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