Передовые методы визуализации данных для получения аналитической информации

В эпоху больших данных и информационной перегрузки перед исследователями стоит непростая задача осмысления огромных наборов данных для извлечения ценной информации. Именно здесь в игру вступают передовые методы визуализации данных. Визуализация данных – это не просто создание красивых диаграмм и графиков; это мощный инструмент для преобразования сложных данных в понятные визуальные эффекты, которые помогают принимать решения, выявлять закономерности и эффективно сообщать результаты исследований.

Почему визуализация данных важна в исследованиях

В сфере исследований визуализация данных — это не просто аксессуар, а важный инструмент для понимания постоянно расширяющегося ландшафта данных. Поскольку исследователи сталкиваются со все более обширными и сложными наборами данных, значение визуализации данных становится еще более очевидным. Вот убедительные причины, почему визуализация данных важна в исследованиях:

  1. Упрощение сложности: наборы исследовательских данных могут быть чрезвычайно сложными, с многочисленными переменными, зависимостями и нюансами. Визуализация данных служит переводчиком, преобразующим эту сложность в интуитивно понятные визуальные эффекты. Исследователи могут преобразовать сложную информацию в диаграммы, графики и диаграммы, которые легко усваиваются, что обеспечивает более четкое понимание данных.

  2. Выявление закономерностей. Люди по своей природе являются визуальными существами, умеющими распознавать закономерности и тенденции с помощью зрения. Визуализация данных использует эту врожденную способность, позволяя исследователям выявлять важные закономерности, отклонения и корреляции, которые могли оставаться скрытыми в необработанных данных. Эти визуальные подсказки могут привести к формулированию новых гипотез и направлений исследований.

  3. Эффективное общение. Результаты исследований имеют такое же влияние, как и их общение с другими людьми, будь то коллеги, заинтересованные стороны или широкая общественность. Визуализация данных является высокоэффективным инструментом коммуникации, поскольку она преодолевает языковые барьеры и лаконично передает сложную информацию. Привлекательные визуальные эффекты могут сделать результаты исследований доступными и привлекательными для различной аудитории.

  4. Расширение возможностей принятия решений. В процессе исследования решения должны приниматься на каждом этапе – от планирования эксперимента до интерпретации данных. Визуализация данных предоставляет исследователям информацию, необходимую для принятия обоснованных решений. Будь то оптимизация экспериментальных параметров или совершенствование стратегий сбора данных, визуализация дает ценные рекомендации.

  5. Исследование и итерация. Визуализация данных не статична; это динамический процесс. Исследователи могут взаимодействовать с визуализациями для изучения данных в режиме реального времени. Такая интерактивность позволяет им задавать вопросы «а что, если», проверять гипотезы и получать более глубокое понимание, манипулируя данными и углубляясь в них. Инструменты визуализации, позволяющие проводить исследования, способствуют итеративному и адаптивному исследовательскому подходу.

  6. Целостный взгляд: Комплексное исследование часто предполагает интеграцию разнообразных наборов данных из разных источников. Визуализация данных предоставляет средства для объединения и связного представления этой информации. Визуализируя данные с разных точек зрения и из разных областей, исследователи получают целостное представление, которое способствует более глубокому пониманию сложных явлений.

  7. Обеспечение качества. Визуализации служат механизмом контроля качества. Они могут помочь исследователям выявить аномалии, ошибки или несоответствия в данных. Обнаружение расхождений на ранних этапах исследовательского процесса имеет решающее значение для обеспечения целостности данных и строгости исследования.

  8. Эффективная коммуникация. Исследователи часто испытывают нехватку времени, поэтому очень важно быстро передавать идеи. Визуализация данных сжимает информацию в формат, который можно быстро интерпретировать. Такая эффективность упрощает исследовательский процесс — от анализа данных до принятия решений.

Визуализация данных — это больше, чем просто средство привлекательного представления данных; это путь к пониманию, открытиям и эффективному общению в исследовательской сфере. Исследователи, использующие возможности визуализации данных, не только улучшают собственное понимание данных, но и дают возможность другим участвовать в их исследованиях и развивать их, в конечном итоге продвигая знания и инновации.

Receive Free Grammar and Publishing Tips via Email

 

Интерактивные информационные панели

В постоянно развивающемся мире исследований, основанных на данных, статические диаграммы и графики уступают место более динамичному и ориентированному на пользователя подходу: интерактивным информационным панелям. Эти сложные инструменты визуализации данных получили известность благодаря своей способности предоставлять исследователям возможность проводить исследования в реальном времени, улучшать коммуникацию и принимать решения на основе данных.

Сила интерактивности:

Интерактивные информационные панели — это удобные интерфейсы, которые позволяют исследователям взаимодействовать с данными динамично и персонализированно. Обычно это веб-приложения или программное обеспечение, которые позволяют пользователям легко манипулировать и исследовать данные. Вот почему интерактивные информационные панели меняют исследовательскую среду:

  1. Исследование в реальном времени. Традиционные статические визуальные эффекты дают ограниченную информацию, поскольку представляют фиксированное представление данных. С другой стороны, интерактивные информационные панели позволяют исследователям взаимодействовать с данными в режиме реального времени. Пользователи могут увеличивать отдельные точки данных, фильтровать информацию и даже углубляться в базовые наборы данных. Это исследование в реальном времени способствует более глубокому пониманию сложных исследовательских данных.

  2. Настройка. Интерактивные информационные панели легко настраиваются. Исследователи могут адаптировать макет панели мониторинга, виджеты и источники данных в соответствии со своими конкретными исследовательскими потребностями. Такая гибкость гарантирует, что информационная панель соответствует целям исследования, и облегчает принятие решений на основе данных.

  3. Многомерное понимание: сложные исследовательские вопросы часто требуют изучения данных из нескольких измерений. Интерактивные информационные панели позволяют исследователям накладывать различные наборы данных, применять различные визуализации и исследовать корреляции между переменными. Этот многомерный подход может раскрыть скрытые закономерности и взаимосвязи, имеющие решающее значение для понимания результатов исследования.

  4. Дизайн, ориентированный на пользователя. Пользовательский опыт находится на переднем крае дизайна интерактивных панелей. Как исследователи, так и заинтересованные стороны могут интуитивно перемещаться по данным, не нуждаясь в продвинутых технических навыках. Этот ориентированный на пользователя дизайн способствует сотрудничеству и обмену знаниями между исследовательскими группами и более широкой аудиторией.

  5. Эффективная коммуникация. Коммуникация имеет первостепенное значение в исследованиях, и в этом отношении превосходны интерактивные информационные панели. Они преобразуют данные в привлекательные визуальные эффекты, которые способствуют эффективному рассказыванию историй. Исследователи могут донести сложные выводы как до технической, так и до нетехнической аудитории, способствуя распространению знаний.

Инструменты и платформы:

Многочисленные инструменты и платформы позволяют исследователям создавать интерактивные информационные панели. Некоторые популярные варианты включают в себя:

  1. Tableau: Tableau известен своим удобным интерфейсом и мощными возможностями визуализации. Исследователи могут создавать интерактивные информационные панели, используя метод перетаскивания, что делает их доступными для пользователей с различным уровнем технических знаний.

  2. Microsoft Power BI: Power BI предлагает надежные возможности визуализации и интеграции данных. Он легко подключается к различным источникам данных и позволяет исследователям создавать интерактивные отчеты и информационные панели, которыми можно делиться между организациями.

  3. D3.js: Для тех, у кого есть навыки программирования, D3.js обеспечивает беспрецедентную гибкость в создании пользовательских интерактивных визуализаций и информационных панелей. Это библиотека JavaScript, которая позволяет полностью контролировать процесс визуализации.

  4. Google Data Studio: бесплатная платформа Google позволяет исследователям создавать интерактивные отчеты и информационные панели, используя данные из различных источников Google и сторонних источников. Это универсальный инструмент для визуализации данных и составления отчетов.

Интерактивные информационные панели представляют собой сдвиг парадигмы в том, как исследователи взаимодействуют с данными и передают их. Они позволяют исследователям динамически изучать данные, адаптировать свой исследовательский опыт и эффективно сообщать результаты. Поскольку исследования, основанные на данных, продолжают развиваться, внедрение интерактивных информационных панелей может стать отличительной чертой успешных, гибких и эффективных исследовательских усилий.

Географические информационные системы (ГИС)

В исследованиях, особенно при работе с пространственными данными, понимание географического контекста часто имеет первостепенное значение. Географические информационные системы (ГИС) играют ключевую роль в предоставлении исследователям инструментов, необходимых для сбора, анализа и визуализации географической информации. ГИС – это не просто создание карт; это междисциплинарный подход, который объединяет пространственные данные, технологии и анализ для принятия обоснованных решений.

Сущность ГИС:

ГИС — это система, которая позволяет исследователям собирать, хранить, манипулировать, анализировать и визуализировать пространственные или географические данные. Он охватывает широкий спектр типов данных, включая карты, спутниковые снимки, географические координаты и даже социальные и экологические данные, привязанные к конкретным местам. Вот почему ГИС бесценна в исследованиях:

  1. Пространственный анализ: ГИС позволяет исследователям выполнять пространственный анализ, который включает в себя изучение закономерностей данных, взаимосвязей и тенденций в зависимости от их географического местоположения. Это может быть особенно полезно в таких областях, как эпидемиология, городское планирование, экология и археология.

  2. Интеграция данных: ГИС облегчает интеграцию различных наборов данных. Исследователи могут накладывать различные слои данных, такие как демографическая информация, землепользование и инфраструктура, чтобы получить полное представление о конкретной географической области. Эта интеграция может выявить корреляции и понимание, которые могут быть неуловимы в изолированных наборах данных.

  3. Визуализация. Карты — один из наиболее эффективных способов передачи географической информации. ГИС позволяет исследователям создавать визуально привлекательные карты, которые просто и интуитивно передают сложные данные. Эти карты не ограничиваются статичными изображениями; интерактивные карты ГИС позволяют пользователям динамически исследовать данные.

  4. Поддержка принятия решений: ГИС — мощный инструмент поддержки принятия решений. Исследователи могут использовать ГИС для моделирования сценариев, оценки рисков и оптимизации распределения ресурсов на основе пространственных данных. Например, это может помочь градостроителям определить оптимальные места для новой инфраструктуры или помочь защитникам природы определить критически важные места обитания.

Применение ГИС в исследованиях:

ГИС находит применение в широком спектре областей исследований:

  1. Эпидемиология: ГИС помогает отслеживать и анализировать распространение болезней путем картирования случаев, выявления горячих точек и понимания факторов, способствующих вспышкам.

  2. Наука об окружающей среде: ГИС играет важную роль в оценке изменений окружающей среды, мониторинге экосистем и планировании усилий по сохранению.

  3. Городское планирование: градостроители используют ГИС для оптимизации землепользования, транспортных сетей и готовности к стихийным бедствиям.

  4. Археология. Археологи используют ГИС для документирования мест раскопок, анализа исторических ландшафтов и изучения древних поселений.

  5. Антикризисное управление: во время стихийных бедствий или гуманитарных кризисов ГИС помогает реагировать на стихийные бедствия и распределять ресурсы.

Популярные ГИС-инструменты:

Несколько программ и инструментов ГИС удовлетворяют разнообразные потребности исследователей:

  1. Esri ArcGIS: комплексная ГИС-платформа, используемая в различных отраслях для картографирования, анализа и визуализации.

  2. QGIS: ГИС-программное обеспечение с открытым исходным кодом, известное своей универсальностью и обширной библиотекой плагинов.

  3. Google Earth Pro: предлагает базовые возможности ГИС и доступен широкой аудитории.

  4. GRASS GIS: ГИС-программное обеспечение с открытым исходным кодом, предназначенное для анализа и моделирования геопространственных данных.

Географические информационные системы (ГИС) превратились в незаменимые инструменты для исследователей во многих дисциплинах. Они дают исследователям возможность использовать возможности пространственных данных, выполнять углубленный пространственный анализ и создавать убедительные карты и визуализации. Будь то отслеживание распространения заболеваний, оценка изменений окружающей среды или оптимизация городского планирования, ГИС играет ключевую роль в раскрытии информации и информировании о принятии решений в области исследований. По мере развития технологий и повышения доступности пространственных данных ГИС будет продолжать определять будущее исследований.

Сетевые визуализации

В сфере анализа данных и исследований сложные отношения и связи часто лежат под поверхностью и ждут, чтобы их раскопали. Сетевые визуализации — мощный инструмент для исследователей, позволяющий распутать эту сложную сеть взаимодействий. Они обеспечивают визуальное представление взаимосвязей внутри данных, упрощая понимание, анализ и извлечение значимой информации.

Понимание сетевых визуализаций:

По своей сути сетевая визуализация представляет объекты (узлы) и связи или отношения (ребра) между ними. Этими объектами могут быть все, что угодно: от пользователей социальных сетей и их связей до белков в биологической системе или аэропортов и маршрутов полетов. Сетевые визуализации направлены на преобразование этих абстрактных связей в четкие и интуитивно понятные визуальные шаблоны. Вот почему сетевая визуализация имеет решающее значение в исследованиях:

  1. Распознавание образов. Человеческий мозг умеет распознавать закономерности, особенно когда они представлены визуально. Сетевые визуализации позволяют исследователям выявлять кластеры, хабы, выбросы и другие закономерности в сложных наборах данных. Это может привести к обнаружению ключевых игроков, тенденций или аномалий.

  2. Сокращение объема данных. Сложные наборы данных могут перегружать исследователей, затрудняя извлечение значимой информации. Сетевые визуализации сжимают данные в более управляемую форму. Вместо просеивания строк и столбцов необработанных данных исследователи могут изучить структуру сети и быстро найти ценную информацию.

  3. Анализ отношений. Многие исследовательские вопросы вращаются вокруг понимания отношений. Сетевые визуализации превосходно отображают связи между объектами. Будь то анализ социальных сетей, биологических путей или логистики цепочки поставок, визуализация отношений улучшает понимание.

  4. Интерактивное исследование. Интерактивная сетевая визуализация предлагает динамичный способ исследования данных. Исследователи могут увеличивать масштаб конкретных узлов, фильтровать соединения и даже выполнять анализ в реальном времени. Такая интерактивность способствует более глубокому пониманию данных.

Применение сетевых визуализаций в исследованиях:

Сетевые визуализации имеют широкий спектр применений в исследованиях:

  1. Анализ социальных сетей: исследователи изучают связи между людьми в социальных сетях, чтобы понять потоки информации, влияние и структуры сообщества.

  2. Биологические сети. В биологии исследователи используют сетевую визуализацию для представления белок-белковых взаимодействий, сетей регуляции генов и метаболических путей.

  3. Транспорт и инфраструктура. Сетевые визуализации помогают анализировать транспортные системы, такие как дорожные сети, общественный транспорт и сети связи.

  4. Финансовые сети. В сфере финансов исследователи изучают сети финансовых транзакций и межбанковские связи для оценки системного риска.

  5. Анализ текста. Сетевые визуализации можно использовать для анализа взаимосвязей между словами или темами в текстовых данных, что помогает в обработке естественного языка и анализе настроений.

Инструменты для сетевой визуализации:

Для создания визуализаций сети доступно несколько программных инструментов и библиотек:

  1. Gephi: программное обеспечение с открытым исходным кодом для визуализации и исследования сетей, особенно популярное для анализа социальных сетей.

  2. Cytoscape: Cytoscape широко используется для анализа биологических сетей. Он универсален и поддерживает различные форматы данных.

  3. D3.js: Для тех, у кого есть навыки программирования, D3.js предлагает гибкость в создании пользовательских визуализаций сети с использованием JavaScript.

  4. Gephi: программное обеспечение с открытым исходным кодом для визуализации и исследования сетей, особенно популярное для анализа социальных сетей.

Сетевые визуализации предлагают мощную призму, с помощью которой исследователи могут раскрывать скрытые закономерности, взаимосвязи и идеи в сложных наборах данных. Будь то исследование социальных сетей, биологических систем или транспортных сетей, эти визуализации предоставляют средства для понимания и анализа связей способами, недоступными традиционным таблицам данных. Поскольку исследования продолжают углубляться во все более сложные сети, сетевая визуализация останется незаменимым инструментом для более глубокого понимания сложных взаимосвязей внутри данных.

3D-визуализации

Мир визуализации данных совершил революционный скачок в третье измерение с помощью 3D-визуализации. Эти динамические представления данных не только повышают глубину понимания, но также открывают новые перспективы и идеи. Независимо от того, исследуют ли сложные научные явления, архитектурные проекты или геологические образования, 3D-визуализация предоставляет исследователям мощный инструмент для более захватывающего взаимодействия с данными.

Раскрытие третьего измерения:

3D-визуализации придают данным глубину, превращая плоские диаграммы и графики в многоуровневые интерактивные возможности. Они особенно полезны при работе с данными, имеющими пространственные или объемные характеристики. Вот почему 3D-визуализации набирают обороты в исследованиях:

  1. Пространственный контекст. Во многих исследовательских сценариях пространственный контекст имеет решающее значение. Будь то анализ географических данных, архитектурных проектов или медицинских изображений, 3D-визуализация предоставляет исследователям пространственно точное представление. Это позволяет глубже понять значение данных в реальном мире.

  2. Упрощенная сложность: некоторые наборы данных по своей природе сложны, что затрудняет передачу полной картины в 2D. 3D-визуализация позволяет исследователям разбивать сложные структуры или отношения на более удобоваримые компоненты. Это упрощение помогает понять сложные системы.

  3. Интерактивное исследование. Интерактивность — отличительная черта 3D-визуализации. Исследователи могут манипулировать данными, вращать объекты, увеличивать отдельные области и даже анализировать 3D-модели. Такой практический подход к исследованию данных способствует более глубокому пониманию предмета.

  4. Визуальное воздействие: 3D-визуализации визуально поражают. Они захватывают аудиторию и удерживают ее внимание, что делает их эффективными инструментами для донесения результатов исследований до более широкой аудитории, включая неспециалистов.

Применение 3D-визуализации в исследованиях:

3D-визуализации находят применение в различных областях исследований:

  1. Медицинская визуализация: исследователи используют 3D-визуализацию для изучения медицинских изображений, таких как компьютерная томография и изображения МРТ, что помогает в диагностике и планировании лечения.

  2. Геологическое моделирование. Геологи используют 3D-визуализацию для понимания геологических образований, месторождений полезных ископаемых и подземных структур.

  3. Архитектурное проектирование. Архитекторы и градостроители используют 3D-визуализацию для создания и анализа проектов зданий, городских планировок и инфраструктурных проектов.

  4. Молекулярная биология. В молекулярной биологии трехмерная визуализация помогает исследователям понять структуру и функции сложных биомолекул, таких как белки и ДНК.

  5. Астрономия и астрофизика. Астрономы используют 3D-визуализации для моделирования небесных объектов, галактик и структуры Вселенной.

Инструменты для 3D-визуализации:

Для создания 3D-визуализации часто требуется специализированное программное обеспечение и инструменты:

  1. Blender: программное обеспечение для 3D-моделирования и анимации с открытым исходным кодом, подходящее для широкого спектра задач 3D-визуализации.

  2. Unity3D: популярен для создания интерактивных 3D-приложений, включая игры, симуляции и архитектурные визуализации.

  3. AutoCAD: широко используется в архитектуре и инженерии для создания 3D-моделей и проектов.

  4. ParaView: инструмент анализа и визуализации данных с открытым исходным кодом, предназначенный для крупномасштабных наборов данных и часто используемый в научных исследованиях.

3D-визуализация представляет собой значительный прогресс в области визуализации данных, предлагая исследователям возможность исследовать данные пространственно точным и интерактивным образом. Независимо от того, изучаете ли вы тонкости человеческого тела, исследуете геологические образования или разгадываете тайны космоса, 3D-визуализации предоставляют мощную линзу, с помощью которой исследователи могут получить более глубокое понимание и эффективно сообщить о своих открытиях. Поскольку технологии продолжают развиваться, 3D-визуализация будет играть все более важную роль в мире исследований.

Receive Free Grammar and Publishing Tips via Email

 

Визуализации, улучшенные машинным обучением

Слияние машинного обучения и визуализации данных породило новую эру динамичных и содержательных представлений. Визуализации, улучшенные машинным обучением, используют возможности искусственного интеллекта, чтобы не только создавать потрясающие визуальные эффекты, но также извлекать скрытые закономерности и генерировать ценную информацию на основе данных. Эта синергия между машинным интеллектом и человеческим восприятием революционизирует то, как исследователи взаимодействуют с данными и интерпретируют их.

Союз машинного обучения и визуализации:

В основе визуализации с использованием машинного обучения лежит интеграция передовых алгоритмов, которые могут анализировать данные, распознавать закономерности и делать прогнозы. Вот почему это слияние так преобразует мир исследований:

  1. Автоматическое распознавание образов. Алгоритмы машинного обучения превосходно справляются с выявлением сложных закономерностей в данных. При применении к визуализации эти алгоритмы могут автоматически обнаруживать тенденции, аномалии и корреляции, которые могут остаться незамеченными на традиционных диаграммах или графиках.

  2. Персонализированная информация: машинное обучение может адаптировать визуализацию к индивидуальным предпочтениям и потребностям. Такая персонализация гарантирует, что исследователи получат наиболее актуальную и эффективную информацию из данных.

  3. Анализ в реальном времени. Визуализации, улучшенные машинным обучением, могут обеспечить анализ и прогнозы в реальном времени. Это особенно ценно в сценариях, где быстрое принятие решений имеет решающее значение, например, на финансовых рынках или в здравоохранении.

  4. Интерактивность. Эти визуализации часто предлагают интерактивные функции, основанные на машинном обучении. Исследователи могут изучать данные, увеличивая масштаб, фильтруя и детализируя конкретные аспекты, повышая глубину анализа.

Применение визуализаций, улучшенных машинным обучением, в исследованиях:

Приложения визуализации, улучшенной машинным обучением, обширны и охватывают различные области исследований:

  1. Здравоохранение: визуализация медицинских изображений с использованием машинного обучения помогает на ранней стадии выявления заболеваний, таких как рак, путем выделения тонких аномалий на снимках.

  2. Финансы. В финансовых исследованиях эти визуализации помогают аналитикам определять рыночные тенденции, прогнозировать движение цен на акции и оценивать риск портфеля.

  3. Наука об окружающей среде: исследователи используют визуализацию, улучшенную машинным обучением, для анализа климатических данных, прогнозирования стихийных бедствий и мониторинга экологических изменений.

  4. Социальные науки: Социологи используют эти визуализации для анализа настроений в социальных сетях, отслеживания распространения информации и понимания поведения человека.

  5. Геномика: исследователи геномики используют визуализацию с улучшенным машинным обучением для расшифровки сложных генетических данных, идентификации генетических маркеров и изучения взаимосвязей между генами и заболеваниями.

Инструменты для визуализации, улучшенной машинным обучением:

Для создания визуализаций с улучшенным машинным обучением обычно требуются специализированные инструменты и библиотеки:

  1. TensorFlow и Keras: эти популярные платформы машинного обучения обеспечивают основу для создания и обучения моделей машинного обучения.

  2. Tableau: инструмент визуализации данных, который объединяет алгоритмы машинного обучения для расширенной аналитики и прогнозного моделирования.

  3. Plotly: библиотека Python для создания интерактивных визуализаций на основе машинного обучения.

  4. D3.js: те, у кого есть навыки программирования, могут использовать D3.js для создания пользовательских визуализаций с улучшенными возможностями машинного обучения.

Визуализация, улучшенная машинным обучением, представляет собой передовой подход к анализу и интерпретации данных. Используя возможности алгоритмов машинного обучения, исследователи могут получать более глубокие знания, делать прогнозы и персонализировать свой опыт исследования данных. Будь то здравоохранение, финансы, экология или социальные исследования, сочетание машинного интеллекта и визуализации дает исследователям возможность раздвинуть границы возможного в открытиях, основанных на данных. Поскольку машинное обучение продолжает развиваться, его роль в улучшении визуализации может изменить ландшафт исследований.

Заключение

Передовые методы визуализации данных являются бесценными инструментами в исследовательском инструментарии. Они дают исследователям возможность преобразовывать необработанные данные в практические идеи, эффективно сообщать результаты и принимать обоснованные решения. Независимо от того, исследуете ли вы сложные наборы данных, анализируете пространственные отношения или выявляете скрытые закономерности, эти методы могут вывести ваши исследования на новый уровень, открывая более глубокое понимание вашего предмета. Итак, воспользуйтесь возможностями расширенной визуализации данных и раскройте весь потенциал своих исследовательских усилий.


Topics : Презентации Продвижение исследований
Только на этой неделе - скидка 50% на нашу услугу научного редактирования
May 27, 2016

Только на этой неделе - скидка 50% на нашу услугу научного редактирования...


Подготовка рукописей для публикации в Waterbirds
Feb. 24, 2016

Журнал Waterbirds теперь включил Falcon Scientific Editing в свой список ...


JPES рекомендует Falcon Scientific Editing
Jan. 21, 2016

Falcon Scientific Editing теперь в списке компаний, рекомендуемых румынск...


Useful Links

Academic Editing | Thesis Editing | Editing Certificate | Resources