Давно хотел нарисовать диаграмму понятным языком объясняющую как выбирать лицензию для публикуемых датасетов. Вернее, вначале хотел написать текстом разные сценарии, а потом понял что визуально то понятнее.
Так что вот Вам готовая схема для принятия решений убрал только усложняющие пункты типа "Надо всё согласовывать с юристами?" или "Не хотите ни за что отвечать?". Ну да их в какой-нибудь следующей версии
Всё сделано с помощью Mermaid диаграмм декларативным описанием.
#licenses #data #diagrams
Так что вот Вам готовая схема для принятия решений убрал только усложняющие пункты типа "Надо всё согласовывать с юристами?" или "Не хотите ни за что отвечать?". Ну да их в какой-нибудь следующей версии
Всё сделано с помощью Mermaid диаграмм декларативным описанием.
#licenses #data #diagrams
Для тех кто всегда интересовался как глобальные корпорации следят за пользователями, научная статья The New Digital Divide [1] от исследователей из Microsoft о том как они проанализировали данные телеметрии с 40 миллионов компьютеров под управлением Windows в США. Там много разных выводов о том как инфраструктура влияет или не влияет на цифровые навыки и про корреляции между разными показателями.
И это только по данным телеметрии установки ПО и на основе данных по частоте и продолжительности использования настольных приложений.
Ссылки:
[1] https://www.nber.org/papers/w32932
#data #privacy #readings #research #microsoft
И это только по данным телеметрии установки ПО и на основе данных по частоте и продолжительности использования настольных приложений.
Ссылки:
[1] https://www.nber.org/papers/w32932
#data #privacy #readings #research #microsoft
Для тех кто изучает данные по криптовалютам и Web3 мы запустили новый каталог открытых данных Crypto Data Hub [1] где можно найти много разных данных по криптовалютам из самых разных источников. Основным источником являются данные сервиса Blockchair [2] которые мы перегруппировали в виде помесячных датасетов, но кроме них есть и другие датасеты и общее их число будет постепенно расти.
Также портал проиндексирован в Dateno благодаря чему в Dateno теперь можно найти данные по криптовалютам [3].
CryptoData Hub это некоммерческий проект созданный от лица НКО Open Data Armenia (@opendataam), мы продолжим наполнять его интересными датасетами. Если Вы знаете интересные криптоданные, можете поделиться ими или знаете где их взять, напишите мне в личку или на [email protected] и мы будем только рады их добавить в этот каталог.
P.S. Мы специально сделали именно отдельный каталог данных поскольку тема криптовалют большая, потребности исследователей в данных растут, а доступных данных не так много, вернее много, но коммерческих.
Ссылки:
[1] https://cryptodata.center
[2] https://blockchair.com/dumps
[3] https://dateno.io/search?query=Zcash
#opendata #datasets #opendataam #cryptocurrency #data #datacatalogs
Также портал проиндексирован в Dateno благодаря чему в Dateno теперь можно найти данные по криптовалютам [3].
CryptoData Hub это некоммерческий проект созданный от лица НКО Open Data Armenia (@opendataam), мы продолжим наполнять его интересными датасетами. Если Вы знаете интересные криптоданные, можете поделиться ими или знаете где их взять, напишите мне в личку или на [email protected] и мы будем только рады их добавить в этот каталог.
P.S. Мы специально сделали именно отдельный каталог данных поскольку тема криптовалют большая, потребности исследователей в данных растут, а доступных данных не так много, вернее много, но коммерческих.
Ссылки:
[1] https://cryptodata.center
[2] https://blockchair.com/dumps
[3] https://dateno.io/search?query=Zcash
#opendata #datasets #opendataam #cryptocurrency #data #datacatalogs
В рубрике интересных и малоизвестных наборов данных Multinational Enterprise Information Platform (MEIP) [1] база данных по международным или, как ещё говорят, транснациональным корпорациям. Создана в рамках совместной инициативы OECD и UNSD решением 2015 г. на 46 сессии UNSD [2] в целях повышения понимания и измеримости статистики международной торговли и глобализации.
В открытом доступе находится два датасета: Global Register и Digital Register
Global Register - база дочерних предприятий 500 крупнейших MNP, общим объёмом в 128 тысяч организаций (в версии на конец декабря 2023 г. [3], включая данные о местонахождении, адресах, уникальных идентификаторах LEI и PermID и других метаданных.
Digital Register - база сайтов дочерних предприятий и их pageRank и посещаемости. На конец декабря 2023 г. это около 122 тысяч сайтов [4].
Для тех кто изучает устройство международной торговли датасеты могут быть интересны.
Из минусов - все данные в Excel, обновляются только раз в год.
Ссылки:
[1] https://www.oecd.org/en/data/dashboards/oecd-unsd-multinational-enterprise-information-platform.html
[2] https://unstats.un.org/unsd/statcom/46th-session/documents/statcom-2015-46th-report-E.pdf#page=21
[3] https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/data/dashboards/oecd-unsd-multinational-enterprise-information-platform/Global-Register_2023.xlsx
[4] https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/data/dashboards/oecd-unsd-multinational-enterprise-information-platform/Global-Register_2023.xlsx
#opendata #dataset #data
В открытом доступе находится два датасета: Global Register и Digital Register
Global Register - база дочерних предприятий 500 крупнейших MNP, общим объёмом в 128 тысяч организаций (в версии на конец декабря 2023 г. [3], включая данные о местонахождении, адресах, уникальных идентификаторах LEI и PermID и других метаданных.
Digital Register - база сайтов дочерних предприятий и их pageRank и посещаемости. На конец декабря 2023 г. это около 122 тысяч сайтов [4].
Для тех кто изучает устройство международной торговли датасеты могут быть интересны.
Из минусов - все данные в Excel, обновляются только раз в год.
Ссылки:
[1] https://www.oecd.org/en/data/dashboards/oecd-unsd-multinational-enterprise-information-platform.html
[2] https://unstats.un.org/unsd/statcom/46th-session/documents/statcom-2015-46th-report-E.pdf#page=21
[3] https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/data/dashboards/oecd-unsd-multinational-enterprise-information-platform/Global-Register_2023.xlsx
[4] https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/data/dashboards/oecd-unsd-multinational-enterprise-information-platform/Global-Register_2023.xlsx
#opendata #dataset #data
OECD
OECD-UNSD Multinational Enterprise Information Platform
The Multinational Enterprise Information Platform is a joint initiative of OECD and UNSD to provide an understanding of the structure of MNEs and related material. Published as a dashboard, it comprises two core registers and a media monitor.
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
- 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