Rath, свежий инструмент по визуализации данных [1] как альтернатива Tableau, но с открытым кодом. Может оказаться интересной находкой для тех кто вынужден/хочет/планирует мигрировать с проприетарных настольных BI инструментов. Возможностей у него явно поменьше, я, пока его не проверял на собственных больших коллекциях данных, но всё таки открытый код под AGPL лицензией. Разработчики Kanaries [2] явно делают его под венчурное финансирование их облачного продукта и предоставляют открытую и бесплатную версию параллельно.
Ссылки:
[1] https://github.com/Kanaries/Rath
[2] https://kanaries.net/
#opensource #datatools #dataviz #datapreparation #dataanalysis
Ссылки:
[1] https://github.com/Kanaries/Rath
[2] https://kanaries.net/
#opensource #datatools #dataviz #datapreparation #dataanalysis
Отличный открытый курс по анализу данных от Яндекса и Европейского университета в СПб Прикладной анализ данных в социальных науках на русском языке.
Для тех кто только начинает работать с данными или переключается в эту область из другой профессии, рекомендую. Особенно это полезно для тех кто работает с данными в академической среде.
У Яндекса, в принципе, хороший набор русскоязычных хэндбуков. Лично мне не хватает хэндбуков про данные, например, про data discovery. С другой стороны я подозреваю если подходить к делу серьёзно, то мне же самому такой хэндбук надо делать.
#education #studies #learning #dataanalysis #data
Для тех кто только начинает работать с данными или переключается в эту область из другой профессии, рекомендую. Особенно это полезно для тех кто работает с данными в академической среде.
У Яндекса, в принципе, хороший набор русскоязычных хэндбуков. Лично мне не хватает хэндбуков про данные, например, про data discovery. С другой стороны я подозреваю если подходить к делу серьёзно, то мне же самому такой хэндбук надо делать.
#education #studies #learning #dataanalysis #data
education.yandex.ru
Прикладной анализ данных в социальных науках — Хендбук от Яндекс Образования
Учебник составлен так, чтобы любой человек без навыков в области анализа данных или программирования, мог за короткий срок понять общую логику и техническую сторону процесса, провести самостоятельное исследование и научиться программировать на Python.
В рубрике необычных источников данных, пакеты для Anaconda [1], среды для анализа данных в виде интегрированных тетрадок, дистрибутива Python с пакетами для data science и data analysis, и экосистемой разного рода расширений. У продукта есть реестр пакетов в котором, в основном, пакеты с открытым кодом, но многие пакеты, также, содержат наборы данных [2], особенно много данных в расширениях bioconda, для биоинформатики. Искать их можно по разного рода ключевым словам вроде "data" и "dataset", результат приходит вперемешку с пакетами для обработки данных и наборов данных
Поиск по пакетам общий, типизации пакетов по типу содержания нет, так что нельзя сказать что искать пакеты с данными очень удобно. С другой стороны для тех кто хочет данные из коробки и в единой среде это может быть полезно.
Ссылки:
[1] https://www.anaconda.com
[2] https://anaconda.org/search?q=dataset
#opendata #anaconda #dataanalysis
Поиск по пакетам общий, типизации пакетов по типу содержания нет, так что нельзя сказать что искать пакеты с данными очень удобно. С другой стороны для тех кто хочет данные из коробки и в единой среде это может быть полезно.
Ссылки:
[1] https://www.anaconda.com
[2] https://anaconda.org/search?q=dataset
#opendata #anaconda #dataanalysis