Полезные ссылки про технологии, данные и не только:
- Top Programming Languages 2024 [1] от IEEE Spectrum, для интриги не назову языки лидеры. Но всё очевидно:)
- GCSE results 2024: The main trends in grades and entries [2] лонгрид про данные результатов британского экзамена GCSE от Education Datalab.
- New Washington Post AI tool sifts massive data sets [3] в Axios о том что у Washington Post новый ИИ инструмент для просеивания данных, через него уже прогнали базу видеороликов кандидатов в президенты [4].
- Using Perplexity to prepare to job interview [5] автор описывает инструкции и шаблон промпт по подготовке к интервью компании на основании описания вакансии. Эта идея имеет больше глубины чем кажется на первый взгляд. Применимо не только к подготовке к интервью, но и в принятии решения откликаться ли на вакансию.
- Benchmarking energy usage and performance of Polars and pandas [6] сравнение энергопотребления при использовании Polars и Pandas. Интересен сам факт сравнения, но объекты сравнения подобраны плохо. Сравнивать надо с теми же движками что применялись в 1 billion rows challenge, а не вот так. Pandas уже какое-то время рассматривается как референсный продукт, хуже которого быть нельзя в части скорости работы с данными.
- No, 80% of data isn’t spatial (and why that is a good thing) [7] автор опровергает, вернее, пытается опровергнуть тот факт что 80% датасетов это геоданные. Нууу, вот тут то можно и поспорить. Количественно точно не 80%. А вот качественно, вернее объёмно по хранению... До того как объёмы геномных данных не начали накапливаться десятками петабайтов, а это где-то лет 5 назад началось, геоданные, с учётом данных наук о Земле, могли по объёму быть и более 80%. Сейчас я думаю что геномные данные составляют не менее 50%: данных.
Ссылки:
[1] https://spectrum.ieee.org/top-programming-languages-2024
[2] https://ffteducationdatalab.org.uk/2024/08/gcse-results-2024-the-main-trends-in-grades-and-entries/
[3] https://www.axios.com/2024/08/20/washington-post-ai-tool-data
[4] https://www.washingtonpost.com/elections/interactive/2024/republican-campaign-ads-immigration-border-security/
[5] https://www.linkedin.com/posts/patleomi_i-just-unlocked-a-really-cool-new-use-case-activity-7232456130281549825-onDm
[6] https://pola.rs/posts/benchmark-energy-performance/
[7] https://www.spatialstack.ai/blog/no-80-of-data-isn-t-spatial-and-why-that-is-a-good-thing
#data #ai #geodata #readings
- Top Programming Languages 2024 [1] от IEEE Spectrum, для интриги не назову языки лидеры. Но всё очевидно:)
- GCSE results 2024: The main trends in grades and entries [2] лонгрид про данные результатов британского экзамена GCSE от Education Datalab.
- New Washington Post AI tool sifts massive data sets [3] в Axios о том что у Washington Post новый ИИ инструмент для просеивания данных, через него уже прогнали базу видеороликов кандидатов в президенты [4].
- Using Perplexity to prepare to job interview [5] автор описывает инструкции и шаблон промпт по подготовке к интервью компании на основании описания вакансии. Эта идея имеет больше глубины чем кажется на первый взгляд. Применимо не только к подготовке к интервью, но и в принятии решения откликаться ли на вакансию.
- Benchmarking energy usage and performance of Polars and pandas [6] сравнение энергопотребления при использовании Polars и Pandas. Интересен сам факт сравнения, но объекты сравнения подобраны плохо. Сравнивать надо с теми же движками что применялись в 1 billion rows challenge, а не вот так. Pandas уже какое-то время рассматривается как референсный продукт, хуже которого быть нельзя в части скорости работы с данными.
- No, 80% of data isn’t spatial (and why that is a good thing) [7] автор опровергает, вернее, пытается опровергнуть тот факт что 80% датасетов это геоданные. Нууу, вот тут то можно и поспорить. Количественно точно не 80%. А вот качественно, вернее объёмно по хранению... До того как объёмы геномных данных не начали накапливаться десятками петабайтов, а это где-то лет 5 назад началось, геоданные, с учётом данных наук о Земле, могли по объёму быть и более 80%. Сейчас я думаю что геномные данные составляют не менее 50%: данных.
Ссылки:
[1] https://spectrum.ieee.org/top-programming-languages-2024
[2] https://ffteducationdatalab.org.uk/2024/08/gcse-results-2024-the-main-trends-in-grades-and-entries/
[3] https://www.axios.com/2024/08/20/washington-post-ai-tool-data
[4] https://www.washingtonpost.com/elections/interactive/2024/republican-campaign-ads-immigration-border-security/
[5] https://www.linkedin.com/posts/patleomi_i-just-unlocked-a-really-cool-new-use-case-activity-7232456130281549825-onDm
[6] https://pola.rs/posts/benchmark-energy-performance/
[7] https://www.spatialstack.ai/blog/no-80-of-data-isn-t-spatial-and-why-that-is-a-good-thing
#data #ai #geodata #readings
IEEE Spectrum
The Top Programming Languages 2024
Typescript and Rust are among the rising stars
В рубрике интересных продуктов для публикации данных малоизвестный pycsw [1] движок с открытым кодом для публикации метаданных для геоданных. Поддерживает стандарты STAC API, CSW, OpenAPI, OGC Collections, OpenSearch, OAI-PMH и даже SRU, который, скорее, для библиотечных систем.
Имеет немного внедрений, около 50 по всему миру [2] во всяком случае тех что известны самим разработчикам.
Сильно менялся от версии к версии. До версии 3.0 был просто движком для публикации CSW каталогов, а с версии 3.0 чем-то стал конкурировать с геосервером или дополнять, тут уж как посмотреть.
С точки зрения архитектуры штука не то чтобы сильно современная, но открытый код, но расширяется плагинами и, в целом, функции индексации геоданных может выполнять неплохо если прикрутить к нему интерфейс, API для управления и тд.
Ссылки:
[1] https://pycsw.org
[2] https://raw.githubusercontent.com/geopython/pycsw.org/gh-pages/live-deployments.geojson
#opendata #geodata #datacatalogs #opensource
Имеет немного внедрений, около 50 по всему миру [2] во всяком случае тех что известны самим разработчикам.
Сильно менялся от версии к версии. До версии 3.0 был просто движком для публикации CSW каталогов, а с версии 3.0 чем-то стал конкурировать с геосервером или дополнять, тут уж как посмотреть.
С точки зрения архитектуры штука не то чтобы сильно современная, но открытый код, но расширяется плагинами и, в целом, функции индексации геоданных может выполнять неплохо если прикрутить к нему интерфейс, API для управления и тд.
Ссылки:
[1] https://pycsw.org
[2] https://raw.githubusercontent.com/geopython/pycsw.org/gh-pages/live-deployments.geojson
#opendata #geodata #datacatalogs #opensource
В рубрике интересных малоизвестных проектов по публикации данных WMO Information System (WIS) 2.0 [1] проект Всемирной метеорологической организации по стандартизированному и систематизированному сбору данных о местной погоде от национальных метеорологических агентств. WIS 2.0 представляет собой набор стандартов по предоставлению данных и для упрощения работы по стандартам WMO предоставляет открытое и бесплатное ПО WIS 2 in a box [2] в которое поступает данные со станций метеонаблюдения и данные предоставляются в виде OGC API (стандарт геоданных) через встроенный внутрь движок pygeoapi [3].
Все публикуемые в WIS 2.0 in a box стандартизированы, там всего несколько коллекций: метаданные, станции, уведомления о данных и ежечасные синоптические наблюдения.
Большая часть инсталляций WIS 2.0 in a box общедоступны, но и не очевидно может быть где найти, но и это не так сложно, если захотеть.
Вот примеры серверов с WIS 2 in a box:
- США https://wis2node.nws.noaa.gov
- Белиз https://wis.nms.gov.bz
- Казахстан https://wis2box.kazhydromet.kz
- Россия http://wis2box.mecom.ru
- Китай https://wis2node.wis.cma.cn/
И так далее, таких инсталляций довольно много, что делает pygeoapi одним из довольно популярных движков для публикации геоданных.
P.S. Мне так и не удалось найти инсталляции WIS 2.0 in a box в Армении, возможно его там и нет, а данные передаются каким-то другим образом. Как я помню, синоптические данные в странах СНГ собирались через Росгидромет.
Ссылки:
[1] https://community.wmo.int/en/activity-areas/wis
[2] https://docs.wis2box.wis.wmo.int/en/1.0b7/index.html
[3] https://pygeoapi.io/
#opendata #datacatalogs #geodata #datasets #synoptic #weather
Все публикуемые в WIS 2.0 in a box стандартизированы, там всего несколько коллекций: метаданные, станции, уведомления о данных и ежечасные синоптические наблюдения.
Большая часть инсталляций WIS 2.0 in a box общедоступны, но и не очевидно может быть где найти, но и это не так сложно, если захотеть.
Вот примеры серверов с WIS 2 in a box:
- США https://wis2node.nws.noaa.gov
- Белиз https://wis.nms.gov.bz
- Казахстан https://wis2box.kazhydromet.kz
- Россия http://wis2box.mecom.ru
- Китай https://wis2node.wis.cma.cn/
И так далее, таких инсталляций довольно много, что делает pygeoapi одним из довольно популярных движков для публикации геоданных.
P.S. Мне так и не удалось найти инсталляции WIS 2.0 in a box в Армении, возможно его там и нет, а данные передаются каким-то другим образом. Как я помню, синоптические данные в странах СНГ собирались через Росгидромет.
Ссылки:
[1] https://community.wmo.int/en/activity-areas/wis
[2] https://docs.wis2box.wis.wmo.int/en/1.0b7/index.html
[3] https://pygeoapi.io/
#opendata #datacatalogs #geodata #datasets #synoptic #weather
Вдогонку к тексту про недокументированные API, маленький лайфхак о котором мало кто знает. У сервисов ArcGIS проверка доступа к ним зависит от вида запрашиваемого контента, для одних и тех же данных. Если обратится по ссылке к HTML представлению то может быть ошибка 403, а если к JSON то всё возвращается.
На скриншотах сервер с данными ArcGIS в Индии. Его можно открыть по ссылке. Он выдаст 403 ошибку, потом добавляем ?f=json и получаем ответ в формате JSON. Что важно, даже несмотря на то что администратор ограничил просмотр директорий с сервисами.
Это уже чуть-чуть ближе к инфобезу, но серьёзные данные и так не выставляют в ArcGIS в открытый доступ, а краулеры вообще не знают что там администратор ограничил. JSON доступен и парсится? Вот и славно.
#opendata #undocumentedapi #datasets #arcgis #geodata
На скриншотах сервер с данными ArcGIS в Индии. Его можно открыть по ссылке. Он выдаст 403 ошибку, потом добавляем ?f=json и получаем ответ в формате JSON. Что важно, даже несмотря на то что администратор ограничил просмотр директорий с сервисами.
Это уже чуть-чуть ближе к инфобезу, но серьёзные данные и так не выставляют в ArcGIS в открытый доступ, а краулеры вообще не знают что там администратор ограничил. JSON доступен и парсится? Вот и славно.
#opendata #undocumentedapi #datasets #arcgis #geodata
В рубрике доступных, но недокументированных открытых данных которые. по хорошему, российское Минэкономразвития должно было бы публиковать на портале открытых данных если бы он был, геоданные инвестиционной карты РФ [1] хотя никак не обозначены и не документированы публично тем не менее доступны через интерфейсы API опенсорс продукта GeoServer который используется внутри этого портала. Разработчики закрыли интерфейс самого геосервера, но закрыть интерфейсы API невозможно без глубокой переделки сайта, поскольку именно с сайта слои автоматически подгружаются. Поэтому и рассказать об этом можно без опасений, API исчезнут только если исчезнет сам портал.
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/ows?service=WMS&version=1.1.1&request=GetCapabilities - WMS 1.1.1
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/ows?service=WMS&version=1.3.0&request=GetCapabilities - WMS 1.3.0
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/ows?service=WFS&version=1.0.0&request=GetCapabilities - WFS 1.0.0
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/ows?service=WFS&version=1.1.0&request=GetCapabilities - WFS 1.1.0
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/ows?service=WFS&version=2.0.0&request=GetCapabilities - WFS 2.0.0
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/ows?service=WCS&version=1.0.0&request=GetCapabilities - WCS 1.0.0
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/ows?service=WCS&version=1.1.0&request=GetCapabilities - WCS 1.1.0
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/ows?service=WCS&version=1.1.1&request=GetCapabilities - WCS 1.1.1
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/ows?service=WCS&version=1.1&request=GetCapabilities - WCS 1.1
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/ows?service=WCS&version=2.0.1&request=GetCapabilities - WCS 2.0.1
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/ows?service=WPS&version=1.0.0&request=GetCapabilities - WPS 1.0.0
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/gwc/service/tms/1.0.0 - TMS. 1.0.0
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/gwc/service/wms?request=GetCapabilities&version=1.1.1&tiled=true - WMTS 1.1.1
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/gwc/service/wmts?REQUEST=GetCapabilities - WMTS 1.0.0
Этот пример не единственный, в России общедоступных инсталляций GeoServer 12 штук, на сегодняшний день. Это немного, но они есть.
Ссылки:
[1] https://invest.gov.ru
#opendata #russia #datasets #geodata #spatial
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/ows?service=WMS&version=1.1.1&request=GetCapabilities - WMS 1.1.1
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/ows?service=WMS&version=1.3.0&request=GetCapabilities - WMS 1.3.0
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/ows?service=WFS&version=1.0.0&request=GetCapabilities - WFS 1.0.0
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/ows?service=WFS&version=1.1.0&request=GetCapabilities - WFS 1.1.0
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/ows?service=WFS&version=2.0.0&request=GetCapabilities - WFS 2.0.0
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/ows?service=WCS&version=1.0.0&request=GetCapabilities - WCS 1.0.0
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/ows?service=WCS&version=1.1.0&request=GetCapabilities - WCS 1.1.0
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/ows?service=WCS&version=1.1.1&request=GetCapabilities - WCS 1.1.1
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/ows?service=WCS&version=1.1&request=GetCapabilities - WCS 1.1
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/ows?service=WCS&version=2.0.1&request=GetCapabilities - WCS 2.0.1
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/ows?service=WPS&version=1.0.0&request=GetCapabilities - WPS 1.0.0
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/gwc/service/tms/1.0.0 - TMS. 1.0.0
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/gwc/service/wms?request=GetCapabilities&version=1.1.1&tiled=true - WMTS 1.1.1
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/gwc/service/wmts?REQUEST=GetCapabilities - WMTS 1.0.0
Этот пример не единственный, в России общедоступных инсталляций GeoServer 12 штук, на сегодняшний день. Это немного, но они есть.
Ссылки:
[1] https://invest.gov.ru
#opendata #russia #datasets #geodata #spatial
Прекрасное чтение Watching the Watchdogs: Tracking SEC Inquiries using Geolocation Data [1] в виде научной статьи, но я перескажу простыми словами.
Если вкратце, то группа исследователей:
1) Нашли поставщика данных у которого они закупили данные по всем телефонам с которыми ходили люди в офисе комиссии по ценным бумагам в США (SEC) по своим офисам
2) Идентифицировали сотрудников из общего числа устройств,
3) Сопоставили множество геоданных, вплоть до шейпфайлов штабквартир публичных компаний
4) Определили когда сотрудники SEC приходили в эти офисы
5) Разобрали как SEC проверяет публичные компании и когда эта информация публична
6) Сопоставили проверки с изменениями стоимости ценных бумаг
И вуаля, так и хочется сказать, почему этигении люди обо всём этом написали научную статью, вместо того чтобы существенно обогатится на полученных данных!
Многое бы бизнес во многих странах отдал бы за отслеживание того куда ходят налоговики, силовики, представители горных национальных республик и ещё много чего.
А статью рекомендую, жаль лишь что они источник данных не указывают.
Ссылки:
[1] https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4941708
#dataanalysis #research #privacy #geodata
Если вкратце, то группа исследователей:
1) Нашли поставщика данных у которого они закупили данные по всем телефонам с которыми ходили люди в офисе комиссии по ценным бумагам в США (SEC) по своим офисам
2) Идентифицировали сотрудников из общего числа устройств,
3) Сопоставили множество геоданных, вплоть до шейпфайлов штабквартир публичных компаний
4) Определили когда сотрудники SEC приходили в эти офисы
5) Разобрали как SEC проверяет публичные компании и когда эта информация публична
6) Сопоставили проверки с изменениями стоимости ценных бумаг
И вуаля, так и хочется сказать, почему эти
Многое бы бизнес во многих странах отдал бы за отслеживание того куда ходят налоговики, силовики, представители горных национальных республик и ещё много чего.
А статью рекомендую, жаль лишь что они источник данных не указывают.
Ссылки:
[1] https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4941708
#dataanalysis #research #privacy #geodata
Ssrn
Watching the Watchdogs: Tracking SEC Inquiries using Geolocation Data
The Securities and Exchange Commission's investigative process remains opaque and challenging to study due to limited observability. Leveraging de-identified sm
В рубрике интересных больших наборов данных
Open Buildings 2.5D Temporal Dataset [1] от команды Google Research. Отражает изменения в наличии зданий, их высоте и другим показателям по странам Африки, Южной Азии, Юго-Восточной Азии, Латинской Америки и Карибов за 2016-2023 годы.
О нём же подробнее в блоге Google Research [2].
А также можно увидеть его сразу на карте [3]
Применений видится множество, в первую очередь - это прослеживание урбанизации/деурбанизации, мониторинг корреляции изменений с глобальными событиями (землетрясениями, пандемиями, засухами, миграцией, войнами и тд.)
Ссылки:
[1] https://sites.research.google/gr/open-buildings/temporal/
[2] https://research.google/blog/open-buildings-25d-temporal-dataset-tracks-building-changes-across-the-global-south/
[3] https://mmeka-ee.projects.earthengine.app/view/open-buildings-temporal-dataset
#opendata #datasets #spatialdata #geodata #google #googleearth
Open Buildings 2.5D Temporal Dataset [1] от команды Google Research. Отражает изменения в наличии зданий, их высоте и другим показателям по странам Африки, Южной Азии, Юго-Восточной Азии, Латинской Америки и Карибов за 2016-2023 годы.
О нём же подробнее в блоге Google Research [2].
А также можно увидеть его сразу на карте [3]
Применений видится множество, в первую очередь - это прослеживание урбанизации/деурбанизации, мониторинг корреляции изменений с глобальными событиями (землетрясениями, пандемиями, засухами, миграцией, войнами и тд.)
Ссылки:
[1] https://sites.research.google/gr/open-buildings/temporal/
[2] https://research.google/blog/open-buildings-25d-temporal-dataset-tracks-building-changes-across-the-global-south/
[3] https://mmeka-ee.projects.earthengine.app/view/open-buildings-temporal-dataset
#opendata #datasets #spatialdata #geodata #google #googleearth
В рубрике интересных каталогов и поисковиков по данным проект WorldEx [1] каталог данных и поисковик геоданных привязанных к хексагонам.
Кодирование через хексагоны стало популярным относительно недавно, авторы используют библиотеку H3 [2] от Uber.
Подход любопытный, благо в Dateno у нас миллионы датасетов с геоданными и было бы любопытно разметить их по хексагонам. Очень любопытно.
Сам проект worldex с открытым кодом [3], хранят данные в PostGIS и Elasticsearch.
Жаль не удалось найти код конвейеров данных по геокодированию в H3, но и без него такое можно повторить.
Ссылки:
[1] https://worldex.org
[2] https://h3geo.org
[3] https://github.com/worldbank/worldex
#opendata #data #search #datasearch #datacatalogs #dataviz #geodata
Кодирование через хексагоны стало популярным относительно недавно, авторы используют библиотеку H3 [2] от Uber.
Подход любопытный, благо в Dateno у нас миллионы датасетов с геоданными и было бы любопытно разметить их по хексагонам. Очень любопытно.
Сам проект worldex с открытым кодом [3], хранят данные в PostGIS и Elasticsearch.
Жаль не удалось найти код конвейеров данных по геокодированию в H3, но и без него такое можно повторить.
Ссылки:
[1] https://worldex.org
[2] https://h3geo.org
[3] https://github.com/worldbank/worldex
#opendata #data #search #datasearch #datacatalogs #dataviz #geodata
В рубрике больших интересных наборов данных Annual National Land Cover Database (NLCD) [1] датасет с измерениями покрытия почвы в США с 1985 по 2023 годы, почти 40 лет.
Распространяется в виде GeoJSON, GeoTIF, SHP файлов и с помощью разных инструментов выгрузки и онлайн доступа.
В общей сложности это десятки гигабайт геоданных.
Ранее этот датасет охватывал только период 2001-2021 годов с шагом в 3 года, а теперь охватывает 38 лет с шагом в один год.
Для любых практических исследований в области сельского хозяйства и изменения климата - это бесценный датасет. Жаль лишь что он не охватывает весь мир, а только одну страну.
Ссылки:
[1] https://www.usgs.gov/news/national-news-release/usgs-releases-new-products-map-four-decades-land-cover-change
#opendata #datasets #geodata
Распространяется в виде GeoJSON, GeoTIF, SHP файлов и с помощью разных инструментов выгрузки и онлайн доступа.
В общей сложности это десятки гигабайт геоданных.
Ранее этот датасет охватывал только период 2001-2021 годов с шагом в 3 года, а теперь охватывает 38 лет с шагом в один год.
Для любых практических исследований в области сельского хозяйства и изменения климата - это бесценный датасет. Жаль лишь что он не охватывает весь мир, а только одну страну.
Ссылки:
[1] https://www.usgs.gov/news/national-news-release/usgs-releases-new-products-map-four-decades-land-cover-change
#opendata #datasets #geodata
В рубрике как это устроено у них один из крупнейших научных репозиториев данных в мире ScienceBase.gov [1] поддерживается Геологической службой США (USGS) и содержит более чем 18.7 миллионов записей включающих наборы данных, точки подключения к API, файлы данных тайлов и многие другие относящиеся к геологии, геодезии, географии и другим гео наукам в США.
Большая часть записей там это разрезанные по регионам очень крупные базы данных такие как: National Elevation Dataset (NED) - 7.4 миллиона записей и
3D Elevation Program (3DEP) - 6.1 миллион записей и так далее.
Многие датасеты в этом репозитории - это описания физических объектов и содержан они, как машиночитаемое представление, так и многочисленные фотографии. Почти у всех датасетов есть геопривязка в форме точки на карте или полигон где находится множество точек/объектов.
Этот каталог по масштабам можно сравнить с Data.one и Pangaea, но по объёму и числу датасетов он гораздо больше.
При этом у него, как и у многих предметно тематических научных репозиториев, собственные API для доступа и форматы публикации метаданных. Это и собственная схема описания данных, и стандарт FGDC используемый в США, и стандарт ISO TC 211.
Важно и то что USGS требует от исследователей публиковать данные в этом репозитории и он непрерывно наполняется результатами профинансированных ими проектами, данных геофондов на уровне штатов и результатами работ научных институтов.
А с точки зрения поиска, это довольно хорошо структурированный репозиторий, с возможностью фасетного поиска. Из видимых недостатков у него нет bulk выгрузки метаданных, так чтобы была возможность выгрузить все записи целиком, да и некоторые датасеты тоже. Это кажется очень логичным, изучая практики публикации геномных данных, с одной стороны, с другой стороны в геологии нет такой всеобъемлющей широты использования онтологий и бесконечного числа идентификаторов. Датасеты менее гомогенны, но и в этом направлении явно идёт постепенная работа.
Ссылки:
[1] https://www.sciencebase.gov
#opendata #datasets #datacatalogs #geology #geography #geodata
Большая часть записей там это разрезанные по регионам очень крупные базы данных такие как: National Elevation Dataset (NED) - 7.4 миллиона записей и
3D Elevation Program (3DEP) - 6.1 миллион записей и так далее.
Многие датасеты в этом репозитории - это описания физических объектов и содержан они, как машиночитаемое представление, так и многочисленные фотографии. Почти у всех датасетов есть геопривязка в форме точки на карте или полигон где находится множество точек/объектов.
Этот каталог по масштабам можно сравнить с Data.one и Pangaea, но по объёму и числу датасетов он гораздо больше.
При этом у него, как и у многих предметно тематических научных репозиториев, собственные API для доступа и форматы публикации метаданных. Это и собственная схема описания данных, и стандарт FGDC используемый в США, и стандарт ISO TC 211.
Важно и то что USGS требует от исследователей публиковать данные в этом репозитории и он непрерывно наполняется результатами профинансированных ими проектами, данных геофондов на уровне штатов и результатами работ научных институтов.
А с точки зрения поиска, это довольно хорошо структурированный репозиторий, с возможностью фасетного поиска. Из видимых недостатков у него нет bulk выгрузки метаданных, так чтобы была возможность выгрузить все записи целиком, да и некоторые датасеты тоже. Это кажется очень логичным, изучая практики публикации геномных данных, с одной стороны, с другой стороны в геологии нет такой всеобъемлющей широты использования онтологий и бесконечного числа идентификаторов. Датасеты менее гомогенны, но и в этом направлении явно идёт постепенная работа.
Ссылки:
[1] https://www.sciencebase.gov
#opendata #datasets #datacatalogs #geology #geography #geodata