Наука и данные

The Art of Web Scraping Art

Hadley Wickham является поклонником работ, которые создает Уэстон Ламберт, следит за его работами... но в определенный момент ему надоело заходить на сайт скульптора и видеть, что все уже распродано. Hadley написал парсер на R, который каждые пятнадцать минут сканирует сайт с работами и сообщает, если что-то поступит в продажу. И это в итоге сработало!

Подробности можно посмотреть на веб-странице Сары и Люси Regression to the Mean Girls.

Porting my favorite RStudio color theme to Positron

Shelby Level поделилась опытом, как можно самостоятельно изменить цветовую тему в Positron. Она портировала свою любимую RStudio-тему Tomorrow Night Eighties в Positron, вдохновившись идеями Изабеллы Веласкес, которая уже рассказывала на страницах своего блога, как можно создать собственную тему.

Favourite Data Visualisations

Nicola Rennie собрала прекрасный каталог датавизов, созданных другими авторами, которые ее вдохновляют.

Resources

Nicola Rennie обновила свой каталог различных полезных ресурсов, включая разделы по Data Science, визуализации данных, цифровой картографии, учебные статистические ресурсы, а также полезные ссылки по языкам R и Python.

uvr

Мои коллеги-питонисты не просто так перешли с pip на uv, это имеет ряд преимуществ. Оказывается, подобную идею — например, управление проектами через TOML-манифест попытались портировать на R. Нам обещают "parallel downloads, global package cache, no R process for binary installs", а также прирост скорости установки. В общем, заманчиво, жизнь покажет, какой подход приживется.

✔️ страница проекта

✔️ GitHub-репозиторий

Stats Package Wars

Kieran Healy сделал забавную матрицу-картинку "как кто кого видит со своей точки зрения".

Хороших выходных! 👋

Map projections

В связи с недавним голосованием в ООН по проекциям (напомню, что проголосовали за Equal Earth) вспомнилась одна R-библиотека — planisphere, которая предоставляет множество географических проекций. Автор библиотеки — Nicolas Lambert, довольно известный человек в картографии. Да, такого рода сервисов / вебстраниц и библиотек сейчас действительно много, но у автора мне очень понравилась статья Map projections о том, какие бывают географические проекции и как они используются.

GeoLibre

Неутомимый Qiusheng Wu обновил открытую GIS-платформу GeoLibre (теперь версия 3.0.0) для визуализации, исследования и анализа геопространственных данных. Платформа содержит более 1000 инструментов геообработки и работает в веб-браузере, на настольных компьютерах, мобильных устройствах и из блокнотов Jupyter. Существует и R-версия geolibre. Основные ссылки:

✔️ веб-версия

✔️ GitHub-репозиторий

✔️ версия для десктопов

ggplotplus

Как правило, для создания каких-либо научных графиков в ggplot2 мы пользуемся сторонними темами как библиотеками (скажем, hrbrthemes или ggpubr), либо самостоятельно настраиваем тему, сохраняем и используем.

Библиотека ggplotplus призвана оптимизировать процесс создания графика и упростить код. Тут собрано большое количество настроек от маркировки осей, перекрытия точек, работы с осями до размещения легенды и необычных форм элементов диаграммы рассеяния.

С одной стороны мы уже видели аналоги, с другой — автор (Alex Bajcz, Quantitative Ecologist, Minnesota Aquatic Invasive Species Research Center) собрал довольно большое руководство по ggplotplus.

htmxr

Достаточно новый (возможно перспективный) проект {htmxr}, который в будущем может перерасти в полноценный фреймвок, позволяет создавать интерактивные веб-приложения без написания JavaScript (любопытно!). Проект использует htmx, который обрабатывает взаимодействие на стороне клиента через HTML-атрибуты и plumber2 как современный R-серверный слой для HTTP API уже на стороне сервера.

👉 GitHub-репозиторий + страница проекта.

posit::conf(2026)

Коллеги, приветствуем всех, кто соскучился по обзорам канала Наука и данные! 👋

Сегодня начинается конференция posit::conf(2026), одно из значимых ежегодных событий в мире Data Science. Конференция затрагивает множество актуальных тем, таких как использование AI в работе с R и Python (сейчас это главный мейнстрим), интеграция SQL в Data Science стек, визуализация данных, конечно, воспроизводимые вычисления + Quarto, Shiny, и, несомненно, IDE Positron.

Уже есть неплохой обзор программы и появляются материалы участников, например:

✔️ Machine learning with tidymodels (2026)

✔️ ORCA: a collaboratively-built AI-powered Shiny app built on Posit Team

✔️ Quack to the Future: Building Traceable Data Lakehouses with DuckLake in R

Vellumverse (David Schoch)

Vellumverse — это семейство библиотек R для создания графики, построенных на основе общей модели сцены и общего дизайна. Суть в том, что vellum — это низкоуровневый графический фреймворк для R, созданный по аналогии с Grid, но рендеринг PNG/SVG/PDF выполняются на основе языка Rust.

В частности, библиотека vellumplot — это грамматика графики, которая компилирует график в сцену в формате vellum, а vellumwidget превращаает график в HTML-виджет.

За счет использования Rust можно рендерить большие объемы (например, картографических) данных. Кроме того, рендеринг детерминирован в vellum и одна сцена рендерится в PNG, SVG или PDF с одинаковой геометрией и формой текста + все компоненты используют общую модель сцены, что позволяет экспортировать один и тот же график как в статический PDF, так и превращать его в интерактивный элемент.

Примеры vellum можно посмотреть в галерее.

Broken Chart: откройте для себя 9 вариантов визуализации

Как из плохого графика сделать эстетичный и информативный? Ежемесячно испанское экологическое Министерство публикует график среднемесячной температуры, который использует неподходящие типы диаграмм (например, столбчатые диаграммы для измерения температуры) и содержит визуальные несоответствия, что снижает ясность читаемость.

Dominic Royé предлагает сразу 9(!) альтернативных ggplot2-графиков для этих же метеорологических и климатических данных. Каждый из графиков имеет свои сильные и слабые стороны, при этом их эффективность во многом зависит от цели и аудитории. Получилась очень познавательная статья, к тому же содержащая код для визуализаций.

Просто в рамочку и на стеночку! Кстати, у автора есть вот такая климатическая панель.

Байесовский спринт

Для тех, кто пропустил интенсив Байесовский спринт, который проводил Георгий Алексеевич Мороз:

🔗 материалы спринта

📺 видео 1-й части

📺 видео 2-й части

Reintroducing shinyelectron

Как превратить приложение Shiny в автономное настольное приложение, работающее на Windows, macOS или Linux?

James Balamuta в 2025 году представил shinyelectron, который на тот момент компилировал приложение Shiny на R в WebAssembly и упаковывал его в оболочку Electron. Новая версия shinyelectron позволяет создавать приложения на R и теперь и на Python, предлагает несколько способов их запуска (от автономной сборки WebAssembly до контейнера Docker или Podman), а также позволяет подписывать приложения с помощью сертификатов.

Подробно почитать можно в статье Reintroducing shinyelectron, а начать работу с shinyelectron на странице библиотеки. Теперь не нужно никакого веб-сервера либо инфраструктуры развертывания, Shiny app можно преобразовать в дистрибутив .exe, .app или .dmg.

Устали от каталогов графиков? Вот так Michael Friendly в шутку создал "каталог видов бабочек", каждый график которого представляет собой идеи графичеких визуализаций. Кстати, Майкл недавно открыл целое направление в науке: Beach Science, BS!

Хороших выходных! 👋

Reuters Climate Monitor

В Reuters создали климатический монитор, который в режиме реального времени показывает, где наблюдаются необычно высокие или низкие температуры, сравнивая сегодняшние условия с типичными показателями прошлого. Конечно, при этом они в пояснениях определяют, что такое климатическая норма.

Визуально выглядит прекрасно, можно посмотреть, что происходит в ближайшем окружении. Скажем, видно, что в Западной Европе температура много выше нормы, а на западе США — ниже нормы.

Data dictionaries, parquet, & Claude | Hadley Wickham | Data Science Lab

Крайне рекомендую к просмотру видео Data dictionaries, parquet, & Claude, в котором Hadley Wickham показывает, как он использует LLM (в его случае это Claude) + MCP + parquet (формат для эффективной обработки и хранения данных). Кроме того, для описания данных Hadley использует интересную концепцию data-dict.yaml. Здесь все описания: столбцы, типы, ограничения, связи и необходимый для их понимания словарь предметной области, хранятся в одном YAML-файле.

Интересный подход, который видимо придется брать на заметку.

Working Smarter with {dplyr} 1.2.0 by Isabella Velásquez

Isabella Velásquez сделала хороший познавательный скринкаст по функциям dplyr версии 1.2.0, все очень неплохо расписано. Увы, не нашлись актульные слайды презентации, только предыдущего доклада.

Аналогичную версию с разбором функций, пришедших в dplyr 1.2.0, можно посмотреть у Алексея Селезнева.

tidymodels, animated

Мы уже встречали раньше такую забавную штуку, как tidyexplain — анимацию функция из tidyverse с использованием R, tidyverse и gganimate, что очень неплохо ложится в различные курсы обучения.

Emil Hvitfeldt также сделал замечательную вещь! Это tidy-animations — анимированные пояснения к концепциям tidy-анализа данных и машинного обучения, созданные с помощью Quarto RevealJS и anime.js. Для каждой "объяснялки" есть отдельная Quarto-презентация, которую можно вставить в свою или можно скачать GIF или MP4.