GIP 58: The Geologic Time Spiral, A Path to the Past The Earth is very old—4.5 billion years or more according to scientific estimates. Most of the evidence for an ancient Earth is contained in the rocks that form the Earth's crust. The rock layers themselves—like pages in a long and complicated history—record the events of the past, and buried within them are the remains of life—the plants and animals that evolved from organic structures that existed 3 billion years ago. Also contained in rocks once molten are radioactive elements whose isotopes provide Earth with an atomic clock. Thus, the scientific evidence from rock layers, from fossils, and from the ages of rocks as measured by atomic clocks attests to a very old Earth. See USGS Fact Sheet 2007-3015 at for ages of geologic time periods. The Geologic Time Spiral poster is available for purchase from the USGS Store.
#DLC2018 – Data Literacy Conference 2018 Dans les entreprises et les administrations, à l’école, dans la recherche comme dans la société, la capacité de produire, comprendre et utiliser des données numériques devient une compétence essentielle. Avec les meilleurs experts mondiaux, Data Literacy Conference délivre les clés d’une « culture de la donnée » enfin accessible aux non-spécialistes. Si les « data » sont aujourd’hui un puissant vecteur de développement économique, de capacitation citoyenne ou encore, de production de connaissances, elles suscitent également des inquiétudes légitimes, ainsi que des luttes de pouvoir. L’idée montante d’une « littératie » des données consiste à permettre à tout décideur, collaborateur, innovateur, entrepreneur, chercheur ou citoyen d’en comprendre les enjeux, d’en discuter les sources et les usages, et d’en tirer parti dans sa propre activité. La culture de la donnée est un sujet encore très émergent.
C82: Works of Nicholas Rougeux Le medium algorithmique 2De Gutenberg jusqu’au milieu du XXe siècle, le principal effet technique des médias était d’enregistrer, de multiplier et de transmettre mécaniquement les symboles de la communication humaine. On peut notamment prendre comme exemples l’imprimerie (journaux, magazines, livres), l’industrie du disque, le cinéma, le téléphone, la radio et la télévision. Certes, il existait aussi des techniques de calcul ou de transformation automatique des symboles. Mais les calculatrices automatiques disponibles avant les ordinateurs n’étaient pas très puissantes et d’un usage limité. 3Sur le plan de la structure de la communication sociale, la caractéristique essentielle de la nouvelle sphère publique est de permettre à n’importe qui de produire des messages, d’émettre en direction d’une communauté sans frontière et d’accéder aux messages produits par les autres émetteurs. 4Il est certain que la manipulation – ou la transformation – automatique des symboles était pratiquée dès les années 1960 et 1970.
This is what the entire known Universe looks like in a single image Isn’t it beautiful? This is an illustrated logarithmic scale conception of the observable Universe with the Solar System at the centre. Encircling the Solar System are the inner and outer planets, Kuiper belt, Oort cloud, Alpha Centauri star, Perseus Arm, Milky Way galaxy, Andromeda galaxy, other nearby galaxies, the cosmic web, cosmic microwave radiation, and invisible plasma produced by the Big Bang at the very edges. Created by musician and artist Pablo Carlos Budassi, the image is based on logarithmic maps of the Universe put together by Princeton University researchers, as well as images produced by NASA based on observations made by their telescopes and roving spacecraft. Logarithmic maps are a really handy way of visualising something as inconceivably huge as the observable Universe, because each increment on the axes increases by a factor of 10 (or order of magnitude) rather than by equal increments. Pablo Carlos Budassi
La “data expérientielle”, retour vers le très-humain Une biographie personnelle présentée grâce à des données personnelles chiffrées inspire sur la question du sens que l’on peut apporter à la data. On découvre que, même si nous ne pouvons pas être résumé grâce à nos datas, les utiliser contribue fortement à éclairer nos parcours (passés comme futurs). Ainsi, deux questions se posent : Comment faire vivre la data ? autrement dit comment l’animer, l’incarner de façon vivante ? 3 groupes, 3 thèmes, 3 saynètes, traitant de la data avec des angles différents, mais qui convergent vers une valeur commune : la data peut être très bénéfique dans nos vies si son analyse et son utilisation est teintée de sens pour les humains qui la génèrent et l’utilisent Dévoilons les trois expériences issues des défis créatifs. Data scénarisation, comment faire vivre la data ? — La Nouvelle, la banque vraiment compréhensive Data créativité, comment mieux vivre ma créativité (création/art/pensée) grâce la data ? — Vizi, visualise tes meilleurs souvenirs
This 1-minute animation will change your perception of life in the Universe If extraterrestrial life is anything like what we see on Earth, then chances are it's living on Earth-like planets thousands, or even millions, of light-years from our Solar System. Today, astronomers have detected over 1,700 extra-solar planets, or exoplanets, with NASA's Kepler Space Telescope. While it's hard to visualise so many planets, a second-year astronomy graduate student at the University of Washington, Ethan Kruse, has found a way that is both mesmerising and oddly humbling. Check out his animation above, where every circle you see is a planet. In total, the animation reveals a jaw-dropping 1,705 exoplanets in 685 planetary systems - just like our Solar System, many other star systems contain more than one planet. The size of each planet's orbit is to scale, so if you compare the speed of most exoplanets to the planets in our Solar System, you can see that many are moving much faster, which means they're significantly closer to their parent star.
Top data visualization examples and dashboard designs Data visualization and dashboard design are both art and science and not as easy to create as they may first appear. How do top UX designers and visual designers illustrate complex information without confusing users? Three ways: a better understanding of the UX principles behind good dashboard design, the application of graphical excellence, and practice. UX dashboard design follows specific principles and best practices. Graphical excellence is defined as: A well-designed and efficient presentation of interesting data. An excellent resource for a better understanding of graphical excellence is Edward Tufte’s work. The principles of exemplary UX design and graphical excellence apply to both dashboard design and data visualizations. Top Data Visualizations Napoleon’s 1812 March This single visualization shows the number of Napoleon’s troops by location, the temperature experienced by the troops, and the path the troops took to and from Moscow. John Snow’s Cholera Map History of Rock Music
Why do we visualize data? Why do we visualize data? Do data visualizations aim to inform audiences effectively? Or do they simply aim to catch people’s eye, providing the just gist of the data? This is a question which has been hotly debated by some of the leading authors in the field of data visualization recently. Data visualization is a spectrum, determined by your data, your objectives and your audience. However, to limit data visualization to just being used for this purpose is stifling and ignores a vast array of other perfectly valid reasons we might visualize data. Consider Stefanie Posavec, one of many incredibly creative people who use data visualization to make art. Is it data, visualized? I asked Stefanie about the purpose of her work. What about the importance of informing people? “I’m always trying to inform my audience, but the level of information can vary from the gist to something more detailed and in-depth,” she said. Maybe you’re going to be doing a data-driven presentation for your managers.
Pourquoi la société ne se laisse pas mettre en équation ? Après avoir modélisé la matière, le physicien Pablo Jensen (@pablojensenlyon) s’est consacré à l’étude des systèmes sociaux. Certains ont mis (et mettent toujours) beaucoup d’espoir dans ce carrefour entre sciences dures et sciences molles. Le graal : découvrir les lois qui régiraient les sociétés humaines comme la physique explique la chute des corps. A grand coup de collecte de données (big data), nous ne serions pas loin de soulever le capot du moteur humain, comprendre et anticiper ses crises pour enfin gouverner avec un cran d’avance. Pablo Jensen est loin d’être le premier à dénoncer cette supercherie, avec Pourquoi la société de se laisse pas mettre en équation, il livre un regard clair et documenté sur ce que peuvent et ne peuvent pas les sciences dures et nous en dit plus sur leurs forces et faiblesses lorsqu’on tente de les plaquer sur un social complexe et hétérogène. Seulement, les modèles toujours très réducteurs. Le plus rigolo vient plus loin dans l’ouvrage.
VisIt About VisIt VisIt is an Open Source, interactive, scalable, visualization, animation and analysis tool. From Unix, Windows or Mac workstations, users can interactively visualize and analyze data ranging in scale from small (<101 core) desktop-sized projects to large (>105 core) leadership-class computing facility simulation campaigns. Users can quickly generate visualizations, animate them through time, manipulate them with a variety of operators and mathematical expressions, and save the resulting images and animations for presentations. VisIt contains a rich set of visualization features to enable users to view a wide variety of data including scalar and vector fields defined on two- and three-dimensional (2D and 3D) structured, adaptive and unstructured meshes. What's New VisIt is a distributed, parallel visualization and graphical analysis tool for data defined on two- and three-dimensional (2D and 3D) meshes. History For any additional questions, send e-mail to VisIt Users.