Last Monday, I read a post on LinkedIn that said participating in data challenges is not the way to build your portfolio. I don’t quite agree with that. My father used to hurl “üben, üben, üben” (German, it means exercise a lot, by the way I am Dutch) at my head and every challenge is an exercise, if only in patience. I decided to answer the question “suppose a machine investigates whether I am a bit positive on Twitter, what would the result be“. I went for a Sentiment Analysis.
python
Globale sentimentanalyse van mijn tweets
Afgelopen maandag las ik een post op LinkedIn waarin stond dat meedoen aan data challenges niet de manier is om je portfolio op te bouwen. Daar ben ik het niet helemaal mee eens. Mijn vader slingerde regelmatig “üben, üben, üben” naar mijn hoofd en elke challenge is een oefening, al is het maar in geduld. Maar goed, iets anders dus. Ik besloot de vraag “stel dat een machine onderzoekt of ik wel een beetje positief ben op twitter door daar een sentiment analyse op los te laten” te beantwoorden. Mijn eigen analyse die mijn tweets indeelt in positief, negatief en neutraal moest het antwoord op de vraag geven.
Maven Space Challenge
De Maven Challenge is een challenge waarbij Maven Analytics een dataset ter beschikking stelt en een meer of minder duidelijke omschrijving van het 1 pagina report dat ze willen zien. Over het algemeen krijg je een maand de tijd om je resultaat in te sturen. De complete opdrachtomschrijving is te vinden op de site van Maven Analytics. In deze opdracht kregen de deelnemers de beschikking over (een deel) van de gegevens van de ruimtemissies die tot aug 2022 hebben plaatsgevonden. Met een deel bedoel ik, dat er een locatie werd gegeven, dat locatiegegevens incompleet waren en dat het enorm verleidelijk was om een lancering op basis van de lanceerbasis aan een land toe te schrijven maar dat het logisch gezien op basis van de data incorrect was.
Kortom, tricky data deze keer.
Recreate dashboard with plotly and dash
To get more experience with python I decided to recreate a dashboard I saw online, don’t bother about the subject: https://www.who.int/data/gho/data/themes/mental-health/suicide-rates. You can filter and select the data to download, I used the most recent data (2019). On the Visualisations tab (using the WHO link above) you can find the dashboard I tried to make (the second visualisation).
create dependent gauges in dash
As an exercise for Dash, Python and callback functions I decided to create 2 Gauges with a Slider to select a value and an output Gauge which should show the average of the selected values. To pimp it up a little I’ve used Bootstrap.