-аналитика @internetanalytics
✨ Reveal The Data @revealthedata
✨ Инжиниринг Данных @rockyourdata
✨ Data Events @data_events
✨ Datalytics @datalytx
✨ Чартомойка @chartomojka
✨ LEFT JOIN @leftjoin
✨ Epic Growth @epicgrowth_chat
✨ RTD: ссылки и репосты @rtdlinks
✨ Дашбордец @dashboardets
🍀
Graph >>>[2]
Source >>>[3]
Original >>>[4]
#analytics #datascience #tgchannel #tools #visualization
_______
Источник | #insightstream
🌎🌍🌏
Авторы самых разных блогов в телеграме часто публикуют подборки любимых каналов, которыми они хотят поделиться со своей аудиторией. Идея, конечно, не новая, но автор решил не просто составить рейтинг интересных аналитических телеграм-блогов, а решить эту задачу аналитически.
В рамках текущего курса учебы автор изучает много современных подходов к анализу и визуализации данных. В самом начале курса было разминочное упражнение: объектно-ориентированное программирование на Python для сбора и итеративного построения графа с TMDB API. В задаче этот метод применяется для построения графа связи актеров, где связь — игра в одном и том же фильме. Но автор решил, что можно применить его и к другой задаче: построению графа связей аналитического сообщества.
Основной задачей был сбор всех текстов с телеграм-канала Интернет-аналитика, выделение каналов, на которые ссылался Алексей Никушин, сбор текстов из этих телеграм-каналов и ссылок на этих каналах. Под “ссылкой” подразумевается любое упоминание канала: через @, через ссылку или репостом. В результате парсинга получилось два файла: nodes и edges. Далее на основе полученных данных был построен граф.
В результате топ-10 каналов по показателю degree (количество связей) выглядит так:
✨ Интернет-аналитика @internetanalytics
✨ Reveal The Data @revealthedata
✨ Инжиниринг Данных @rockyourdata
✨ Data Events @data_events
✨ Datalytics @datalytx
✨ Чартомойка @chartomojka
✨ LEFT JOIN @leftjoin
✨ Epic Growth @epicgrowth_chat
✨ RTD: ссылки и репосты @rtdlinks
✨ Дашбордец @dashboardets
🍀
Graph >>>[2]
Source >>>[3]
Original >>>[4]
#analytics #datascience #tgchannel #tools #visualization
_______
Источник | #insightstream
МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ОДАРЕННОСТЬ И ЕЕ РАЗВИТИЕ
🤓
В данной работе проблема развития математической одаренности рассматривается с точки зрения нахождения связующих, системообразующих стержней решения этой проблемы.
Такими стержнями являются такие когнитивные репрезентативные структуры, которые представляют собой определенные качества математического мышления, которые являются, прежде всего, средствами, методами познания. Такие структуры в работе называются схемами математического мышления. Математические способности личности зависят от уровня сформированности у человека схем математического мышления. Такая зависимость позволяет в практическом плане развивать математическую одаренность через использование специальным образом подобранных нестандартных задач.
В работе выделены четыре вида схем математического мышления: логические, алгоритмические, комбинаторные и образно-геометрические. Все эти структуры обладают универсальностью (независимостью их использования от конкретного математического материала) и имеют большое значение не только для обучения, но и для математического творчества.
Экспериментальные данные подтверждают верность выводов об определяющей роли выделенных видов математических структур для развития математического мышления и эффективности предложенных способов их использования.
🍀 PDF >>>[1]
🍀 Source >>>[2]
#development #psychology #report #science
_______
Источник | #insightstream
Хочешь узнать больше? Подпишись на FSCP+
🤓
В данной работе проблема развития математической одаренности рассматривается с точки зрения нахождения связующих, системообразующих стержней решения этой проблемы.
Такими стержнями являются такие когнитивные репрезентативные структуры, которые представляют собой определенные качества математического мышления, которые являются, прежде всего, средствами, методами познания. Такие структуры в работе называются схемами математического мышления. Математические способности личности зависят от уровня сформированности у человека схем математического мышления. Такая зависимость позволяет в практическом плане развивать математическую одаренность через использование специальным образом подобранных нестандартных задач.
В работе выделены четыре вида схем математического мышления: логические, алгоритмические, комбинаторные и образно-геометрические. Все эти структуры обладают универсальностью (независимостью их использования от конкретного математического материала) и имеют большое значение не только для обучения, но и для математического творчества.
Экспериментальные данные подтверждают верность выводов об определяющей роли выделенных видов математических структур для развития математического мышления и эффективности предложенных способов их использования.
🍀 PDF >>>[1]
🍀 Source >>>[2]
#development #psychology #report #science
_______
Источник | #insightstream
Хочешь узнать больше? Подпишись на FSCP+
