Я чуть было не пропустил, а тут интересный материал от фонда Mozilla под названием "Is it even legal?" (А это вообще легально?) [1] состоит из серии гайдов по странам о том как защищать свои права на обработку данных и бороться с тем что данные распространяются без Вашего согласия. Гайды привязаны к странам и сейчас по 4-м из них։ Кения, Германия, США и Индия. Каждый гайд - это очень продолжительный лонгрид помогающий ответить на вопрос "А как там у них?", а у них там есть сложные юридические конструкции и множество примеров когда рядовые граждане используют свои возможности.

#privacy #mozilla


Ссылки:
[1] https://foundation.mozilla.org/en/research/library/is-that-even-legal/builders-guide/

Один из необычных наборов данных которые мне попадались - это данные к научной статье об определении зрелости филиппинских кокосов с помощью машинного обучения по акустическим сигналам [1] группа учёных, и не маленькая группа, 8 человек как-никак, придумали устройство для простукивания кокосов, выбрали 129 кокосов для тестирования и сделали 132 300 замеров (data points) после чего выложили статью и к ней набор данных со всеми замерами [2]. Набор данных в большом Excel файле, на 250+ мегабайт.

Возможно - это какая-то важная задача в автоматизации труда при сборе и сортировке кокосов, честно говоря я недостаточно знаю о кокосовых фермах и их производстве, но звучит довольно необычно. Как если бы кто-то сделал устройство для простукивания арбузов и провел машинное обучение по автоматическому определению их зрелости и типа.

Ссылки:
[1] https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0168169919324767
[2] https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352340923000549

#openscience #opendata #curious #food

В качестве напоминания, завтра с 11։00 по 16:20 по Москве будет проходить День открытых данных [1], в этом году он пройдет только онлайн и в укороченном формате, без параллельных секций, с 3 часами мастер классов. Всё будет транслироваться онлайн на сайте, так что не пропустите. Зарегистрировалось онлайн уже почти 400 участников так что не проходите мимо, интересно будет не только тем кто остаётся и занимается открытостью и данными в России, но и всем кто работает с данными и владеет русским языком.

Ссылки:
[1] https://opendataday.ru/msk#program

#opendata #events

Федеральная торговая комиссия в США оштрафовала компанию BetterHelp на $7.8 миллонов, создателей одноимённого мобильного для мониторинга здоровья и рекомендаций за то что те врали потребителей о том что не передают их данные, а сами передавали их рекламным компаниям вроде Facebook, Pinterest, Criteo, Snapchat [1]. Штраф пойдет на компенсацию пользователям пострадавшим с 2017 по 2020 год.

Решение символическое, первое такого рода и думаю что не последнее. Однако не могу не обратить внимание что рынок продавца не существует без рынка покупателя. Это как проституция не существует если на неё нет спроса.

А не должны ли были покупатели этих данных в лице перечисленных ранее компаний проводить полную проверку источника покупки? Не должна ли комиссия по ценным бумагам проверить и их и выписать им многократно большие штрафы? Ведь не покупай они эти данные, их бы и не продавали.

Ссылки:
[1] https://www.ftc.gov/news-events/news/press-releases/2023/03/ftc-ban-betterhelp-revealing-consumers-data-including-sensitive-mental-health-information-facebook

#privacy #usa #mobileapps

День открытых данных ещё продолжается, а я тем временем выступил с презентацией Как искать данные с помощью каталогов данных. Проект datacatalogs.ru о том как проект устроен, развивается, для чего создавался и к чему идёт. А создавался он для появления поисковика по данным в будущем.

Видео тоже вскоре будет доступно.

Ссылки։
[1] https://www.beautiful.ai/player/-NPgdYTNJKkJTXp_0zgA

#opendata #opengov #datadiscovery

Как работать с данными гуманитариям, например, историкам? Где взять данные, как их подготавливать, какие банки данных и сервисы доступны онлайн? Подборка опубликованных наборов данных по древней истории։
- World-Historical Dataverse [1] от University of Pittsburgh World History Center, коллекция наборов данных посвящённых истории распространения языков, крупным историческим событиям и древней географии

- Project MERCURY datasets [2] коллекция набора данных проекта Меркурий, посвящённого компьютерному моделированию Древнего Рима

- Re3Data Ancient Cultures [3] каталоги и базы данных по древним культурам собранные в проекте Re3Data

- Europeana Datasets. Overview for Ancient World [4] наборы данных по древнему миру в проекте Европеана

- Nomisma datasets [5] проект-агрегатор открытых данных по нумизматике, включая коллекции древних монет

- Open-archaeo: A list of open source archaeological software and resources [6] каталог открытых наборов данных связанных с археологией

- Digital Humanities Platform of Shanghai Library [7] каталог связанных данных по древней истории при библиотеке Шанхая

Ссылки։
[1] https://dataverse.harvard.edu/dataverse/worldhistorical
[2] https://projectmercury.eu/datasets
[3] https://www.re3data.org/search?subjects[]=101%20Ancient%20Cultures
[4] https://pro.europeana.eu/timecoverage/ancient-world
[5] http://nomisma.org/datasets
[6] https://open-archaeo.info/tags/datasets/
[7] http://data.library.sh.cn/index

#opendata #digitalhumanities #ancienthistory #datasets #openscience

Интересное чтение про данные, технологии и не только։

- Writing Well: A Data Engineer’s Advantage [1] просто прекрасный совет который я могу повторять всем дата инженерам и разработчикам. Уметь писать тексты, документировать свою работу - это не софт скилл, это профессиональный левел ап.

- Here’s why your efforts to extract value from data are going nowhere [2] о том что если у данные у вас плохие то как ни старайся хорошего результата не будет и о том что кроме профессий data science и data engineering есть ещё профессия которой пока нет нормального названия, но по сути это люди которые производят данные. Их труд менее всего выпячивается, ценится и так далее. Значимость тексту придаёт и то что его автор Cassie Kozyrkov, Chief Decision Scientist в Google. Она там же активно продвигает The Data Cards playbook, о котором далее.

- The Data Cards Playbook [3] по-русски звучит как "карточки данных". Карточки данных - это структурированные резюме существенных фактов о различных аспектах наборов данных ML, необходимых заинтересованным сторонам на протяжении всего жизненного цикла проекта для ответственной разработки ИИ. Это сложный и концептуальный, но важный и интересный путь описания документации наборам данных для ИИ.

- Tabular Announcement [4] анонс стартапа Tabular предлагающего хранилище данных в виде таблиц Apache Iceberg и с поддержкой многих языков/инструментов запросов причём хранят данные в хранилище AWS S3 к которому пользователь даёт доступ, так что обещают отсутствие vendor lock-in. Кстати, отсутствие vendor lock-in часто звучит как преимущество в последнее время. Правда оно не распространяется на итоговое хранилище которое почти всегда AWS, Azure, GCS или Snowflake.

Ссылки։
[1] https://medium.com/@luukmes/writing-well-a-data-engineers-advantage-2fd08efaedb0
[2] https://towardsdatascience.com/heres-why-your-efforts-extract-value-from-data-are-going-nowhere-8e4ffacbdbc0
[3] https://sites.research.google/datacardsplaybook/
[4] https://tabular.io/blog/announcing-tabular/

#datatools #data #readings #dataengineering

Мы продолжаем пополнять наш проект Каталог каталогов данных (datacatalogs.ru)

В этот раз в каталог были добавлены геопорталы в республиках Узбекистан и Казахстан։
- Общественный геопортал Кадастрового агентства Республики Узбекистан https://open.ngis.ru
- Геопортал Комитета по правовой статистике Генеральной прокуратуры Республики Казахстан https://gis.kgp.kz
- Геопортал компании Карачаганак Петролиум Оперейтинг Б.В. https://maps.kpo.kz
- Картографическая основа Управления Земельного кадастра и Автоматизированной информационной системы государственного земельного кадастра https://aisgzk.kz/aisgzk/ru/content/maps/
- Геоинформационный портал города Астана https://gis.esaulet.kz
- Геопортал Акционерного общества «Национальная геологическая служба» https://ngs.geology.kz

На этих порталах публикуются от десяти до сотен слоёв с данными и предоставляется доступ к данным через API сервисы ArcGIS на базе сервера которого они созданы.

Записи об этих порталах вскоре появятся в поиске каталога.

#opendata #datacatalogs

ODS.AI когда-то было очень активное и продвинутое сообщество, но время не щадит никого и ничего, особенно когда по очереди вылезают вот такие проблемы описываемые автором. Российское сообщество по открытым данным мы собирали в телеграм изначально, хотя и делали попытки делать сообщество в Slack'е, но ничего не вышло, а в Телеграм всё было вполне естественно. Другие площадки вроде Matrix вполне могут существовать, но часто это сбор почти с нуля. Например, сообщество по открытым данным при Open Knowledge Foundation существует в Matrix, оно живое, но на уровне сообщения в месяц. Не умирает, но не бурлит. Сообщества - это важно, больше сообществ хороших и разных и не токсичных.

А каких сообществ по данным нам не хватает в русскоязычном и не только пространстве?

#community #data

О покойниках или хорошо, или ничего.

Последний год было очень печально наблюдать смерть ODS. Для тех, кто не знает, что это такое, когда-то это была одна из самых крупных (если не самая крупная) сеть сообществ по DS и все, что связано с обработкой и хранением данных.
Если не обращать внимание на некоторых ну жутко токсичных людей, сообщество было очень полезным. Начиная от какого-то понимания рынка зарплат (к вакансиям было требование, чтобы они публиковались с вилкой), до каких-то узко-специализирванных каналов по технологиям, где всегда можно было подчерпнуть интересный материал.
Если не заходить в каналы-флудилки, это приносило пользу.

Но за последние 2 года там образовался культ нескольких личностей, часть полезных каналов просто утонуло в токсичности. А последний год стал вообще лебединой песней:

Сначала Slack сказал “Нам не важно, что вы большое и полезное сообщество, раз вы из РФ, платите по $10 за пользователя” и отключил регистрацию из РФ.
Организаторы отказались от того, чтобы сообщество стало платным, поэтому сообществу отключили историю выше 10к сообщений. С учетом адового флуда, все полезное быстро ушло.

Затем организаторы решили мигрировать в Matrix (это Web3 частик с e2e шифрованием), предумали всякие федерации и конфедерации (что за безумие?). Инвайты туда выдавали еле-еле, половина не работала, половина чатов и каналов пустовали. В общем, полная херня и ничего не вышло дельного.

А затем организаторы запачкались еще в “конференсном туризме” от РКН и в связах с государством.

Соответственно, вроде как 21 марта Slack должен отключить вообще полностью сообщество. И вот уже народ начал создавать свои сообщества в Slack зарегистрировавшись из других стран, в Mattermost, Discord и еще везде. В итоге, одно огромное сообщество распадется на свои очень маленькие кучки людей по интересам.

@ohmydataengineer

Почему открытые данные - это всегда культура и далее технологии на примере данных о COVID-19 в России. Если кто-то не знает, в России за 2.5 года ковида Пр-во и Минздрав РФ в частности не публиковали наборы данных по эпидемии. Вместо этого они создали портал стопкоронавирус.рф имеющий скорее PR функцию и некоторые графики с отображением цифр. Да, были те энтузиасты кто эти графики преобразовывал в данные (используя парсинг), но в целом официальной публикации данных не было. А с декабря 2022 года, ещё и этот портал перестали обновлять.

Однако всё это время публиковался и продолжает публиковаться Еженедельный бюллетень по гриппу [1] в котором, в том числе, есть информация по заболеваемости COVID-19, но сам бюллетень публикуется в формате "не сказать бы лишнего". Там есть слова и графики и нет таблиц, нет разбивки заболеваемости по регионам и по городам, хотя такие сведения совершенно точно собираются и есть у составителей бюллетеня из ФГБУ «НИИ гриппа им. А.А. Смородинцева». Эти данные совершенно точно есть у сотрудников Минздрава РФ и знаете что самое удивительное? Что даже этот бюллетень доступен.

Минздрав РФ чуть ли не худшее ведомство в России по уровню открытости, я очень рекомендую послушать и посмотреть выступление Ксении Бабихиной из проекта Если быть точным [2] об опыте взаимодействия, отрицательном опыте, к сожалению.

А возвращаясь к данным о COVID-19, то, казалось бы, что мешает НИИ Гриппа публиковать развернутую статистику, что мешает Минздраву РФ размещать эти данные на портале открытых данных РФ, что мешало АНО "Диалог" или кто там вёл проект стопкоронавирус.рф предоставлять данные в машиночитаемом формате. Тем более что все они действовали и действуют на деньги налогоплательщиков.
Можно было бы посмотреть на пример Швейцарии и их опыта раскрытия не просто статистики, а всех случаях заболевания в обезличенном виде [3].

Вопрос о том "что мешает?" риторический.

Ссылки։
[1] https://www.influenza.spb.ru/system/epidemic_situation/laboratory_diagnostics/
[2] https://www.youtube.com/live/zYSr8gYJd4c?feature=share&t=3141
[3] https://t.me/begtin/4662

#opendata #healthcare #covid19

Открытый код, открытые данные, открытые стандарты, как назвать всё это вместе? Экосистема открытости или как-то ещё? Один из ответов на этот вопрос - это совместная инициатива нескольких международных агентств развития под названием Digital Public Goods Allience [1] вокруг понятия Digital Public Goods которое можно перевести как цифровое общественное достояние․

По этой концепции они разработали стандарт Digital Public Goods Standard [2] под который подпадают։
- Open Software
- Open Data
- Open AI models
- Open Standards
- Open Content

Весь этот стандарт и инициативы построены вокруг целей устойчивого развития (SDG) [3] и структур и повестки ООН.

Я как-то писал что международная бюрократия очень медленна в адаптации всего нового, и ООН и агентства международного развития очень медленно шли в направлении открытости, но когда пришли, то теперь это надолго и тема открытости будет для структур ООН одной из ключевых ещё долго.

Ссылки։
[1] https://digitalpublicgoods.net
[2] https://digitalpublicgoods.net/standard/
[3] https://sdgs.un.org/goals

#opendata #opensource

Давно хочу написать про недооценённые и не всегда очевидные профессии на рынке данных, они как бы есть, но им часто названий нет и им не учат։

1. Специалисты по поиску данных нет точного названия этой деятельности, самое близкое data discovery и можно было бы назвать профессию data discoverer. Это те кто ищут данные, общедоступные, или из коммерческих источников, или во внутренних базах данных, но главное что ищут и находят. В реальности этим занимаются дата аналитики, дата сайентисты, дата инженеры, это довольно частая деятельность, очень и очень редко отчуждаемая от других задач. Чаще всего это задача для дата-аналитиков пишущих ТЗ для остальных. Этому почти не учат, этого нет как образовательной дисциплины .

2. Специалисты по документированию данных ближе всего к ним по функциям и задачам те кто занимаются документированием ПО. У описания данных есть свои особенности, отдельные инструменты вроде каталогов корпоративных данных и профессию можно было бы назвать Data Technical Writer или Data Documentation Specialist. Многие воспринимают документирование, что ПО, что данных, что технических продуктов как очень un-sexy профессию. Знания нужны как у специалиста по базам данных или дата инженера, а понимание ценности такой работы есть не у всех работодателей и команд. Но эта работа особенно важна для любых дата продуктов, когда ты создаёшь открытые данные или коммерческие на продажу, их надо хорошо и правильно описывать.

3. Специалисты по производству данных здесь я теряюсь как правильно их назвать․ Data producers? Data creators? Data workers? Есть те кто изначально создаёт данные, реже руками, чаще при проектировании их сбора, автоматизированно или автоматически. Это одна из важнейших и плохо описанных и понимаемых профессий во многих областях. Очень часто из-за недооценённости правильного проектирования сбора данных проекты по машинному обучению не взлетают или дают сомнительные и спорные результаты, потому что обучающая выборка оказывается очень субъективной. Об этом часто можно прочитать в обсуждениях моделей распознаваний, например, лиц которые обучали на ограниченных данных только одной расы и они плохо работают на остальных.

Это не полный список недооценённых профессий. Не все могут, хотят и становятся дата-сайентистами, дата-аналитиками или дата-инженерами, внутри команд по работе с данными есть разные потребности и задачи.

#data #thoughts #professions