Я регулярно пишу про такой класс инструментов как git для данных и про платформы претендующие стать аналогом Github'а для данных. Пока нет лидера ни в том ни в том, но есть хорошие попытки.
Новый-старый инструмент управлению версионностью данных для задач data science - это replicate [1] [2]
Утилита и библиотека на Python с открытым кодом, единственная фактическая альтернатива dvc [3] если говорить про применение к data science. А если говорить про другие dolt, quilt, noms, hub и sno, то практически все они работают с данными относительно небольшого объёма
Ссылки:
[1] https://github.com/replicate/replicate
[2] https://replicate.ai/
[3] https://github.com/iterative/dvc
#bigdata #data #data-science #data-version-control
Новый-старый инструмент управлению версионностью данных для задач data science - это replicate [1] [2]
Утилита и библиотека на Python с открытым кодом, единственная фактическая альтернатива dvc [3] если говорить про применение к data science. А если говорить про другие dolt, quilt, noms, hub и sno, то практически все они работают с данными относительно небольшого объёма
Ссылки:
[1] https://github.com/replicate/replicate
[2] https://replicate.ai/
[3] https://github.com/iterative/dvc
#bigdata #data #data-science #data-version-control
Для тех кто ищет наборы данных побольше, команда Clickhouse обработала данных из Github'а собранные в проекте GHArchive и превратила в большую базу для Clickhouse [1].
Её также можно скачать в виде цельной базы данных для Clickhouse, 71ГБ в сжатом виде [2]
Конечно, это уже существующие данные, нового раскрытия тут нет, но есть удобный формат для работы. Переупакованные данные также имеют большую ценность поскольку по такой базе проще делать сложные запросы, тем более что примеры там приведены неплохие.
Всем кто изучает сложные структуры, большие графы и тд. это всё будет более чем полезный набор данных.
Ссылки:
[1] https://gh.clickhouse.tech/explorer/
[2] https://gh.clickhouse.tech/explorer/#download-the-dataset
#opendata #bigdata #github #clickhouse
Её также можно скачать в виде цельной базы данных для Clickhouse, 71ГБ в сжатом виде [2]
Конечно, это уже существующие данные, нового раскрытия тут нет, но есть удобный формат для работы. Переупакованные данные также имеют большую ценность поскольку по такой базе проще делать сложные запросы, тем более что примеры там приведены неплохие.
Всем кто изучает сложные структуры, большие графы и тд. это всё будет более чем полезный набор данных.
Ссылки:
[1] https://gh.clickhouse.tech/explorer/
[2] https://gh.clickhouse.tech/explorer/#download-the-dataset
#opendata #bigdata #github #clickhouse
Для тех кто ищет большие (особенно большие) открытые данные для экспериментов, анализа и тренировки навыков, не всегда связанных с практическими задачами, подборка крупнейших источников открытых данных.
- Открытые данные CERN http://opendata.cern.ch/ - более 2 петабайт данных физики частиц. В виду их объёма доступ к ним открыт, но через специальные инструменты
- Common Crawl https://commoncrawl.org/ - огромный поисковый индекс по всем веб-сайтам в Интернете. Аналог поисковых индексов Google, Bing или Яндекс, но без веб интерфейса и доступный в виде гигантских слепков в формате WARC. Особенно удобно тем кто работает с данными через облако Amazon, поскольку сейчас весь ресурс хостится именно там
- Archive.org collections https://archive.org/ - коллекции медиа и данных на Archive.org, практически бесконечные объёмы данных на самые разные темы
- многочисленные наборы данных по COVID-19 https://t.me/begtin/2066 - в облаках Amazon, Google BigQuery и Azure и других
- Awesome Public Datasets https://github.com/awesomedata/awesome-public-datasets - один из наиболее популярных репозиториев на Github с каталогом общедоступных данных большого объёма
- DataCatalogs http://datacatalogs.org/ - каталог порталов открытых данных, около 599 порталов всего (очень неполный, на самом деле)
- Re3Data http://re3data.org - каталог научных репозиториев содержащих данные по результатам исследований, включает, в том числе, репозитории с большими данными
Важно помнить что, как правило, только на общедоступных данных сложно сделать востребованный продукт. Как правило на них отрабатывают технологии, а продукты создают уже в другой среде и на других данных.
#opendata #data #bigdata #datasource
- Открытые данные CERN http://opendata.cern.ch/ - более 2 петабайт данных физики частиц. В виду их объёма доступ к ним открыт, но через специальные инструменты
- Common Crawl https://commoncrawl.org/ - огромный поисковый индекс по всем веб-сайтам в Интернете. Аналог поисковых индексов Google, Bing или Яндекс, но без веб интерфейса и доступный в виде гигантских слепков в формате WARC. Особенно удобно тем кто работает с данными через облако Amazon, поскольку сейчас весь ресурс хостится именно там
- Archive.org collections https://archive.org/ - коллекции медиа и данных на Archive.org, практически бесконечные объёмы данных на самые разные темы
- многочисленные наборы данных по COVID-19 https://t.me/begtin/2066 - в облаках Amazon, Google BigQuery и Azure и других
- Awesome Public Datasets https://github.com/awesomedata/awesome-public-datasets - один из наиболее популярных репозиториев на Github с каталогом общедоступных данных большого объёма
- DataCatalogs http://datacatalogs.org/ - каталог порталов открытых данных, около 599 порталов всего (очень неполный, на самом деле)
- Re3Data http://re3data.org - каталог научных репозиториев содержащих данные по результатам исследований, включает, в том числе, репозитории с большими данными
Важно помнить что, как правило, только на общедоступных данных сложно сделать востребованный продукт. Как правило на них отрабатывают технологии, а продукты создают уже в другой среде и на других данных.
#opendata #data #bigdata #datasource
The Information опубликовали список из 50 наиболее многообещающих стартапов [1] (осторожно пэйвол) разбитых по 5 категориям, из этих стартапов, значительная часть, или связана с данными напрямую, или опосредовано. Например, номер 1 в категории AI - это Alation [2], один из наиболее дорогих корпоративных каталогов данных обещающих что они используют технологии AI для организации корпоративных данных для последующего машинного обучения.
Там много и других примеров стартапов с фокусом на микросервисы (Kong), обработку данных в облачных хранилищах (Starburst Data) и др.
P.S. Если кому-то понадобится статья целиком, пишите в чат, выложу туда её текст.
Ссылки:
[1] https://www.theinformation.com/ti50
[2] https://www.alation.com/
#tech #data #bigdata
Там много и других примеров стартапов с фокусом на микросервисы (Kong), обработку данных в облачных хранилищах (Starburst Data) и др.
P.S. Если кому-то понадобится статья целиком, пишите в чат, выложу туда её текст.
Ссылки:
[1] https://www.theinformation.com/ti50
[2] https://www.alation.com/
#tech #data #bigdata
The Information
The Information's Top 50 Promising Startups in 2023
Explore the top 50 startups in 2023 poised to dominate their sectors based on analyses of their revenue, innovative business models, and growth trajectories.
В рубрике интересные данные, очередной особенно большой набор данных Quotebank [1] состоит из цитат персон в англоязычной онлайн прессе с 2008 по 2020 годы включительно. Это 178 миллионов цитат извлечённых из 196 англоязычных новостных статей собранных из 377 тысяч доменов.
Общий объём данных - 190 гигабайт в сжатом виде (файлы .json.bz2), то есть после распаковки, от 1 до 3 терабайт. Авторы исследования всей командой из École polytechnique fédérale de Lausanne и опубликовали статью на основе этих данных Quotebank: A Corpus of Quotations from a Decade of News [2]
Жаль ничего подобного нет для русского языка.
Ссылки:
[1] https://zenodo.org/record/4277311#.YFI7TNxn2Uk
[2] https://dl.acm.org/doi/10.1145/3437963.3441760
#opendata #openaccess #bigdata #research #datasets
Общий объём данных - 190 гигабайт в сжатом виде (файлы .json.bz2), то есть после распаковки, от 1 до 3 терабайт. Авторы исследования всей командой из École polytechnique fédérale de Lausanne и опубликовали статью на основе этих данных Quotebank: A Corpus of Quotations from a Decade of News [2]
Жаль ничего подобного нет для русского языка.
Ссылки:
[1] https://zenodo.org/record/4277311#.YFI7TNxn2Uk
[2] https://dl.acm.org/doi/10.1145/3437963.3441760
#opendata #openaccess #bigdata #research #datasets
Zenodo
Quotebank: A Corpus of Quotations from a Decade of News
Introduction Quotebank is a dataset of 235 million unique, speaker-attributed quotations that were extracted from 196 million English news articles (127 million containing quotations) crawled from over 377 thousand web domains (15 thousand root domains) between…
Big data for economic statistics [1] свежий обзор практик применяемых статистическими ведомствами для мониторинга экономической ситуации и сбора оперативной экономической статистики.
Много примеров, например:
- Малазийское статведомство DOSM разработало собственный портал мониторинга цен данные для которого собирают парсингом с сайтов интернет-магазинов
- Аналогично статведомство Новой Зеландии собирает с помощью парсинга сайтов данные по ценам на еду и объединяет их с данными полученными из других источников
- аналогично поступают ещё около десятка статведомств других стран
- в Индонезии и в Грузии отслеживают статистику туризма с помощью данных сотовых операторов
И так далее, примеров много, областей и направлений работы с данными много. Всё это про альтернативные источники данных заменяющие классические статистические показатели. Важные для инвесторов, туристов и тех кто принимает решения внутри страны.
Ссылки:
[1] https://repository.unescap.org/handle/20.500.12870/3501
#statistics #bigdata #economics
Много примеров, например:
- Малазийское статведомство DOSM разработало собственный портал мониторинга цен данные для которого собирают парсингом с сайтов интернет-магазинов
- Аналогично статведомство Новой Зеландии собирает с помощью парсинга сайтов данные по ценам на еду и объединяет их с данными полученными из других источников
- аналогично поступают ещё около десятка статведомств других стран
- в Индонезии и в Грузии отслеживают статистику туризма с помощью данных сотовых операторов
И так далее, примеров много, областей и направлений работы с данными много. Всё это про альтернативные источники данных заменяющие классические статистические показатели. Важные для инвесторов, туристов и тех кто принимает решения внутри страны.
Ссылки:
[1] https://repository.unescap.org/handle/20.500.12870/3501
#statistics #bigdata #economics
В рубрике очень больших наборов данных OpenAlex [1] крупнейший каталог всех научных работ, научных организаций, конференций и авторов работ. Похожий на Microsoft Academic Graph, другой очень крупный набор данных со схожим составом. OpenAlex распространяется в виде слепков на Amazon AWS и через API. А также обещают в феврале 2022 года запустить веб-сайт.
Всё распространяется под лицензией CC0, так что это true open data, можно использовать для любых целей и задач. Например, если кто-то задумает реконструировать карту российской науки или отслеживать публикации по какой-либо редкой теме, этот датасет хорошо подойдет для затравки.
Ссылки:
[1] https://docs.openalex.org/
#bigdata #datasets #data #academic #research
Всё распространяется под лицензией CC0, так что это true open data, можно использовать для любых целей и задач. Например, если кто-то задумает реконструировать карту российской науки или отслеживать публикации по какой-либо редкой теме, этот датасет хорошо подойдет для затравки.
Ссылки:
[1] https://docs.openalex.org/
#bigdata #datasets #data #academic #research
docs.openalex.org
Overview | OpenAlex technical documentation
В блоге Pinterest история про то как они выбирали и в итоге настроили оркестратор задач на базе Airflow [1]. Пост интересный, про сложную архитектуру, реально большие данные, сложные процессы и тд.
А также там же много интересных цифр про Pinterest:
- 500 петабайт данных всего
- 600 терабайт данных ежесуточно
- 4000 workflows
- 10 000 data flows
- 38 000 ежесуточных задач в среднем
Достоинство больших проектов и крупных команд как раз в таких масштабах и решениях возникающих от сложностей подобного объема данных.
А в случае Pinterest'а ещё и интересна их архитектура связки потоков данных, развертывания кода и кластеров Kubernetes.
Ссылки:
[1] https://medium.com/pinterest-engineering/spinner-pinterests-workflow-platform-c5bbe190ba5
#opensource #bigdata #datarchitecture #datapipelines
А также там же много интересных цифр про Pinterest:
- 500 петабайт данных всего
- 600 терабайт данных ежесуточно
- 4000 workflows
- 10 000 data flows
- 38 000 ежесуточных задач в среднем
Достоинство больших проектов и крупных команд как раз в таких масштабах и решениях возникающих от сложностей подобного объема данных.
А в случае Pinterest'а ещё и интересна их архитектура связки потоков данных, развертывания кода и кластеров Kubernetes.
Ссылки:
[1] https://medium.com/pinterest-engineering/spinner-pinterests-workflow-platform-c5bbe190ba5
#opensource #bigdata #datarchitecture #datapipelines
Medium
Spinner: Pinterest’s Workflow Platform
Ace Haidrey | Software Engineer, Workflow; Ashim Shrestha | Site Reliability Engineer, Workflow; Dinghang Yu | Software Engineer, Workflow…
Одна из этически спорных тем вокруг автоматизированных алгоритмов - это персонализированные цены, когда компания/сервис предоставляют конкретному пользователю цену за услугу или продукт и эта цена формируется, в том числе, на основе информации о пользователе. Это нельзя назвать алгоритмами ИИ, но это очень близко к алгоритмам скоринга по смыслу и реализации.
Mozilla и Consumers International с мая по сентябрь 2021 года проводили исследование персонализированных цен в Tinder и выяснили что в сервисе средняя цена за Tinder Plus имеет вариации в зависимости от возраста, пола и местонахождения клиента. В исследовании [1] подробно разобрано какие критерии алгоритм использует и страны в которых оно проводилось: США, Бразилия, Нидерланды, Республика Корея, Индия, Новая Зеландия.
По итогам исследователи предлагают подписать петицию [2] и усилить регулирование за подобными сервисами.
Проблема с переменными/персональными ценами уже не нова и, действительно, почти наверняка будет подвергаться регулированию во многих странах. В случае с Tinder претензия понятна - одна и та же услуга от одного и того же продавца.
Ссылки:
[1] https://assets.mofoprod.net/network/documents/Personalized_Pricing.pdf
[2] https://foundation.mozilla.org/en/blog/new-research-tinders-opaque-unfair-pricing-algorithm-can-charge-users-up-to-five-times-more-for-same-service/
#privacy #data #bigdata #ai #algorithms #mozilla
Mozilla и Consumers International с мая по сентябрь 2021 года проводили исследование персонализированных цен в Tinder и выяснили что в сервисе средняя цена за Tinder Plus имеет вариации в зависимости от возраста, пола и местонахождения клиента. В исследовании [1] подробно разобрано какие критерии алгоритм использует и страны в которых оно проводилось: США, Бразилия, Нидерланды, Республика Корея, Индия, Новая Зеландия.
По итогам исследователи предлагают подписать петицию [2] и усилить регулирование за подобными сервисами.
Проблема с переменными/персональными ценами уже не нова и, действительно, почти наверняка будет подвергаться регулированию во многих странах. В случае с Tinder претензия понятна - одна и та же услуга от одного и того же продавца.
Ссылки:
[1] https://assets.mofoprod.net/network/documents/Personalized_Pricing.pdf
[2] https://foundation.mozilla.org/en/blog/new-research-tinders-opaque-unfair-pricing-algorithm-can-charge-users-up-to-five-times-more-for-same-service/
#privacy #data #bigdata #ai #algorithms #mozilla
К вопросу о проектах по замене SQL на другие языки запросов, а есть и другой путь, создания спецификации описывающей все известные операции по работе с данными и работе SQL поверх неё и использования конверсии из её описания в SQL запросы.
Такой проект есть, он называется Substrait [1]. Его автор сооснователь проектов Apache Calcite, Apache Arrow, Apache Drill и ряда стартапов таких как Sundesk и Dreamio.
Основная идея в том чтобы стандарт для дата-операций был универсальным и через него можно было бы выполнять запросы к хранилищам данных.
Уже есть много референсных реализаций спецификации для Ibis, Dpyr, Apache Calcite, Trino и Spark.
Для тех кто не сталкивался с этими продуктами - все они представляют уровни абстракции для работы с данными. Например, Ibis в Python [3] даёт возможность делать SQL запросы без SQL. Удобно для тех кто любит Python way для работы с данными.
Substrait выглядит весьма перспективно, если вендоры в этом направлении потянутся, то может стать глобальной спецификацией и даже стандартом.
Ссылки:
[1] https://substrait.io/
[2] https://docs.google.com/presentation/d/1HQReIM6uB1Dli_yXfELOJWAE6KsvXAoUmHLlTYZ8laA/edit#slide=id.g1476627d6f9_0_213
[3] https://ibis-project.org
#standards #data #bigdata #dataengineering
Такой проект есть, он называется Substrait [1]. Его автор сооснователь проектов Apache Calcite, Apache Arrow, Apache Drill и ряда стартапов таких как Sundesk и Dreamio.
Основная идея в том чтобы стандарт для дата-операций был универсальным и через него можно было бы выполнять запросы к хранилищам данных.
Уже есть много референсных реализаций спецификации для Ibis, Dpyr, Apache Calcite, Trino и Spark.
Для тех кто не сталкивался с этими продуктами - все они представляют уровни абстракции для работы с данными. Например, Ibis в Python [3] даёт возможность делать SQL запросы без SQL. Удобно для тех кто любит Python way для работы с данными.
Substrait выглядит весьма перспективно, если вендоры в этом направлении потянутся, то может стать глобальной спецификацией и даже стандартом.
Ссылки:
[1] https://substrait.io/
[2] https://docs.google.com/presentation/d/1HQReIM6uB1Dli_yXfELOJWAE6KsvXAoUmHLlTYZ8laA/edit#slide=id.g1476627d6f9_0_213
[3] https://ibis-project.org
#standards #data #bigdata #dataengineering
Продолжая тему статистики и ООН, 3 марта завершилась 54 сессия Статкомитета ООН посвящённая статистике. Там довольно много документов опубликовано по итогам [1], по стандартам, большим данным, качеству данных, в том числе все документы публикуются на 6 языках включая русский язык. Например, многим будет любопытен документ по большим данным Report of the Committee of Experts on Big Data and Data Science for Official Statistics [2] с некоторым количеством примеров их использования статведомствами по всему миру, но интересно не только это.
В этом году было принято официально включить тему открытых данных как элемент официальной повестки UNStats. Об этом пишут в НКО Open Data Watch [3] которые все эти годы двигали эту тему․
И тут я не могу не обратить внимание на то что лидеры по работе с большими данными сейчас - это Китай. В частности Правительство Китая намеренно разместить глобальный центр по большим данным для работы с мировой/глобальной статистикой и работой экспертов из многих стран. Они почти наверняка будут представлять его на конференции UN Data Forum в Ханчжоу в этом году.
Что можно сказать про пост-советское пространство? В деятельности комиссии по большим данным принимает участие только статкомитет Грузии. Российский Росстат, к примеру, и все экономические образования вроде Статкомитета СНГ и ЕАЭС во всём этом не участвуют.
Ссылки:
[1] https://unstats.un.org/UNSDWebsite/statcom/documents/54
[2] https://unstats.un.org/UNSDWebsite/statcom/session_54/documents/2023-17-BigData-R.pdf
[3] https://twitter.com/OpenDataWatch/status/1631428639983009793
#opendata #statistics #bigdata #un #unstats
В этом году было принято официально включить тему открытых данных как элемент официальной повестки UNStats. Об этом пишут в НКО Open Data Watch [3] которые все эти годы двигали эту тему․
И тут я не могу не обратить внимание на то что лидеры по работе с большими данными сейчас - это Китай. В частности Правительство Китая намеренно разместить глобальный центр по большим данным для работы с мировой/глобальной статистикой и работой экспертов из многих стран. Они почти наверняка будут представлять его на конференции UN Data Forum в Ханчжоу в этом году.
Что можно сказать про пост-советское пространство? В деятельности комиссии по большим данным принимает участие только статкомитет Грузии. Российский Росстат, к примеру, и все экономические образования вроде Статкомитета СНГ и ЕАЭС во всём этом не участвуют.
Ссылки:
[1] https://unstats.un.org/UNSDWebsite/statcom/documents/54
[2] https://unstats.un.org/UNSDWebsite/statcom/session_54/documents/2023-17-BigData-R.pdf
[3] https://twitter.com/OpenDataWatch/status/1631428639983009793
#opendata #statistics #bigdata #un #unstats
В рубрике интересных наборов данных первый набор данных от Overture Maps Foundation Overture 2023-07-26-alpha.0 [1] это данных о 52 миллионах местах и 785 миллионах зданий по всему миру, а также карта дорожной сети. Огромный датасет под лицензией ODbL. Причём данные в форматах Parquet, в виде доступа через SQL на AWS или Azure или через DuckDb. Всё вместе очень интересно, уже хочется нарезать его по странам, территориям и регионам.
А я напомню что Overture Maps Foundation - это некоммерческий фонд созданный big tech компаниями Amazon. Meta и Microsoft и прибившимися к ним Tom Tom и Esri. К фонду неоднозначное отношение в сообществе OpenStreetMap, что не мешает нам следить за их деятельностью.
Ссылки:
[1] https://overturemaps.org/download/overture-july-alpha-release-notes/
#opendata #datasets #bigdata
А я напомню что Overture Maps Foundation - это некоммерческий фонд созданный big tech компаниями Amazon. Meta и Microsoft и прибившимися к ним Tom Tom и Esri. К фонду неоднозначное отношение в сообществе OpenStreetMap, что не мешает нам следить за их деятельностью.
Ссылки:
[1] https://overturemaps.org/download/overture-july-alpha-release-notes/
#opendata #datasets #bigdata
Я регулярно рассказываю о том какие самые большие датасеты доступны онлайн, в основном это данные экспериментов с частицами из ITER и данные расшифровки геномов.
Как измерить их? Сколь много данных за этим скрывается? Я приведу в пример геномные данные в рамках проекта 1000 Genomes. Они опубликованы очень банально, на FTP сервере [1]. В среднем, в сжатом виде опубликованный там геном занимает 36 ГБ. Плюс много разных версий, и много данных разных проектов. В итоге общий объём это 876 терабайт. Или, в других цифрах, 0.87 петабайта.
Много это или мало? Вообще-то много. И это только те данные которые общедоступны, которые можно скачать и рассматривать как открытые научные данные.
Ссылки:
[1] http://ftp.1000genomes.ebi.ac.uk/vol1/ftp/
#opendata #bigdata #datasets #genomics
Как измерить их? Сколь много данных за этим скрывается? Я приведу в пример геномные данные в рамках проекта 1000 Genomes. Они опубликованы очень банально, на FTP сервере [1]. В среднем, в сжатом виде опубликованный там геном занимает 36 ГБ. Плюс много разных версий, и много данных разных проектов. В итоге общий объём это 876 терабайт. Или, в других цифрах, 0.87 петабайта.
Много это или мало? Вообще-то много. И это только те данные которые общедоступны, которые можно скачать и рассматривать как открытые научные данные.
Ссылки:
[1] http://ftp.1000genomes.ebi.ac.uk/vol1/ftp/
#opendata #bigdata #datasets #genomics
В рубрике как это устроено у них проект PLATEAU [1] в Японии создан Министерством Земель, Инфраструктуры, Транспорта и Туризма и в рамках проекта создано 211 3D моделей городов и территорий Японии.
Все модели опубликованы как открытые данные на портале geospatial.jp в формате CityGML v2 и v3, а также сами 3D модели можно просмотреть онлайн в сервисе PLATEAU View [3] (осторожно, сильно нагружает браузер)
Общий объём 3D моделей составляет более 100GB в сжатом виде и более 2ТБ в распакованном.
Ссылки:
[1] https://www.mlit.go.jp/plateau/open-data/
[2] https://www.geospatial.jp
[3] https://plateauview.mlit.go.jp/
#opendata #japan #geodata #datasets #bigdata
Все модели опубликованы как открытые данные на портале geospatial.jp в формате CityGML v2 и v3, а также сами 3D модели можно просмотреть онлайн в сервисе PLATEAU View [3] (осторожно, сильно нагружает браузер)
Общий объём 3D моделей составляет более 100GB в сжатом виде и более 2ТБ в распакованном.
Ссылки:
[1] https://www.mlit.go.jp/plateau/open-data/
[2] https://www.geospatial.jp
[3] https://plateauview.mlit.go.jp/
#opendata #japan #geodata #datasets #bigdata
Один из крупнейших проектов с большими научными данными - это Китайский национальный центр биоинформации через сайт которого доступно более 53 Петабайт геномных данных [1]. Причём в августе 2021 года их было всего 5 Петабайт и сейчас можно наблюдать 10-кратный рост за 3 года. Такими темпами к концу 2025 года будут все 100 Пб.
Внутри центра много разных баз данных и архивов, от нескольких терабайт, до десятка петабайт. Все данные доступны в форматах специфичных в для биоинформатики и геномных исследований.
Часть этих данных полностью открытые и их можно сразу скачать через FTP или HTTP интерфейсы, часть требуют процедуры получения доступа через профильный комитет доступа к данным Data Access Committee(DAC) [2].
Ссылки:
[1] https://www.cncb.ac.cn/services
[2] https://ngdc.cncb.ac.cn/gsa-human/browse/HRA002875
#opendata #china #data #genomics #bigdata
Внутри центра много разных баз данных и архивов, от нескольких терабайт, до десятка петабайт. Все данные доступны в форматах специфичных в для биоинформатики и геномных исследований.
Часть этих данных полностью открытые и их можно сразу скачать через FTP или HTTP интерфейсы, часть требуют процедуры получения доступа через профильный комитет доступа к данным Data Access Committee(DAC) [2].
Ссылки:
[1] https://www.cncb.ac.cn/services
[2] https://ngdc.cncb.ac.cn/gsa-human/browse/HRA002875
#opendata #china #data #genomics #bigdata
Ivan Begtin
В рубрике как это устроено у них портал открытых данных провинции Центральная Ява в Индонезии [1]. Отличается каким-то неимоверным числом опубликованных датасетов, там их чуть менее 200 тысяч что, конечно, очень много. Для сравнения на портале открытых данных…
Крупнейшие порталы открытых данных в мире, по критерию количества (не физического объёма) открытых данных и с более чем 100 тысячами наборов данных.
Открытые данные
- data.europe.eu - портал открытых данных Евросоюза, данные структур ЕС и агрегатор данных входящих в ЕС стран
- data.gov - национальный портал открытых данных США
- data.jatengprov.go.id портал открытых данных провинции Центральная Ява, Индонезия
- datos.gob.es - портал открытых данных Испании
- www.govdata.de - портал открытых данных Германии
Научные данные
- explore.openaire.eu - портал раскрытия результатов исследований в Европейском союзе, разные формы результатов, включая наборы данных
- zenodo.org - портал для раскрытия научных данных от CERN
- data.mendeley.com - портал агрегатор научных данных от Elsevier. Лукавят с числами, реально наборов данных значительно меньше заявленных 31 миллиона, поскольку за датасеты выдают, в том числе, отдельные машиночитаемые записи. Но несколько миллионов наборов данных точно есть.
- figshare.com - платформа и агрегатор научных данных от Digital Science
Геоданные
- data.amerigeoss.org - портал геоданных сообщества AmeriGEO, включающего все страны северной, центральной и южной америк
- hub.arcgis.com - платформа и агрегатор открытых данных от компании ArcGIS
- metadaten.geoportal-bw.de портал геоданных земли Baden-Wurttemberg в Германии
- geo.btaa.org - большой геопортал альянса университетов в США, чуть-чуть недотягивает до 100 тысяч датасетов
- atom.cuzk.cz - портал геоданных Чешского кадастра
- catalogue.geo-ide.developpement-durable.gouv.fr - каталог геоданных Франции
Данные для обучения ИИ
- www.kaggle.com - крупнейший каталог наборов данных для обучения ИИ
- huggingface.co - второй после Kaggle и стремительно набирающий популярность (и данные) каталог данных для обучения ИИ
Статистика
- data.worldbank.org - более 4-х миллионов индикаторов в системе Всемирного Банка, если рассматривать их в привязке к странам и территориям. Неочевидно если смотреть индикаторы на сайте, выясняется при использовании их API
- data.bis.org - многочисленные индикаторы банка международных расчётов
- data.ecb.europa.eu - огромное число индикаторов Европейского центрального банка
#opendata #datacatalogs #bigdata
Открытые данные
- data.europe.eu - портал открытых данных Евросоюза, данные структур ЕС и агрегатор данных входящих в ЕС стран
- data.gov - национальный портал открытых данных США
- data.jatengprov.go.id портал открытых данных провинции Центральная Ява, Индонезия
- datos.gob.es - портал открытых данных Испании
- www.govdata.de - портал открытых данных Германии
Научные данные
- explore.openaire.eu - портал раскрытия результатов исследований в Европейском союзе, разные формы результатов, включая наборы данных
- zenodo.org - портал для раскрытия научных данных от CERN
- data.mendeley.com - портал агрегатор научных данных от Elsevier. Лукавят с числами, реально наборов данных значительно меньше заявленных 31 миллиона, поскольку за датасеты выдают, в том числе, отдельные машиночитаемые записи. Но несколько миллионов наборов данных точно есть.
- figshare.com - платформа и агрегатор научных данных от Digital Science
Геоданные
- data.amerigeoss.org - портал геоданных сообщества AmeriGEO, включающего все страны северной, центральной и южной америк
- hub.arcgis.com - платформа и агрегатор открытых данных от компании ArcGIS
- metadaten.geoportal-bw.de портал геоданных земли Baden-Wurttemberg в Германии
- geo.btaa.org - большой геопортал альянса университетов в США, чуть-чуть недотягивает до 100 тысяч датасетов
- atom.cuzk.cz - портал геоданных Чешского кадастра
- catalogue.geo-ide.developpement-durable.gouv.fr - каталог геоданных Франции
Данные для обучения ИИ
- www.kaggle.com - крупнейший каталог наборов данных для обучения ИИ
- huggingface.co - второй после Kaggle и стремительно набирающий популярность (и данные) каталог данных для обучения ИИ
Статистика
- data.worldbank.org - более 4-х миллионов индикаторов в системе Всемирного Банка, если рассматривать их в привязке к странам и территориям. Неочевидно если смотреть индикаторы на сайте, выясняется при использовании их API
- data.bis.org - многочисленные индикаторы банка международных расчётов
- data.ecb.europa.eu - огромное число индикаторов Европейского центрального банка
#opendata #datacatalogs #bigdata
Неплохая подборка примеров проектов в том что называют Rewrite Bigdata in Rust (RBiR) [1], а то есть по переписыванию функциональности и отдельных продуктов с открытым кодом на Rust, вместо Python или Java.
Подборка хорошая и примеры там все как один вполне применимые к инфраструктуре практически любого дата-продукта.
А самое главное что у Rust и Python хорошая интеграция, можно заменять какие-то компоненты без болезненной адаптации проекта в целом.
Ссылки:
[1] https://xuanwo.io/2024/07-rewrite-bigdata-in-rust/
#opensource #rust #bigdata #datatools #data
Подборка хорошая и примеры там все как один вполне применимые к инфраструктуре практически любого дата-продукта.
А самое главное что у Rust и Python хорошая интеграция, можно заменять какие-то компоненты без болезненной адаптации проекта в целом.
Ссылки:
[1] https://xuanwo.io/2024/07-rewrite-bigdata-in-rust/
#opensource #rust #bigdata #datatools #data
xuanwo.io
Rewrite Bigdata in Rust
An infrastructure engineer, focused on distributed storage system