Подборка полезных ссылок про данные, технологии и не только:
- Catalogue of predictive models in the humanitarian sector [1] каталог предсказательных моделей в гуманитарном секторе, про погоду, засуху, катастрофы, пандемии и так далее. Большая подборка, в основном от университетов и структур ООН
- OGP Data Dashboard [2] обещания стран по развитию открытости в рамках OGP наложенное на карты. В том числе локальные инициативы
- Rubber Duck Debugging [3] отладка резиновой уточкой, способ программирования код объясняешь код построчно желтой резиновой утке рядом. Можно заменить на плюшевого медведя. Не новость, но полезное напоминание для тех кто задолбался с отладкой;)
- Enhancing findability and searchability of research data: Metadata conversion and registration in institutional repositories [4] научная работа про повышение качества поиска и находимости научных данных. Построено с акцентом на японскую национальную систему публикации научных данных IRDB [5]
- SciLake. Scientific Knowledge Graphs in the heart of Open Science
[6] европейский проект поверх OpenAIRE по сбору дополнительных данных и обогащению метаданных связанных с научными активностями. Больше похоже на параллельные научные гранты по обогащению данных OpenAIRE, не связанные между собой, но результатом может быть интересный открытый код
Ссылки:
[1] https://centre.humdata.org/catalogue-for-predictive-models-in-the-humanitarian-sector/
[2] https://www.opengovpartnership.org/data-dashboard
[3] https://en.wikipedia.org/wiki/Rubber_duck_debugging
[4] https://datascience.codata.org/articles/10.5334/dsj-2024-040
[5] https://irdb.nii.ac.jp
[6] https://scilake.eu
#opendata #datascience #programming #data #openaccess
- Catalogue of predictive models in the humanitarian sector [1] каталог предсказательных моделей в гуманитарном секторе, про погоду, засуху, катастрофы, пандемии и так далее. Большая подборка, в основном от университетов и структур ООН
- OGP Data Dashboard [2] обещания стран по развитию открытости в рамках OGP наложенное на карты. В том числе локальные инициативы
- Rubber Duck Debugging [3] отладка резиновой уточкой, способ программирования код объясняешь код построчно желтой резиновой утке рядом. Можно заменить на плюшевого медведя. Не новость, но полезное напоминание для тех кто задолбался с отладкой;)
- Enhancing findability and searchability of research data: Metadata conversion and registration in institutional repositories [4] научная работа про повышение качества поиска и находимости научных данных. Построено с акцентом на японскую национальную систему публикации научных данных IRDB [5]
- SciLake. Scientific Knowledge Graphs in the heart of Open Science
[6] европейский проект поверх OpenAIRE по сбору дополнительных данных и обогащению метаданных связанных с научными активностями. Больше похоже на параллельные научные гранты по обогащению данных OpenAIRE, не связанные между собой, но результатом может быть интересный открытый код
Ссылки:
[1] https://centre.humdata.org/catalogue-for-predictive-models-in-the-humanitarian-sector/
[2] https://www.opengovpartnership.org/data-dashboard
[3] https://en.wikipedia.org/wiki/Rubber_duck_debugging
[4] https://datascience.codata.org/articles/10.5334/dsj-2024-040
[5] https://irdb.nii.ac.jp
[6] https://scilake.eu
#opendata #datascience #programming #data #openaccess
В блоге Rill, открытого кода и облака для визуализации данных, полезный текст The Rise of the Declarative Data Stack [1] полезный для всех кто сейчас смотрит на профессии дата аналитика, дата инженера, ML инженера и тд.
Если коротко то в последние годы почти все популярные дата продукты превращаются в платформы для декларативного программирования. Это когда вместо кода пишешь YAML конфигурационные файлы.
Можно просто мем уже нарисовать в стиле "все думают что дата инженерия это когда много SQL и программирования на Python/Java, а по факту это бесконечное число YAML файлов".
У декларативного программирования есть много особенностей, и по аудиту "кода", и по выявлению зависимостей и управлению ими, и по тому как организованы репозитории и ещё по много чему.
Лично я сам создавал много инструментов для декларативного программирования, в основном по извлечению и обработке данных.
Ссылки:
[1] https://www.rilldata.com/blog/the-rise-of-the-declarative-data-stack
#opensource #yaml #programming
Если коротко то в последние годы почти все популярные дата продукты превращаются в платформы для декларативного программирования. Это когда вместо кода пишешь YAML конфигурационные файлы.
Можно просто мем уже нарисовать в стиле "все думают что дата инженерия это когда много SQL и программирования на Python/Java, а по факту это бесконечное число YAML файлов".
У декларативного программирования есть много особенностей, и по аудиту "кода", и по выявлению зависимостей и управлению ими, и по тому как организованы репозитории и ещё по много чему.
Лично я сам создавал много инструментов для декларативного программирования, в основном по извлечению и обработке данных.
Ссылки:
[1] https://www.rilldata.com/blog/the-rise-of-the-declarative-data-stack
#opensource #yaml #programming