Издательство Springer во время пандемии коронавируса открыло доступ к почти 500 книгам с научными статьями: https://link.springer.com/search/page/1?facet-content-type=%22Book%22&package=mat-covid19_textbooks
Другие научные статьи и артефакты в открытом доступе от Springer можно найти здесь: https://www.springernature.com/gp/researchers/campaigns/coronavirus

​​А у нас, тем временем, нарисовался очередной показательный скандальчик с нарушением приватности пользовательских данных.

В четверг Forbes опубликовали материал, в котором со ссылкой на ресерчеров Габи Кирлинга и Эндрю Тирни сообщили, что смартфоны производства Xiaomi и их мобильные браузеры Mi Browser Pro и Mint Browser собирают пользовательские данные и отправляют их на удаленные сервера, принадлежащие китайцам.

В числе собираемой информации – история серфинга и поиска, сведения о просмотре новостной ленты, открытые на смартфоне папки и пр. Причем эта информация собиралась даже в режиме браузера инкогнито.

Кроме того, исследователи обнаружили, что передающиеся данные закодированы base64. Таким образом, в случае получения доступа к передаваемой информации третьими лицами, она может быть легко раскрыта.

Вчера последовал ответ Xiaomi, в котором китайцы отморозились и сказали, что все данные они собирают в рамках общепринятых практик, строго в соответствии с пользовательским соглашением и полностью их анонимизируют.

Впрочем, мало кто им поверил. К обсуждению подключились другие инфосек эксперты и внезапно обнаружилось, что Xiaomi, кроме всего прочего, помечает Индию, Россию и остальной мир, собирая данные на отдельные эндпойнты. А некоторые даже получили прямое подтверждение, зафиксировав как их данные в режиме инкогнито передаются на сервера Xiaomi.

Резюмируя, скажем, что основное различие между тем, как данные собирает, например, Chrome и как собирает их Xiaomi – для Google необходимо согласие пользователя для такого сбора, в отличие от китайцев. И Google не собирает данные в режиме инкогнито. В отличие от.

[Перевод] Высокоскоростной Apache Parquet на Python с Apache Arrow
https://habr.com/ru/post/503132/
Tags: Блог компании OTUS. Онлайн-образование, Python, Big Data, apache arrow, python, data engineering
Author MaxRokatansky #habr

4 июня в 18:00 состоится бесплатный митап “Dynamic Talks” от Grid Dynamics и Fest Group посвященный Big Data.

Будут представлены два доклада:
1. Marketing Data Lake in the Cloud. Докладчик: Александр Федирко - CEE Regional Head of BigData Practice (GlobalLogic).
2. Data processing in production: Apache Airflow will orchestrate it for you. Докладчик: Владимир Баев - Senior Big Data Developer (Grid Dynamics).

Для участия в митапе необходимо зарегистрироваться по ссылке: https://bit.ly/2zstVN6

Детальное описание докладов можно посмотреть здесь: https://docs.google.com/document/d/1jisy4P1okm8ymA4bMvM5d3W-ajSrgKLmTfsfvR_Z6WM/edit?usp=sharing

Machine Learning Glossary

This glossary defines general machine learning terms, plus terms specific to TensorFlow.
https://developers.google.com/machine-learning/glossary/

🗣Machine Learning Wednesday - митапы от МФТИ для тех, кто интересуется машинным обучением!

🔥Как оптимизировать нейронные сети и включить ML в процессы компании, не имея для этого размеченных данных! Ближайшие даты:

📅8 июля 17:00 «Компрессия моделей машинного обучения». 📣Выступают: Илья Жариков и Иван Криворотов.
💡Польза: узнаете, как сделать свои модели легче и быстрее, расширив возможные области их применения.
Регистрируйтесь по ссылке https://clck.ru/PWJiN


📅15 июля 17:00 «Использование фреймворка TopicNet для решения задач бизнеса». 📣Выступает: Евгений Егоров.
💡польза: узнаете, как без размеченного датасета и больших бюджетов на вычислительные ресурсы решать практические ML задачи.
Регистрируйтесь по ссылке https://clck.ru/PWJoq

:💻Для тех, кто планирует участвовать в митапе от МФТИ «Использование фреймворка TopicNet для решения задач бизнеса» 15 июля.

🎁Есть возможность получить толстовку от организаторов! Вам необходимо:

✅ Зарегистрироваться на вебинар https://clck.ru/PWJoq и посетить его.
✅Рассказать свою историю развития в ML и отправить в telegram @profi991
✅Если твоя история будет в стиле лимерик или хокку, то это принесет дополнительные баллы.
✅Выбор победителя на плечах спикеров и организаторов — по шкале от 1 до 10 баллов (плюс дополнительные 5 баллов за стихотворный стиль).
✅Конкурс проходит до 15 июля (включительно).
✅Результаты конкурса будут опубликованы в группе https://vk.com/machine.intelligence 16 июля с именами двух героев, которые заберут прекрасный свитшот.

Machine Learning experts from around the world are recommending their favourite Machine Learning books to start or strengthen your knowledge of AI, Machine Learning and Deep Learning.
https://mentorcruise.com/books/ml/

Я вчера провела вебинар для Skills Lab НИУ ВШЭ на тему того, как и где искать окрытые данные, а также как размещать и аннотировать данные, чтобы на них можно было сослаться.
Презентацию можно посмотреть и скачать на Slideshare:
https://www.slideshare.net/iradche/ss-238640185
#OpenData

Introducing TensorFlow Videos for a Global Audience: Russian
https://blog.tensorflow.org/2020/03/introducing-tensorflow-videos-for-global-audience-russian.html

Цветы нужно поливать, кофе — обжаривать, данные — обрабатывать.

Вот также чётко и «по полочкам» разложат материал преподаватели курса Нетологии для начинающих аналитиков. Они научат вас, как превратить данные в эффективный инструмент планирования в любой профессии и даже в повседневной жизни.

А помогут им в этом машинное обучение, Python, основы статистики и щепотка волшебства — практические задания, взятые из повседневной жизни. Чтобы было максимально интересно и полезно.

Погрузиться в data-science с опытными наставниками↓ http://netolo.gy/fSl

По промокоду DATA10 действует дополнительная скидка 10% на эту или любую другую профессию направления Аналитика в Нетологии. Скидка действует до 28 сентября и суммируется с акцией на сайте.

А какие данные ищете вы?

Примите участие в опросе, который поможет нам в создании новых карт данных о культуре, энергетике, информационных технологиях, трудовых отношениях и транспорте. Цель — собрать дополнительные вопросы, раскрывающие основные аспекты этих пяти тематических направлений.

Присоединиться к опросу: http://bit.ly/datamaps-ru

Real-time Object Tracking with TensorFlow, Raspberry Pi, and Pan-Tilt HAT

https://towardsdatascience.com/real-time-object-tracking-with-tensorflow-raspberry-pi-and-pan-tilt-hat-2aeaef47e134
#ML #RaspberryPi

Четыре курса от Дмитрия Сошникова:
1. Parsing Algorithms
2. Building an Interpreter from scratch
3. Automata: building a RegExp machine
4. Garbage Collection Algorithms

Ссылка на курсы: http://dmitrysoshnikov.com/category/courses/
Эти же курсы есть и на Udemy.

Самоучитель по AWS от Stelligent:

https://stelligent.com/2020/10/27/open-sourcing-our-devops-training-platform-stelligent-u/

Стоящие внимания лабы от одной из крупнейших контор, специализирующихся на AWS Devops. Данный материал в том числе используется для обучения их инженеров.

Прямая ссылка на GitHub:

https://github.com/stelligent/stelligent-u

Однозначно в закладки

#learning #devops

Ричард Столлман и будущее инноваций в ПО: https://habr.com/ru/company/near/blog/526232/

Original:
Richard Stallman & Future of Software Innovation: https://hackernoon.com/richard-stallman-future-of-software-innovation-4e591fa93d7f

Data Science History and Overview

https://www.kdnuggets.com/2020/11/data-science-history-overview.html

Introducing Amazon SageMaker Data Wrangler, a Visual Interface to Prepare Data for Machine Learning

Amazon SageMaker Data Wrangler -- a new capability of Amazon SageMaker that makes it faster for data scientists and engineers to prepare data for machine learning (ML) applications by using a visual interface.

https://aws.amazon.com/blogs/aws/introducing-amazon-sagemaker-data-wrangler-a-visual-interface-to-prepare-data-for-machine-learning/

The Cancer Imaging Archive is a service which de-identifies and hosts a large archive of medical images of cancer accessible for public download. The data are organized as “collections”; typically patients’ imaging related by a common disease (e.g. lung cancer), image modality or type (MRI, CT, digital histopathology, etc) or research focus. DICOM is the primary file format used by TCIA for radiology imaging. Supporting data related to the images such as patient outcomes, treatment details, genomics and expert analyses are also provided when available.


https://www.cancerimagingarchive.net/collections/

Дата-завтраки (сообщества ODS) каждое утро: https://www.joinclubhouse.com/room/xq53KVDp

Начало в 9:30.

Заметки о прошедших дата-завтрах можно посмотреть здесь: http://bit.ly/data_zavtrak