Выше квартилей

​Dateno: первые опыты

Современная наука во многом построена на больших массивах данных, доступ к которым можно получить через репозитории, однако инструментов, позволяющих осуществлять поиск сразу по нескольким из них не так много. Так, Google Dataset Search выглядит подходящим инструментом, но исследователи, для которых предметом изучения являются сами данные, сталкиваются с ограничениями по автоматизации их получения.

Мы давно обратили внимание на проект Dateno (команда под руководством Ивана Бегтина), о котором упоминали в мартовском дайджесте. На сегодняшний день Dateno содержит информацию о 19 миллионах датасетов, но самое главное - имеет достаточно понятный и удобный API-интерфейс, с которым мы и решили, наконец, попробовать поработать.

Простая инструкция с примером очень хорошо описана в телеграм-канале И. Бегтина: пользователь регистрируется, получает токен, а дальше применение API возможно как напрямую из браузерной строки, так и через консольный инструмент, скрипт Python/R и т.д.

Зарегистрировавшись, мы сразу запросили данные о датасетах, в заголовке которых есть слово "scientometric*". Таких нашлось 92. Всего включено 35 параметров, в том числе данные о самих датасетах (название, ссылка, тематика, описание, формат и др.) и об источниках этих датасетов (название и тип каталога, название и тип его владельца, страна, язык и прочее).

Конкретно по нашей тематике данные размечены не полностью — например, лицензия указана всего для 10 датасетов из 92, тематика — для 16, а макрорегион — для 33. Подавляющее большинство наборов данных (56) принадлежит Европейскому Союзу, а вот в США их всего 17. Самые распространенные форматы .tsv и .txt (по 13). Датасетов в формате .json, к нашему удивлению, всего 2.

В целом, Dateno оказался действительно удобным инструментом, как с точки зрения технической доступности (открытый API есть у немногих репозиториев), так и с точки зрения покрытия данных. Предлагаем поделиться своим опытом использования Dateno в комментариях.

#dateno #датасеты #открытыеданные

www.tgoop.com/HQhse/469

3.8K viewsNov 15 at 15:00

​Dateno: первые опыты

Современная наука во многом построена на больших массивах данных, доступ к которым можно получить через репозитории, однако инструментов, позволяющих осуществлять поиск сразу по нескольким из них не так много. Так, Google Dataset Search выглядит подходящим инструментом, но исследователи, для которых предметом изучения являются сами данные, сталкиваются с ограничениями по автоматизации их получения.

Мы давно обратили внимание на проект Dateno (команда под руководством Ивана Бегтина), о котором упоминали в мартовском дайджесте. На сегодняшний день Dateno содержит информацию о 19 миллионах датасетов, но самое главное - имеет достаточно понятный и удобный API-интерфейс, с которым мы и решили, наконец, попробовать поработать.

Простая инструкция с примером очень хорошо описана в телеграм-канале И. Бегтина: пользователь регистрируется, получает токен, а дальше применение API возможно как напрямую из браузерной строки, так и через консольный инструмент, скрипт Python/R и т.д.

Зарегистрировавшись, мы сразу запросили данные о датасетах, в заголовке которых есть слово "scientometric*". Таких нашлось 92. Всего включено 35 параметров, в том числе данные о самих датасетах (название, ссылка, тематика, описание, формат и др.) и об источниках этих датасетов (название и тип каталога, название и тип его владельца, страна, язык и прочее).

Конкретно по нашей тематике данные размечены не полностью — например, лицензия указана всего для 10 датасетов из 92, тематика — для 16, а макрорегион — для 33. Подавляющее большинство наборов данных (56) принадлежит Европейскому Союзу, а вот в США их всего 17. Самые распространенные форматы .tsv и .txt (по 13). Датасетов в формате .json, к нашему удивлению, всего 2.

В целом, Dateno оказался действительно удобным инструментом, как с точки зрения технической доступности (открытый API есть у немногих репозиториев), так и с точки зрения покрытия данных. Предлагаем поделиться своим опытом использования Dateno в комментариях.

#dateno #датасеты #открытыеданные

BY Выше квартилей