Знаете ли вы что... в Германии существует инициатива Deutchland-Stack как список обязательных и рекомендуемых открытых стандартов и технологий для использования в государственном секторе. Там есть множество стандартов по самым разным категориям: данные, low-code, интеграция, AI, транспортные протоколы и многое другое. Довольно хорошо описанные, оформленные и почти все с открытым кодом (кроме iOS для Apple)

Картинка и сайты основаны на базе Cloud Native Landscape у которого есть открытый код

#opensource #germany #eu #standards

Полезные ссылки про данные, технологии и не только:
- anton ИИ агент для анализа данных и построения дашбордов. Позволяет быстро сделать дашборды не привлекая внимания санитаров выделенного аналитика. Выглядит как минимум любопытно, открытый код, AGPL. Но завязано на платформу MindsDB командой которой он и создан. У MindsDB минимальная подписка это $35 в месяц с привязкой карты, что для работы немного, а для тестирования, особенно когда тестируешь много сервисов, себя не оправдывает. Был бы аналогичный platform-agnostic инструмент - ценность его была бы выше для пользователей. Думаю что еще появится если еще не появился. P.S. Не понимаю тех кто называет продукты распространенными человеческими именами, не любят они людей.
- OpenScreen многоплатформенный инструмент для создания демок к софтверным продуктам. Открытый код, MIT, выглядит как наглядный и зрелый продукт. На практике надо проверять, если все как в его демо то можно использовать для создания пользовательской документации, презентаций инвесторам и тд.
- whylogs библиотека для ведения логов в задачах машинного обучения. Существует достаточно давно и, кроме всего прочего, умеет суммаризировать датасеты и выдавать их статистические профили. Не так много таких инструментов существует, как ни странно, а для данных очень большого объёма их практически нет, поскольку почти всегда они работают через датафреймы. Whylogs тоже основан на датафреймах поэтому и применимость его ограничена.
- Nicholas Carlini - Black-hat LLMs | [un]prompted 2026 о том как применять LLM (в данном случае Anthropic) для поиска 0-day уязвимостей. Полезно для тех кто занимается безопасностью ПО в любой шляпе.
- parallel.ai онлайн ИИ агент с ориентацией на машинное использование (хотя формат вывода для людей тоже есть) и умеющий в поиск, deep research и тд. Как продукт выглядит интересно и в части вывода промежуточной информации в процессе работы над задачами и в части в том что он сделан в формате machine-first и API-first (машинная выдача и доступ через API/MCP выведены в приоритет). Я его на автоматических задачах еще не проверял, только сравнивал работу в режиме deep research с другими сервисами.

P.S. И про deep research инструменты некоторые размышления вдогонку
У меня есть типовая задача по deep research с тестированием одной из идей развития Dateno. Она неплохо структурировано для аналитики результатом которой должна быть и оценка бизнес ниши и техническое проектирование. Я регулярно проверяю новые ИИ агенты на этой задаче. Что хорошо - оценку бизнес ниши parallel.ai выдал очень четкую, не идеальную, но логичную. А вот с техническим проектированием не очень. Я до этого сравнивал с десяток сервисов способных в deep research (Perplexity, ChatGPT, Kimi, MiroMind, Gemini, Antigravity, Cursor и др.) и пока только Kimi и MiroMind выдавали наиболее интересный результат в части продумывания архитектуры ПО.


#opensource #datatools #ai #thoughts

Полезные ссылки про exploratory data analysis с открытым кодом:
- pygwalker инструмент для Jupyter Notebook для исследования датафреймов, интегрирован с Graphic Walker опенсорсным аналогом Tableau
- ydata-profiling инструмент для анализа данных, работает как код для Python с экспортом в интерактивный HTML или в Jupyter Notebook. Умеет работать с командной строки
- Rath еще один аналог Tableau от той же команды что и pygwalker. В том числе умеет подготавливать данные
- sweetviz еще один, отчасти упрощенный визуализатор датафреймов, тоже умеет создавать HTML или интегрироваться в тетрадки
- dataprep давно не обновлявшийся инструмент для подготовки данных в режиме low code.
- cleanvision инструмент анализа наборов данных с изображениями, умеет находить разные ошибки вроде дубликатов и изображений плохого качества
- openrefine давний инструмент с богатой экосистемой расширений для чистки и обогащения данных и просмотра датасетов для этих задач. Не дает аналитику, но дает возможность приводить данные в порядок
- kangas инструмент для визуального анализа наборов данных с изображениями
- marmot малоизвестный каталог для корпоративных данных

#opensource #data #datatools #eda

Полезные ссылки про данные, технологии и не только:
- Arckit набор команд для ИИ и фреймворк для проектирования архитектуры корпоративных информационных систем. Выглядит очень даже неплохо, надо поизучать. Интегрируется с разными ИИ агентами, включает много гайдов и примеров
- DuckLake v1.0 вышел production-ready DuckLake, однозначно надо пробовать и уже есть задачи на которых можно это делать. В общем-то озеро данных на Parquet файлах и SQL поверх - это выглядит как все более хорошая идея для много чего
- DuckDB 1.5.2 а заодно обновился движок DuckDB, теперь еще производительнее и с поддержкой новой онлайн оболочки и лучшей поддержки геоданных (тип GEOMETRY в расширении Iceberg)
- Dagster Pricing Update is Beyond Nuts пользователь на Reddit жалуется о том что Dagster резко подняли цену на их облачный сервис. Большинство реагируют в стиле, "ставьте же себе версию с открытым кодом", но в целом я могу сказать что полагаться на чужие внешние сервисы для обработки своих данных надо с большой осторожностью. Open source продукты тут в большем фаворе

#opensource #data #datatools #dataengineering

Полезные ссылки про данные, технологии и не только:
- Auditing AI книжка про то как организовывать аудит ИИ систем. Выглядит полезно, но хочется большего погружения. В открытом доступе под CC-BY-ND
- Understanding Data свежая книга про понимание статистики и дата сайенс в современном мире. Авторы из мира биоинформатики, но большая часть написанного универсальна
- Apodex сингапурский стартап Miromind AI переехал в США и меняет название. Лично я активно пользовался их продуктом MiroThinker и теперь вроде как у них think.apodex.ai. А также у них есть открытый deep research агент в виде открытого кода

#opensource #ai #readings

Ещё один симпатичный продукт в стиле Dashboard-as-a-code, он так и называется dac. Это тип продуктов в которых содержимое и стиль отображение графиков и других элементов дашбордов задается декларативным программированием, обычно YAML файлами.

Таких продуктов есть некоторое количество и постепенно их все больше. Например, есть Lightdash построенный таким же образом, но он внутри использует dbt что усложняет порог входа.

А dac сделан командой bruin, разработчиков одноименного ETL движка и сервиса для создания дашбордов с помощью ИИ ассистентов.

Собственно и в dac нет зависимости от dbt, но есть зависимость от bruin.

Почему такие инструменты полезны? инструменты вроде dashboard-as-a-code легче поддаются ИИ разработке и автоматизации.

Среди продуктов такого класса можно вспомнить ещё Evidence, Holistics, GoodData

#opensource #datatools