Kelionės trukmės žemėlapis Vilniuje

Vakar sėdėdamas kasdieniame Vilniaus kamštyje ir prisiminęs ryte skaitytą straipsnį apie paskutines vizualizacijos madas sugalvojau pabraižyti kelionės trukmių žemėlapį: gal čia tik man taip prastokai sekasi, kad tenka keliauti iš Lazdynų į Žirmūnų pabaigą. Per Google Maps API programiniu būdu gana nesunkiai galima išsitraukti planuojamą kelionės trukmę tarp kelių taškų (juos galima nurodyti ir geografinėmis koordinatėmis), tada duomenis sudėti į duomenų bazę ir su Tableau įvairiomis spalvomis perkelti ant žemėlapio. Žemėlapyje vaizduojama kelionės trukmė nuo Jonažolių gatvės Lazdynuose – pasirinkau savo namų atskaitos tašką: kuo žaliau, tuo kelionės trukmė trumpesnė, o kuo raudoniau, tuo keliauti teks ilgiau. Duomenys rinkti antradienio 10.00-10.30 valandą, tad kamščiai jau turėjo būti išsisklaidę.

Kelionės trukmė nuo Jonažolių gatvės
Kelionės trukmė nuo Jonažolių gatvės

Rezultatai gana gražūs ir labai aiškiai parodantys aplinkelių naudą: iš Lazdynų į Pilaitę, Pašilaičius ar Justiniškes patekti nesunku, lygiai taip kaip ir iki oro uosto. Užtat Žirmūnai, Antakalnis ir viskas į rytus nuo šiaurinės Geležinio Vilko gatvės dalies yra lyg kitas miestas: ten dominuoja geltona ir raudonos spalvos. Nors, ne piko metu skųstis nereiktų, mat vis tiek didžiausia prognozuojama kelionės trukmė automobiliu yra maždaug pusvalandis. Tiesa, piko metu vaizdas tikriausiai daug blogesnis: neretai pačiam tenka kamštyje prasėdėti virš valandos.

Greitasis skaitymas – tai efektyvus teksto filtravimas

Kad ir kaip greitai skaityčiau, visada norėjau skaityti dar greičiau: neperskaitytų knygų stirta niekada nebuvo linkusi mažėti. Skaitau gana greitai, bet šis greitis jau tikriausiai kokį dešimtmetį nedidėja: per minutę sukramtau kokius 500 žodžių angliško teksto (lietuviškas vis dar ryjasi keliolika procentų greičiau). Sako, kad tai netoli to teorinio maksimumo, kurio nebelabai įmanoma peržengti nuoširdžiai skaitant kiekvieną žodį, ypač jei kas kažkelintą nebyliai ištari pasąmonėje.

Kažkam Twitteryje parekomendavus Peter Krump knygą „Breakthrough Rapid Reading“ vėl grįžau prie minties, kad gal reikėtų savo skaitymo įgūdžius pasitobulinti. Kelias knygas apie greitąjį skaitymą jau esu skaitęs, bet jos iki galo manęs neįtikino: skaitymo tempą tikrai galima padidinti, bet nuo to gana stipriai pradeda kentėti teksto supratimas bei atsiminimas. O kai bandau prievarta ginti savo akis judėti greičiau, mintis savaime sunku sukoncentruoti į tekstą: po keliolikos minučių tokio skaitymo jaučiuosi, jog perskaičiau daug, bet galėjau lygiai taip pat skaityti ir portugališkai – vis tiek nieko nesupratau.

Šita Peter Krump knyga iš tiesų šiek tiek kitokia, nei kitos, kurios moko greitojo skaitymo. Čia niekas nebando parduoti idėjos, jog skaitydamas kelių tūkstančių žodžių per minutę greičiu ir akimis fotografuodamas puslapius tobulai sugebėsi atpasakoti kiekvieną fizikos vadovėlio skyrių. Greitojo skaitymo paslaptis yra paprasta: skaityti reikia ne viską. Ne visi žodžiai yra vienodai reikšmingi, ne visos pastraipos yra pilnos genialių minčių. Tam, kad greitai įsisavintum knygą, reikia suprasti jos struktūrą, išsiaiškinti, kas joje tau yra svarbiausia, ką iš jos nori pasiimti. Kitaip tariant, greitasis skaitymas yra geras teksto filtravimas: greitai gainioti akis po popieriaus lapą nesudėtinga, ir jei žinai ko ieškai, tai akis pati užklius ten, kur reikia.

Pats puikiai suprantu, jog daugelyje knygų yra labai mažai informacijos (ypač tuose vadybiniuose romanuose, kurie buvo itin populiarūs prieš beveik dešimtmetį) – užtektų puikios vieno puslapio santraukos ir tiek. Bet juk vieno internetinio dienoraščio įrašo apimties knygos neparduosi, tad likę šimtas devyniadešimt devyni puslapiai būna užkamšomi nenaudingu užpildu. Turint supergalią iš knygos išlupti šiuos į vieną puslapį telpančius idėjų grynuolius, iki užverdant pusryčių kavai būtų galima perskaityti net tris tokias knygas. Tik sunku persilaužti: jei nuodugniai neperskaitau viso teksto, man vis atrodo, jog praleidau ką nors genialaus, todėl dažnai stumiuosi net ir begėdiškai neįdomios knygos puslapiais vis tikėdamasis, jog autorius ims ir mestels kokią itin originalią mintį du šimtai aštuonioliktame ar keturi šimtai penktame puslapyje. Ši strategija nepasiteisino nei karto, nors kartais duodu autoriui šansą perskaitydamas net literatūros sąrašą bei rodyklę: jei nebuvo įdomu pirmus šimtą puslapių, galėčiau ir nebevargti. Gal iš tiesų reiktų paklausyti Peter Krump patarimų ir pabandyti daugiau laiko skirti turinio apžvalgai, atrinkti, kurie skyriai bei pastraipos yra svarbiausios, permesti jas akimis ir anksti nuspręsti, jog viskas, kas knygoje naudinga, jau paimta. O tada imtis kitos knygos.

Duomenų analizė Twitter

Geras straipsnis apie tai, ką reiškia būti duomenų analitiku tokioje didelėje kompanijoje kaip Twitter: ką jie veikia, su kokiomis problemomis susiduria ir kodėl norinčiam knistis dideliuose duomenyse reikia mokėti programuoti. Jei sukūrei modelį R kalba savo kompiuteryje tai dar nereiškia, jog jį bus galima panaudoti praktikoje – ties juo dar nemažai turės prisidėti programuotojai, kol jis galės būti perkeltas į produkcinę aplinką.

Šaltinis: Doing Data Science at Twitter — Medium