Plotly✈

Ver também:

• https://chart-studio.plotly.com/~jackp/17434/drone-flight-paths-in-plotly-and-python
• https://dash.gallery/dash-turbine-maintenance/
• https://dash.gallery/dash-nlp/
• https://github.com/plotly/dash-pivottable

Acidentes na aviação✈

https://chart-studio.plotly.com/~s3370523/28/aviation-accidents-by-phase-of-flight/#code

Vega-lite✈

{ "$schema": "https://vega.github.io/schema/vega-lite/v5.json", "description": "An interactive visualization of connections among major U.S. airports in 2008. Based on a U.S. airports example by Mike Bostock.", "layer": [ { "mark": { "type": "geoshape", "fill": "#ddd", "stroke": "#fff", "strokeWidth": 1 }, "data": { "url": "https://vega.github.io/vega-tutorials/airports/data/us-10m.json", "format": {"type": "topojson", "feature": "states"} } }, { "mark": {"type": "rule", "color": "#000", "opacity": 0.35}, "data": {"url": "https://vega.github.io/vega-tutorials/airports/data/flights-airport.csv"}, "transform": [ {"filter": {"param": "org", "empty": false}}, { "lookup": "origin", "from": { "data": {"url": "https://vega.github.io/vega-tutorials/airports/data/airports.csv"}, "key": "iata", "fields": ["latitude", "longitude"] } }, { "lookup": "destination", "from": { "data": {"url": "https://vega.github.io/vega-tutorials/airports/data/airports.csv"}, "key": "iata", "fields": ["latitude", "longitude"] }, "as": ["lat2", "lon2"] } ], "encoding": { "latitude": {"field": "latitude"}, "longitude": {"field": "longitude"}, "latitude2": {"field": "lat2"}, "longitude2": {"field": "lon2"} } }, { "mark": {"type": "circle"}, "data": {"url": "https://vega.github.io/vega-tutorials/airports/data/flights-airport.csv"}, "transform": [ {"aggregate": [{"op": "count", "as": "routes"}], "groupby": ["origin"]}, { "lookup": "origin", "from": { "data": {"url": "https://vega.github.io/vega-tutorials/airports/data/airports.csv"}, "key": "iata", "fields": ["state", "latitude", "longitude"] } }, {"filter": "datum.state !== 'PR' && datum.state !== 'VI'"} ], "params": [{ "name": "org", "select": { "type": "point", "on": "mouseover", "nearest": true, "fields": ["origin"] } }], "encoding": { "latitude": {"field": "latitude"}, "longitude": {"field": "longitude"}, "size": { "field": "routes", "type": "quantitative", "scale": {"rangeMax": 1000}, "legend": null }, "order": { "field": "routes", "sort": "descending" } } } ], "projection": {"type": "albersUsa"}, "width": 900, "height": 500 }

{ "description": "A simple bar chart with embedded data.", "data": { "values": [ {"a": "A", "b": 28}, {"a": "B", "b": 55}, {"a": "C", "b": 43}, {"a": "D", "b": 91}, {"a": "E", "b": 81}, {"a": "F", "b": 53}, {"a": "G", "b": 19}, {"a": "H", "b": 87}, {"a": "I", "b": 52} ] }, "mark": {"type": "bar", "tooltip": true}, "encoding": { "x": {"field": "a", "type": "nominal", "axis": {"labelAngle": 0}}, "y": {"field": "b", "type": "quantitative"} } }

{ "$schema": "https://vega.github.io/schema/vega-lite/v5.json", "height": 300, "data": { "url": "https://raw.githubusercontent.com/timvink/mkdocs-charts-plugin/main/docs/assets/charts/data/us-10m.json", "format": { "type": "topojson", "feature": "counties" } }, "transform": [{ "lookup": "id", "from": { "data": { "url": "https://raw.githubusercontent.com/timvink/mkdocs-charts-plugin/main/docs/assets/charts/data/unemployment.tsv" }, "key": "id", "fields": ["rate"] } }], "projection": { "type": "albersUsa" }, "mark": {"type": "geoshape", "tooltip": true}, "encoding": { "color": { "field": "rate", "type": "quantitative" } } }

{ "$schema": "https://vega.github.io/schema/vega-lite/v4.json", "config": { "view": { "continuousHeight": 300, "continuousWidth": 400 } }, "data": { "url": "https://vega.github.io/vega-datasets/data/cars.json" }, "encoding": { "color": { "field": "Origin", "type": "nominal" }, "x": { "field": "Horsepower", "type": "quantitative" }, "y": { "field": "Miles_per_Gallon", "type": "quantitative" } }, "mark": "point" }

{ "$schema": "https://vega.github.io/schema/vega-lite/v5.json", "description": "Stock prices of four large companies as a small multiples of area charts.", "transform": [{"filter": "datum.symbol !== 'GOOG'"}], "width": 300, "height": 40, "data": {"url": "data/stocks.csv"}, "mark": "area", "encoding": { "x": { "field": "date", "type": "temporal", "title": "Time", "axis": {"grid": false} }, "y": { "field": "price", "type": "quantitative", "title": "Price", "axis": {"grid": false} }, "color": { "field": "symbol", "type": "nominal", "legend": null }, "row": { "field": "symbol", "type": "nominal", "title": "Symbol" } } }

{ "schema-url": "https://raw.githubusercontent.com/timvink/mkdocs-charts-plugin/main/docs/assets/charts/data/basic_bar_chart.json" }

JSON-LD e Schema.org✈

Abra arquivo.md e adicione os metadados. Isso permite que você coloque metadados no topo dos arquivos markdown na sintaxe YAML. Esses metadados devem estar entre 3 hífens acima e abaixo. Fonte: 1

---
layout: tutorial
schemadotorg:
 "@context": http://schema.org/
 "@type": CreativeWork
 about: "This is a training material about schema.org"
 audience:
   - "@type": Audience
     name: WebMaster
 genre: "Tutorial"
 name: "Adding schema.org to your website"
 author: ["Fred Dibnah", "Niall Beard"]
 contributor:
   - "@type": Person
     name: "Frank Spencer"
 description: "In order to establish higher search results for online resources"
 keywords: ["schemaorg", "TeSS"]
 license: CC-BY 4.0
 version: 1.0
---

Meu tutorial incrível✈

Este é o meu tutorial. É ótimo porque

• É grátis
• Está nas Páginas do Github
• Tem schema.org

Projeto Setorial: Gestão de normativos de aeronavegabilidade (out/2021)✈

Entregas✈

• A1 = Prototipação de Base de dados + Busca + interfaces;
• A2 = Levantamento e padronização de fontes de dados - Projeto piloto (GTNI);
• A3 = Implementação de fórum com integração das informações do SEAM (desejável);
• A4 = Interface eletrônica para a promoção de busca a material acadêmico;
• A5 = Repositório de discussões técnicas (informais);
• A6 = Proposta de evolução do processo de Policy File.

Problema✈

Como melhorar a recuperação de informações de normativos de aeronavegabilidade?

Conceitos✈

• Recuperação de informações (bases de dados e interfaces)

[ Dado -> Conector -> Dado ]

[ Ferramenta de busca ]

• Controle e versionamento de dados para processo colaborativo gerenciável

GIT

• Envolvimento dos especialista do domínio

Servidores da SAR

Dados conectados✈

1. Preparar os Stakeholders: formar os usuários para criar e manter os dados conectados
2. Selecionar o conjunto de dados: definir quais dados serão publicados e conectá-los para reuso
3. Modelar os dados: representar os dados e relações
4. Nomear bons URIs
5. Padronizar vocabulário para publicação
6. Preparar interface para humanos e máquinas
7. Reconhecer a função social: comprometimento do publicador ao longo do tempo

Fonte: Adaptado de MARTINS (2018)[1] - https://repositorio.unb.br/handle/10482/34816

Recuperação de informações (entrega A1)✈

Tabelas✈

• HTML5, bibliotecas em Javascript e sistemas dedicados (Datasette)

Teste Datasette✈

Datasette Lite✈

Carregando mais de uma base de dados: BASE DE REGULAMENTOS DA ANAC + BASE DE AERONAVES

https://lite.datasette.io/?csv=https://raw.githubusercontent.com/gabrielmacedoanac/flat-data-anac/main/regulamentos-anac-tags.csv&csv=https://raw.githubusercontent.com/gabrielmacedoanac/flat-data-anac/main/aeronaves.csv Padrão: https://lite.datasette.io/ + ?csv=URL&csv=URL

Teste Flatgithub✈

• Flatgithub #flatdata para integração contínua (automatizada)

Grafos✈

Visualização de grafos interativos para a descoberta de informações.

• Kumu.io
• GraphCommons

Teste Kumu.io✈

• Acesse em tela cheia em: https://kumu.io/anac/anac

Teste GraphCommns✈

• Acesse em tela cheia em: https://graphcommons.com/graphs/56d77bb0-8668-4e0a-ac80-374b9d79afa1

Sites estáticos✈

• MkDocs
• WikiANAC

Fórum (entrega A3 mar/2022)✈

• Discourse
• Imagem:
• Iframe:

Evolução do processo de Policy File (entrega A6)✈

• Banco de Policy Files

Próximos passos✈

1. Validação com outros usuários

2. Solicitação de ferramenta - contrato STI para Elastic Search

3. Meilisearch (protótipo entregue em mar/2022 - alternativa ao Elastic Search)