Полезное чтение про данные, технологии и не только: - 6 простых шагов для дата-стартапа [1] - если коротко то всё так: цели и ключевые результаты, потоки пользователей, модель заработка, инструменты и каталог событий, каталог метрик, отчеты. С одной стороны разумно, а с другой, достаточно ли? Вот что для Вас важнейший шаг для дата-стартапа? - О том как работает diffstatic [2] - это такой умный инструмент сравнения знающий 20 языков программирования и делающий сравнение с учётом их синтаксиса. Автор рассказывает как он его разрабатывал. - Github Copilot делает разработчиков пушистее и шелковистее продуктивнее и счастливее [3] как показывает исследование самого Github'а. Кто бы сомневался что результат будет таким если исследование не независимое. Технология всё ещё имеет свои юридические и этические изъяны. - Ducks: Поисковик по объектам в Python [4] довольное неожиданная реализация аналога NoSQL а ля MongoDB через словари для Python'а. С похожим языком запросов, но всё только в памяти. Когда надо много чего обрабатывать в памяти, а возможности включать СУБД нет может быть полезно. - FAIR vs Open Data [5] научная статья в MIT Press Direct со сравнением инициативы FAIR по открытости научных исследований и движений за открытые данные. Это не синонимы и не антиподы, две близкие и пересекающиеся темы. - Alexa TM 20B [6] научная статья про крупнейшую языковую модель по архитектуре seq2seq [7]. Как минимум полезно тем кто разрабатывает языковые модели. Ссылки: [1] thedatastrategist.medium.com/6-easy-…900c2667 [2] www.wilfred.me.uk/blog/20…tic-diff [3] github.blog/2022-09…appiness [4] ducks.readthedocs.io/en/late…dex.html [5] direct.mit.edu/dint/ar…jectives [6] www.amazon.science/publica…eq-model [7] https://en.wikipedia.org/wiki/Seq2seq #opendata #data #github #ai #datatools #readings