Geçen hafta ODTÜ'de biyoinformatik üzerine bir kurs gerçekleştirildi ve ben de eğitimciler arasındaydım. Bu yazıda, Perşembe günü verdiğim yarım günlük eğitimin temel noktalarını paylaşmak istiyorum.
Biyoinformatik üzerine yapılan etkinliklere birçok kez (>30) davet edildim ve her birinde daha önce sunmadığım yeni şeyler sunmaya gayret ettim. Böylece hem beni tekrar dinleyenler için yeni ufuklar sunabildiğimi düşünüyorum, hem kendimi sürekli geliştirmek zorunda hissediyorum, hem de aynı şeyleri tekrar tekrar anlatıp sahnede sıkılmıyorum (ve umarım, sıkmıyorum). Bahsi geçen eğitimdeki sunum da benim açımdan çok eğlenceli geçti ve uzun süredir üzerinde uğraş verdiğim konuları aktarma fırsatı buldum.
Sunum başlığım biraz uzun: "Biyolojik Ağ Görüntüleme Teknikleri ve Etkileşimli Yeni Görüntüleme Yaklaşımları". Eğitimin ilk kısmında görüntülemenin ne kadar kıymetli bir şey olduğunu vurguladım ve ikinci kısımda da bir JavaScript kütüphanesi olan D3'e uygulamalı bir giriş yaptım. Gelelim detaylara.
Sunumlarımı dinleyenler bilirler; slaytları yazılarla doldurmaktan pek hoşlanmam ve mümkün oldukça kaçınmaya çalışırım. Bunun yerine kısa ve az sayıda kelime-grubu kullanmayı tercih ederim ve bol bol hikayelerle detaylandırmaya çalışırım. Konunun doğası gereği teknik detaylara girmeden edilemiyor ve bu durum bazen sunumu sıkıcı hale getirebiliyor; yine de aralara yeri geldikçe canlandırıcı video, görsel ve/veya sorular koyarak tekrar başlangıçtaki ritmi yakalamaya çalışırım. Bu kez, ilk kez denediğim bir yaklaşımla sunumuma giriş yaptım.
Sunuma kendim ve AG Biyoinformatik hakkında özet bilgiler vererek devam ettim. Bir sonraki slayt biyoinformatik kavramının ne olduğu hakkındaydı: bu slayt üzerine saatlerce düşündüğümü itiraf etmeliyim. Hatta ufak bir aydınlanma yaşadım, bunu da gelecekteki yazılarımda paylaşmaya çalışacağım.
Elimizdeki ham verinin veya analiz sonucunun doğru bir şekilde ifade edilmemesi durumunda karşılaşılabilecek problemleri kısa bir video ile özetledim: Sıfır sıfır iki sıfır :)
3 farklı veri görüntüleme hikayesi ile konuyu uygulamalı olarak açıklamaya çalıştım. Bunlardan ilki "Hava Durumu", bu konunun detaylarına İngilizce blogumdaki yazıdan ulaşabilirsiniz. Sunumdaki diğer hikayeler olan "İşbirliği" ve "Genler"e ilişkin ipuçlarına ise Cytoscape - 1 ve Cytoscape - 2 başlıklı yazılarımdan ulaşabilirsiniz.
Son olarak, durağan [static] şekiller yerine kullanıcıyla etkileşime izin veren ve daha fazla bilgiyi şık bir şekilde tek bir ekranda sunabilen etkileşimli grafiklerden söz ettim. Maalesef bu blogda bu tarz grafikleri paylaşamıyorum, ancak dileyenler d3js.org adresine göz atabilirler.
Eğitim uygulamalı olan ikinci kısmında ise D3 kütüphanesine bir giriş yaptım ve tüm katılımcıların çalıştırabildiği basit bir uygulama geliştirdik. Bu konuyla ilgilenenlerin başvurabileceği bir kaynaktan da söz ettim: Interactive Data Visualization for the Web. İkinci bir kitap da mevcut (Getting Started with D3) ancak ilkini daha faydalı bulduğumu söylemeliyim.
Sözün Özü:
Veri analizini gerçekleştirmek kadar süreci ve sonucu görüntülemek de önem taşır: birçok alternatif tekniğin ve yaklaşımın varlığından söz edebiliriz.
Proje:
Kendi çizdiğiniz veya dikkatinizi çeken bir grafiği başka bir şekilde çizmeye çalışın. Örneğin, grafik türünü değiştirin veya renklendirme yaklaşımını değiştirin. Grafiğin etkinliğinin değiştiğini hissedeceksiniz.
Meraklısına:
D3, dünyadaki veri görüntüleme [data representation&visualization] yaklaşımını değiştirmekte olan bir JavaScript kütüphanesi. d3js.org adresindeki Basic Charts kısmına mutlaka bir göz atın ve basit bir şekilde neler yapılabileceğini görün.