« Pour faire du datajournalisme, il faut savoir maîtriser Excel » Nicolas Kayser-Bril, datajournaliste chez Owni | Data News Vidéo – Star française du Data Journalisme, NKB répond à Data News pour une interview 75% data et 25% LoL, parce qu’il faut pas déconner, quand même. DataNews : Ca fait un moment qu’on parle du data journalisme et de l’ouverture des données, où en est-on aujourd’hui ? Nicolas Kayser-Bril : L’accès aux données reste très compliqué encore aujourd’hui. Pas mal d’initiatives ont lieu sur l’ouverture des données publiques mais on reste dans une logique très topdown où c’est le décideur qui va gracieusement mettre en ligne cinq ou dix jeux de données. C’est ce qui s’est passé pour l’ouverture des données publiques à Paris où on nous présente quinze jeux de données et on nous dit “voilà on a ouvert !”. Mais avoir le nombre de naissances par hôpital à Paris, ce n’est pas très intéressant. Y a t-il plus de datajournalistes ? Je ne sais pas s’il y a plus de data journalistes. Les grands médias s’ouvrent-ils au datajournalisme ? Tu as vu naître des vocations de datajournaliste ? Non je ne pense pas.
Perceptual Edge Journaliste de données : data as storytelling Par Hubert Guillaud le 09/07/10 | 8 commentaires | 4,135 lectures | Impression En préfiguration de Lift France, l’un des ateliers était consacré au Journalisme de données, cette “nouvelle” façon de faire du journalisme, en utilisant les données comme matériel pour construire de l’information. Qu’est-ce que le data journalisme ? Quels sont les enjeux ? Le journalisme de données, c’est l’exploitation de données sous des formats plus ou moins structurés, explique Lideth Rodriguez Solorzano, animatrice de l’atelier. Une narration visuelle Pour Caroline Goulard, qui vient de lancer le site ActuVisu (blog), un laboratoire étudiant de la visualisation de données, ce qui définit cette nouvelle profession ce sont les données. C’est un usage qui vient s’ajouter aux autres formes de journalisme, pour conceptualiser et visualiser l’information. Les chiffres sont aussi subjectifs que les mots La visualisation… un outil relationnel ou une machine à cash ? “Mais la donnée est-elle de l’information ?”
FlowingData | Data Visualization, Infographics, and Statistics Données le vertige Des flots d’octets, un océan de données, un déluge de connaissances… A mesure qu’Internet tisse sa toile, le volume d’informations numérisées n’en finit plus d’exploser. D’ici huit ans, cette masse vertigineuse de «datas» sera 50 fois supérieure à ce qu’elle est aujourd’hui, prédit le cabinet d’études IDC. Et il faudra dix fois plus de serveurs informatiques pour espérer gérer cette déferlante. Pas par crainte d’être submergés, mais plutôt pour être en mesure de retrouver, d’extraire et d’exploiter cette nouvelle manne. Il y a vingt ans, nous stockions encore nos fichiers sur des disques durs de quelques mégaoctets (1 Mo équivaut à 1 000 000 d’octets, soit 106 octets, 1 octet valant 8 bits ; le bit est l’unité de base en informatique, à savoir un 0 ou un 1). Photo: Emmanuel Pierrot.Vu pour Libération «Capteurs». C’est là qu’intervient une nouvelle discipline : le «big data». Mesagraph fournit ainsi à Canal + une modélisation de son audience à partir des conversations sur Twitter.
Using JavaScript visualization libraries with R This is a short tutorial on knitr/markdown and JS visualization packages googleVis and rCharts . With these packages you can create web pages with interactive visualizations just using R. This will require minimal or no knowledge of HTML or JavaScript. You need to have the following R packages and their dependencies installed: knitr googleVis rCharts (not on CRAN) The tutorial is organized in four parts. You can download the .Rmd files (or clone the repository from github) and run knit2html() on them in your R console, or if you are using RStudio you can click "knit HTML" button on the upper left corner. 1. markdown_knitr.Rmd shows basics of markdown and knitr integration. 2. 3. googleVis.Rmd shows how to use googleVis package in a markdown document.You can incorporate plots from Google Visualization API in your R markdown document, which will be converted to an HTML document by knit2html(), the HTML output is here . 4. rCharts.Rmd shows how to use rCharts package in a markdown document.
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