Size: a a a

Чат к каналу @begtin

2020 June 18

PK

Phil Kulin in Чат к каналу @begtin
ID:65434821
правовых оснований никаких для снятия блокировки не вижу
Их нет. Но они достаточно грамотно выврнулись я смотрю по заявлениям. Готовили долго это заявление. Подошли конкретно к нему
источник

OP

Olya Parkhimovich in Чат к каналу @begtin
Al Sem
Его, кажись, опять шрапнелью задело
Комбот знатно параноит🤔
Его не добавить, т.к. он удалился из группы, но в списке removed его нет (т.е., по мнению телеграма, он может сам присоединиться)
источник

AS

Al Sem in Чат к каналу @begtin
Olya Parkhimovich
Его не добавить, т.к. он удалился из группы, но в списке removed его нет (т.е., по мнению телеграма, он может сам присоединиться)
А, ок🤔
источник

G

Gip24 in Чат к каналу @begtin
Phil Kulin
Их нет. Но они достаточно грамотно выврнулись я смотрю по заявлениям. Готовили долго это заявление. Подошли конкретно к нему
Более того, возникает правовой вопрос к выполнению закона, решения суда...
источник
2020 June 19

G

Gip24 in Чат к каналу @begtin
- изменения в ПП710 «О проведении эксперимента по повышению качества и связанности данных,..."
https://regulation.gov.ru/projects#npa=103087
источник

G

Gip24 in Чат к каналу @begtin
Запустили Telegram-канал ЦИК ))))
источник

VS

Victor Stepankov in Чат к каналу @begtin
а голосовать анонимным опросом можно будет?
источник

AS

Aleksey S in Чат к каналу @begtin
Gip24
Запустили Telegram-канал ЦИК ))))
а не могли бы ссылку на канал кинуть, пожалуйста?
источник

AS

Aleksey S in Чат к каналу @begtin
а то поиск только старые выдает
источник

AS

Aleksey S in Чат к каналу @begtin
источник

G

Gip24 in Чат к каналу @begtin
источник

AS

Aleksey S in Чат к каналу @begtin
спасибо
источник

G

Gip24 in Чат к каналу @begtin
👍
источник

NK

ID:0 in Чат к каналу @begtin
Из симпатичных лично мне стартапов хочу отдельно выделить те которые помогают работать с данными удобным образом и помогают неспециалистам/не ИТшникам делать это с большим комфортом.

Пример: Trevor.io.
Авторы создали интерактивный визуальный построитель запросов (query builder), поместили в облако, поддержали наиболее популярные базы данных и связали с Google таблицами, Slack'ом и возможностью строить дашборды.

Получилось очень неплохо, я бы даже сказал что получилось отлично. Авторы подняли небольшую неизвестную сумму инвестиций и сам стартап происходит из Берлина. Но учитывая как хорошо и аккуратно он сделан я не сомневаюсь что скоро их приобретёт один из крупных онлайн игроков облачной аналитики.

Минус у продукта такой же как и у других облачных сервисов в том что надо много доверия чтобы подключать к облаку свою боевую базу. А то есть всё таки нужно приложить усилия чтобы доверять сервису. Но, с другой стороны, если у Вас база данных и так в облаке, то и риски не превышают тех что были ранее.

Другой облачный аналитический стартап Mode.
В нём нет такого интерактива в построении SQL запросов, зато очень много возможностей создания быстрых аналитических продуктов. Отчёты, дашборды - всё это то для чего Mode подходит практически идеально.

Те же минусы что у всех других продуктов облачной аналитики - надо отдавать доступ к своей базе данных и те же плюсы, минимальные расходы на покупку лицензий BI и возможность очень быстро сделать аналитику из коробки.

Этот стартап кремниевой долины поднял в общей сложности $46,4M с 2013 года в общей сложности. Причём последние $23M в феврале 2019 года.


И, наконец, Looker, облачная аналитическая система, полноценная cloud BI.
Поддерживает более 50 SQL диалектов, удобная для аналитиков в работе с данными, не такая удобная в построении SQL запросов, но весьма гибкая система для 99% процентов задач по визуальному анализу данных бизнеса. Цены не раскрывают, но обещают большие скидки для НКО и образовательных организаций.

Я всё чаще вижу Looker в технологических стеках компаний, особенно при стыковке с облаком Google и онлайн сервисами. Одна из важных возможностей - это преднастроенные шаблоны под цифровой маркетинг или продажи, буквально аналитика из коробки. У Looker особенно хороша поддержка большого числа корпоративных баз данных и крупных облачных сервисов от Amazon, Microsoft, Google и других.

Создан в 2011 году, получил инвестиций в $280M и, в итоге был куплен Google за $2.6B.

Из других онлайн аналитических продуктов заслуживают внимания: Domo, Tableau, Sisense Data Teams (ранее Periscope Data), Студия данных Google, Redash, Databox

Для российского потребителя пока у них у всех одна беда - плохая интеграция с российскими сервисами.

#onlineanalytics #analytics
источник

AB

Alexandro Balakshin in Чат к каналу @begtin
Я хороший человек😊. Не бот)
источник

FM

Fedor Moroseev in Чат к каналу @begtin
ID:0
Из симпатичных лично мне стартапов хочу отдельно выделить те которые помогают работать с данными удобным образом и помогают неспециалистам/не ИТшникам делать это с большим комфортом.

Пример: Trevor.io.
Авторы создали интерактивный визуальный построитель запросов (query builder), поместили в облако, поддержали наиболее популярные базы данных и связали с Google таблицами, Slack'ом и возможностью строить дашборды.

Получилось очень неплохо, я бы даже сказал что получилось отлично. Авторы подняли небольшую неизвестную сумму инвестиций и сам стартап происходит из Берлина. Но учитывая как хорошо и аккуратно он сделан я не сомневаюсь что скоро их приобретёт один из крупных онлайн игроков облачной аналитики.

Минус у продукта такой же как и у других облачных сервисов в том что надо много доверия чтобы подключать к облаку свою боевую базу. А то есть всё таки нужно приложить усилия чтобы доверять сервису. Но, с другой стороны, если у Вас база данных и так в облаке, то и риски не превышают тех что были ранее.

Другой облачный аналитический стартап Mode.
В нём нет такого интерактива в построении SQL запросов, зато очень много возможностей создания быстрых аналитических продуктов. Отчёты, дашборды - всё это то для чего Mode подходит практически идеально.

Те же минусы что у всех других продуктов облачной аналитики - надо отдавать доступ к своей базе данных и те же плюсы, минимальные расходы на покупку лицензий BI и возможность очень быстро сделать аналитику из коробки.

Этот стартап кремниевой долины поднял в общей сложности $46,4M с 2013 года в общей сложности. Причём последние $23M в феврале 2019 года.


И, наконец, Looker, облачная аналитическая система, полноценная cloud BI.
Поддерживает более 50 SQL диалектов, удобная для аналитиков в работе с данными, не такая удобная в построении SQL запросов, но весьма гибкая система для 99% процентов задач по визуальному анализу данных бизнеса. Цены не раскрывают, но обещают большие скидки для НКО и образовательных организаций.

Я всё чаще вижу Looker в технологических стеках компаний, особенно при стыковке с облаком Google и онлайн сервисами. Одна из важных возможностей - это преднастроенные шаблоны под цифровой маркетинг или продажи, буквально аналитика из коробки. У Looker особенно хороша поддержка большого числа корпоративных баз данных и крупных облачных сервисов от Amazon, Microsoft, Google и других.

Создан в 2011 году, получил инвестиций в $280M и, в итоге был куплен Google за $2.6B.

Из других онлайн аналитических продуктов заслуживают внимания: Domo, Tableau, Sisense Data Teams (ранее Periscope Data), Студия данных Google, Redash, Databox

Для российского потребителя пока у них у всех одна беда - плохая интеграция с российскими сервисами.

#onlineanalytics #analytics
Красивинько. Посмотрю что  взять себе
источник

C

Combot in Чат к каналу @begtin
Приветствуем Вас!  
В качестве подтверждения, что Вы не бот, просьба  представиться и рассказать о себе. Если окажется что Вы не человек, то Вы можете быть удалены из чата. Также в чате предусмотрен вечный бан за рекламу
источник

IK

I K in Чат к каналу @begtin
Привет все) Я не бот)
источник
2020 June 20

NK

ID:0 in Чат к каналу @begtin
Многочисленные напоминания
За эти годы многие ресурсы, полезные инструменты и материалы были созданы мной и нашей командой. Я периодически напоминаю что они есть и их можно использовать.

Телеграм теперь вновь легализован в России и нет никаких оснований не подписаться на мой телеграм канал я пишу про технологии, про данные, про открытость, реже про госзакупки, чаще про мировые и российские новости
https://t.me/begtin

Канал Инфокультуры содержит видеозаписи не только последних 3-х вебинаров по приватности, но и множество лекций про открытые данные и не только со дней открытых данных. Не проходите мимо, смотрите и подписывайтесь
https://www.youtube.com/channel/UCve6269kQEJ1LW52HXKtTng

Открытое API для данных проекта Счетной палаты Spending.gov.ru и там же открытые данные. Включая данные по нацпроектам
https://spending.gov.ru/pages/devs_api/
https://spending.gov.ru/devs/opendata/

Открытый код Инфокультуры, мой собственный код
http://github.com/infoculture
http://github.com/ivbeg
http://github.com/datacoon
а также открытый код частей проекта Госрасходы (Счетная палата) и иного открытого кода
https://code.ach.gov.ru/public

Подписка на рассылку Инфокультуры
https://infoculture.us7.list-manage.com/subscribe?u=2e38b8af0d8a547b51427dc9b&id=dadb533f05

Множество моих презентаций разной степени актуальности
https://www.slideshare.net/ivbeg/presentations

Мой личный сайт и блог, там же можно подписаться. Пишу туда сильно реже, и в основном то где есть текст побольше и картинки
https://begtin.tech

Данные опубликованные на Data.world в профиле Инфокультуры, немного, но удобно структурированы
https://data.world/infoculture

Полезные репозитории ссылок
Реестр госдоменов
https://github.com/infoculture/govdomains

Awesome список по журналистике данных
https://github.com/infoculture/awesome-datajournalism

Awesome список по открытым данным в России
https://github.com/infoculture/awesome-opendata-rus

Awesome список по Data Ops
https://github.com/datacoon/awesome-dataops

Undatum утилита обработки больших BSON/JSON/CSV файлов
https://github.com/datacoon/undatum

Russian Names библиотека автоматической идентификация пола по ФИО для русского языка
https://github.com/datacoon/russiannames

Awesome список по цифровой форенсике (цифровому дознанию) сбору данных с помощью онлайн инструментов
https://github.com/ivbeg/awesome-forensicstools

И ещё много всего, в следующей порции регулярных напоминаний расскажу о проектах которые не упомянул сейчас.

#opendata #data #projects #opengov #opensource
источник

NK

ID:0 in Чат к каналу @begtin
Программирование уже давно не только отдельная профессия, но и часть ранее, не компьютеризированных профессий/областей знаний.
Компьютерная лингвистика или биоинформатика хорошие тому примеры, но есть и менее привычные области.

Например, программирующие историки. Проект Programming Historian [1] из небольшого руководства много лет назад превратился большой образовательный проект помогающий историкам работать с цифровыми материалами,

Проект существует на английском, французском и испанском языках. Включает 82 урока, по работе с API, сбору данных, настройке цифровой среды, манипулированию данными, Python, сетевому анализу и не только.
Каждый урок содержит всё необходимое для понимания предметной области и применения на практике. А все они опубликованы с открытым кодом https://github.com/programminghistorian

Для исторической науки, по мере оцифровки существующих архивов и коллекций, использование технологий всё более актуально. Среди цифровых гуманитарных наук (digital humanities) это одно из самых очевидных применений.

Какие ещё гуманитарные профессии помимо историков и журналистов Вы знаете где происходит их "цифровой переход" и навыки программирования и работы с данными становятся ключевыми?

Ссылки:
[1] https://programminghistorian.org

#opendata #programming
источник