Ещё один проект по быстрому созданию приложений на основе датасетов Preswald [1]. С открытым кодом, под лицензией Apache 2.0, вместо low code/no-code пропагандируют принцип Code-First Simplicity (минимальный, но необходимый код), а также декларативное программирование через конфигурацию в toml файлах.

Когда и кому такой инструмент зайдёт? Тем кому нужно быстро визуализировать данные в наглядном виде и предоставлять их в таком виде пользователям. В этом смысле продукт похож чем-то на Observable или Datasette [2] .

На мой взгляд в части демонстрации возможностей инструмента команда как-то сильно недорабатывает, не видно интерактивных демо, а с другой стороны это же просто ещё один инструмент в копилку аналогичных. Возможно, полезный в будущем.

Ссылки:
[1] https://github.com/StructuredLabs/preswald
[2] https://datasette.io

#opensource #datatools

Полезные ссылки про данные, технологии и не только:
- Kreuzberg [1] библиотека для Python по извлечению текста из документов, поддерживает множество форматов, внутри использует Pandoc и Tesseract OCR. Создано как раз для использования в задачах RAG (Retrieval Augmented Generation) с прицелом на локальную обработку данных и минимумом зависимостей. Лицензия MIT
- Validoopsie [2] другая библиотека для Python для валидации данных. Использует библиотеку Narwhals благодаря которой подключается к почти любым видами дата-фреймов. Выглядит полезной альтернативой Great Expectations, лично для меня в валидации данных глобальный нерешённый вопрос в том что тут правильнее, код или декларативное программирования. Иначе говоря, правила проверки должны ли быть отчуждаемыми от языка разработки. Здесь валидация встроена в код, но поверх можно сделать и декларативный движок. Лицензия MIT
- Scripton [3] коммерческое IDE для Python с необычной фичей визуализации данных в реальном времени. Есть только скриншоты, записи экрана и коммерческая версия для macOS. Для тех кто занимается алгоритмической визуализацией может быть удобно, для остальных задач пока нет такой уверенности.
- New horizons for Julia [4] по сути статья о том что язык программирования Julia ещё жив и развивается. Правда медленно, на мой взгляд, но вроде как есть позитивное движение за пределами научных областей. Лично я почти не сталкивался с Julia кроме как на уровне примеров кода, но хорошо если он кому-то нравится и полезен.
- Data-Driven Scrollytelling with Quarto [5] визуализация дата-историй с помощью движка Quarto, итоги конкурса таких визуализаций с большим числом примеров и победителей. Примеры все от команды компании Posit которая этот open-source движок Quarto и разрабатывает. Скажу отдельно что это очень правильно. Если ты делаешь любой движок по визуализации, то просто обязательно надо проводить такие конкурсы.
- The Best Way to Use Text Embeddings Portably is With Parquet and Polars [6] ещё один обзор о том насколько эффективен Parquet в связке с Polars для работы с данными, в данном случае данными карт Magic of the Gathering. Автор тоже задаётся вопросом о том почему Parquet не поддерживается в MS Excel.
- How to Make Superbabies [7] особенно длинный лонгрид о том как генетическими изменениями можно улучшать человека, создавать супер детей или "оптимизированных детей", как ещё пишет автор. Читать и думать об этом надо потому что всё идёт к тому что скоро это станет ещё одной острой социальной и геополитической темой.

Ссылки:
[1] https://github.com/Goldziher/kreuzberg
[2] https://github.com/akmalsoliev/Validoopsie
[3] https://scripton.dev/
[4] https://lwn.net/Articles/1006117/
[5] https://posit.co/blog/closeread-prize-winners/
[6] https://minimaxir.com/2025/02/embeddings-parquet/
[7] https://www.lesswrong.com/posts/DfrSZaf3JC8vJdbZL/how-to-make-superbabies

#opensource #data #datatools #dataviz #genetics #python

Свежий полезный инструмент smallpond [1] от команды DeepSeek AI для тех кто работает с данными большого объёма и с необходимостью их распределения. Под капотом у него DuckDB и 3FS [2], другая разработка от DeepSeek AI в виде распределённой файловой системы с оптимизацией под обучение ИИ.

Ключевое - масштабируемость до петабайтных датасетов. Думаю что полезно для всех датасетов начиная с 1 ТБ и с масштабированием, а для данных объёмом поменьше уже будет избыточно.

Ссылки:
[1] https://github.com/deepseek-ai/smallpond
[2] https://github.com/deepseek-ai/3FS

#opensource #data #datatools

Полезные ссылки про данные технологии и не только:
- Graph Databases after 15 Years – Where Are They Headed? [1] автор рассказывает об эволюции графовых баз данных и главный вывод что они стали очень нишевыми и в упадке, кроме очень узких применений.
- Keep Canvases Moving with DuckDB on the Server [2] count.io, сервис онлайн BI внедрили DuckDB для выполнения серверных запросов. Результаты в немедленном сокращении стоимости их выполнения.
- Polars Cloud; the distributed Cloud Architecture to run Polars anywhere [3] команда Polars запустила облачный сервис со своим продуктом, пока в режиме раннего доступа. Обещают масштабирование датафреймов и тд. Главное чтобы их открытый продукт при этом не пострадал или не оказался под какой-нибудь не совсем открытой лицензией.
- What Is a Flat File? [4] обзор текстовых форматов распространения файлов, поверхностный, но полезный для начинающих.
- Mistral OCR [5] переводчик PDF файлов в файлы Markdown от команды создателей Mistral AI. Говорят сами про себя что они лучшие в этом деле, но проверить пока не проверял.
- Aider is AI pair programming in your terminal [6] инструмент для подключения ИИ к написанию кода, умеет подключаться ко множеству моделей включая локальные. В том числе примеры по работе с данными [7]

Ссылки:
[1] https://www.youtube.com/watch?v=X_RFo616M_U
[2] https://count.co/blog/announcing-duckdb-on-the-server
[3] https://pola.rs/posts/polars-cloud-what-we-are-building/
[4] https://evidence.dev/blog/what-is-a-flat-file
[5] https://mistral.ai/news/mistral-ocr
[6] https://aider.chat/
[7] https://aider.chat/examples/census.html

#opensource #ai #data #datatools #rdbms

В рубрике как это устроено у них Суверенное Технологическое Агентство Германии ( Sovereign Tech Agency) [1] специализированное агентство при The Federal Agency for Disruptive Innovation при Правительстве страны со специализацией на поддержке проектов с открытым кодом. Причём поддерживают они не просто раздачей грантовых средств, а то что можно назвать системной поддержкой сообщества.

У агентства действует четыре программы:
- Sovereign Tech Fund - фонд распределяющий грантовые программы на продукты с открытым кодом
- Sovereign Tech Resilience - целевая программа повышения надёжности открытого кода (финансирование исправления ошибок, общей инфраструктуры и тд.)
- Sovereign Tech Fellowship - на русский язык сложно правильно перевести слово fellowship, так что это программа фэллоушипа для разработчиков открытого кода когда их, по сути, берут на работу для того чтобы они 100% занимались только открытым кодом по своим проектам
- Sovereign Tech Challenge - программа целевых конкурсов для разработчиков открытого ПО

Почему это важно? Потому что кроме просто открытого кода общего назначения агентство финансировало и финансирует проекты связанные с данными. Например, curl получил поддержку в 195 тысяч евро в 2022 и 2023 года [2] потому что curl - это инструменты выгрузки данных;) Это более всего похоже на то что пара человек работала над проектом фуллтайм 2 года. А в 2025 и 2026 году агентство будет финансировать команду OpenStreetMap на сумму в 384 тысячи евро [3].

Ограничение агентства в том что они финансирует только заявки от организаций и разработчиков находящихся в Германии, зато это именно финансирование общественного блага именно в той форме которая не вызывает вопросов.

Ссылки:
[1] https://www.sovereign.tech
[2] https://www.sovereign.tech/tech/curl
[3] https://www.sovereign.tech/tech/openstreetmap

#opensource #data #germany

Полезные ссылки про данные, технологии и не только:
- The data validation landscape in 2025 [1] обзор библиотек для языка Python по проверке данных, охватывает только open source, без SaaS зависимостей типа Soda, но с перечислением альтернатив для great expectations. Полезно всем кто пишет тесты по проверке датасетов.

- Cutting-edge web scraping techniques workshop at NICAR 2025 [2] лонгрид/обзор/материал семинара по продвинутым техникам скрейпинга сайтов, включая использование LLM, GitHub Actions, Google AI Studio и других. Автор Simon Wilson хорошо известный многим дата журналистам, автор проекта Datasette

- NVIDIA-Ingest: Multi-modal data extraction [3] ускоренное извлечение метаданных из офисных документов и pdf с помощью сервисов NDIVIA. Не пробовал ещё, но потенциально важная штука для ускорения таких задач

- Defog Introspect: Deep Research for your internal data [4] выглядит как интересный пока ещё не продукт, но демо по исследованию датасетов и PDF файлов как структурированных источников, использует несколько внешних LLM.

- Introducing the New OpenAIRE Graph API: Enhanced functionalities and real-world applications [5] у проекта поисковика/агрегатора Евросоюза по научным результатам (статьи, данные, записи в базах и тд) появилось новое графовое API. Обещают представить его 3 апреля.

- Updating the Beneficial Ownership Data Standard RDF vocabulary to help linked data users [6] обновлённый стандарт публикации данных о конечных владельцах компаний, на сей раз для тех кто хочет использовать эти данные как связанные данные.

Ссылки:
[1] https://aeturrell.com/blog/posts/the-data-validation-landscape-in-2025/
[2] https://github.com/simonw/nicar-2025-scraping/
[3] https://github.com/NVIDIA/nv-ingest
[4] https://github.com/defog-ai/introspect
[5] https://www.openaire.eu/eventdetail/1427/introducing-the-new-openaire-graph-api-enhanced-functionalities-and-real-world-applications
[6] https://www.openownership.org/en/blog/updating-the-beneficial-ownership-data-standard-rdf-vocabulary-to-help-linked-data-users/

#opendata #linkeddat #opensource #webscraping #dataquality #openaire #openaccess

DuckDB выпустили UI интерфейс к базе данных [1] с открытым кодом (встроено в клиентское приложение DuckDB начиная с версии 1.2.11).

Запустить его можно командой duckdb -ui в командной строке и работать словно с тетрадками Jupyter Notebook или инструментами вроде OpenRefine.

Для тех кто сталкивается с задачами вроде Exploratory data analysis (EDA), когда вручную анализируешь данные, инструмент будет бесценен.

Сам UI сделан через расширение DuckDB компанией MotherDuck и поэтому включает авторизацию в их облачный сервис, что, впрочем, не мешает использовать его только локально.

Исходный код на C++ и JS доступен под лицензией MIT [2], при желании можно форкнуть и создать интерфейс с собственными плюшками, командной работе, авторизацией через другие сервисы и тд. А можно доработать его и сделать полноценную замену OpenRefine, к примеру.

Полезная штука по всем параметрам.

Ссылки:
[1] https://duckdb.org/2025/03/12/duckdb-ui
[2] https://github.com/duckdb/duckdb-ui

#opensource #duckdb #ui #data #datatools

SQLRooms [1] свежий инструмент с открытым кодом в жанре "BI для небогатых". Под капотом DuckDB-WASM, снаружи приложение на React. Позволяет строить разные интерактивные дашборды, с графиками и без, с AI и без. Самое главное что небольшими усилиями. Не no-code, но ближе к low-code.

У них симпатичный пример аналитики через LLM [2] и много других примеров. В живых примерах также интересно посмотреть на Flowmap City [3] и Cosmograph [4].

Для участников хакатонов будет особенно полезно, можно быстро сделать красивую визуализацию.

Открытый код и лицензия MIT.

Ссылки:
[1] https://sqlrooms.org
[2] https://sqlrooms-ai.netlify.app/
[3] https://www.flowmap.city/
[4] https://cosmograph.app/

#opensource #duckdb #data #dataviz #datatools

Для тех кто любит историю и работает с данными и цифровыми проектами ORBIS [1] интерактивная динамическая модель расчёта времени передвижения по дорогам Римской Империи.

За проектом большая работа по расчёту дистанций, оценке времени передвижения в зависимости от вида транспорта, сезона и многого другого. И всё это нанесено на карту и сделано в форме инструмента расчёта и визуализации.

Проекту много лет, более 12, его код доступен [2], правда, подозреваю что в текущей форме там всё надо было бы переделывать. Там же в репозитории есть и данные, всё под лицензией MIT.

Ссылки:
[1] https://orbis.stanford.edu
[2] https://github.com/emeeks/orbis_v2

#opendata #opensource #history #digitalhumanities #romanempire

Полезные ссылки про данные, технологии и не только:
- czkawka [1] утилита удаления дублирующихся файлов, музыки, видео и иных файлов. Полезна всем кто работает с большими личными архивами. Слово польское, произносится как чавка, переводится как икота. Называть программы телесными и душевными состояниями звучит как начало хорошего тренда, кто подхватит?
- glance [2] персональная читалка RSS и других новостей, open source и self hosted. Давно не пользовался подобным, но актуально для многих.
- coreutils [3] утилиты GNU переписанные на Rust. Просто уже массовое какое-то явление, перепиши это на Rust. Я лично не против, может быть даже они работают лучше.
- audaris.ai [4] в этот раз не открытый код, а стартап по превращению статей в подкасты. не первый раз вижу их на сайтах некоторых СМИ и сама идея мне нравится. Поддерживают всего 10 языков, так что тут есть пространство для их конкурентов. Подкидываю идею, анализировать книги с помощью AI, идентифицировать персонажи и диалоги и делать их озвучивание наиболее близкими к персонажам голосами, разными.
- Research Handbook on Open Government [5] - научное руководство по открытости гос-ва, полезная книжка, но открыта лишь частично, остальное за деньги. Про научные подходы к исследованию этой темы, важно для тех кто исследует тематику госуправления.
- Lacuna Fund [6] один из немногих фондов выдающий гранты на создание датасетов для ИИ, но... только для стран Юга. Грантовая программа за 2024 год закончена, но на сайте много датасетов, в основном африканских стран. Может быть туда можно подаваться из стран Центральной Азии и Армении? Может быть
- Fair Forward [7] германская государственная программа поддержки открытости (данных, кода, моделей для ИИ) для развивающихся стран. Они же финансируют, в том числе, Lacuna Fund

Ссылки:
[1] https://github.com/qarmin/czkawka
[2] https://github.com/glanceapp/glance
[3] https://github.com/uutils/coreutils
[4] https://www.adauris.ai/
[5] https://www.elgaronline.com/edcollbook/book/9781035301652/9781035301652.xml
[6] https://lacunafund.org
[7] https://www.bmz-digital.global/en/overview-of-initiatives/fair-forward/

#opendata #opensource #startups #ai #books #readings