Електронна комерція змінила наш спосіб покупок. Лише кілька кліків — і продукти, техніка, подарунки можуть бути замовлені та доставлені до нашого порогу протягом кількох годин. Швидкість і зручність безсумнівні, але цей комфорт має приховані витрати — зокрема, компрометацію наших особистих даних. Імена, номери телефонів і адреси, що є критичними для доставки, часто обробляються неналежним чином, що призводить до спам-дзвінків, порушень конфіденційності та навіть фінансових ризиків.

У цій статті я поділюсь своїм досвідом управління конфіденційністю та розповім про виклики, з якими стикається останній етап доставки, зокрема відсутність належних законів про конфіденційність і професійних стандартів у логістичному секторі.

Мій план захисту конфіденційності:

В еру інформації розповідь даних стала критично важливою навичкою, яка виходить за межі простої презентації даних. Хоча візуалізація даних за допомогою графіків і діаграм є важливою, справжня магія відбувається, коли ви поєднуєте ці візуалізації в захоплюючу розповідь. Ось як ви можете підняти свою майстерність розповіді даних на новий рівень і створити переконливі, захоплюючі наративи.

Зрозумійте суть розповіді

Кожна велика історія має початок, середину та кінець. Застосуйте цю структуру до своїх даних:

• Початок: Встановіть контекст. Яку проблему ви вирішуєте? Чому це важливо?
• Середина: Представте свої дані. Як вони розв'язують проблему? Які основні інсайти?
• Кінець: Завершіть дієвими висновками. Що

Сьогодні роль дата-сайентістів (data scientists) важливіша, ніж будь-коли. У 2025 році організації використовують безпрецедентні обсяги даних для прийняття рішень, оптимізації операцій та інновацій на масштабному рівні. Щоб процвітати в цьому динамічному середовищі, дата-сайентісти повинні постійно адаптуватися до нових технологій, інструментів та методологій.

Ця стаття розглядає 10 найважливіших навичок, які кожен дата-сайентіст повинен мати для досягнення успіху в 2025 році, щоб його експертиза залишалася актуальною та впливовою.

Розуміння сучасного ландшафту науки про дані

Наука про дані вже не обмежується лише аналізом даних; йдеться про отримання корисних інсайтів в реальному часі, створення масштабованих рішень та вирішення етичних викликів. Завдяки досягненням у галузі … Читати далі

У сучасному світі, де дані грають важливу роль, текстові дані оточують нас скрізь — від відгуків клієнтів до публікацій у соціальних мережах, статей та іншого. Але як видобути корисні інсайти з цього величезного масиву неструктурованої інформації? Тут на допомогу приходить моделювання тем, метод безконтрольного навчання, який організовує текстові дані за темами, спрощуючи інтерпретацію великих наборів даних.

У цьому дописі ми розглянемо BERTopic, потужний інструмент для моделювання тем, і покажемо, як використовувати його для виявлення прихованих інсайтів у ваших текстових даних.

Що таке BERTopic?

BERTopic — це бібліотека для моделювання тем на Python, яка використовує передові векторні уявлення для … Читати далі

Глибинне навчання стало революційним підходом для розробників, які будують та тренують нейронні мережі. Однією з ключових особливостей Keras є метод train_on_batch, який є потужним інструментом для інкрементального навчання. Незалежно від того, чи тренуєте ви на великих наборах даних, чи на динамічно згенерованих даних, розуміння train_on_batch може значно підвищити ефективність та продуктивність вашої моделі.

У цій статті ми розглянемо все, що вам потрібно знати про метод train_on_batch: що це таке, як він працює і чому він важливий. В кінці ви отримаєте корисні поради для впровадження цієї функції у вашому наступному AI-проєкті. Почнемо!

Що таке метод trainonbatch в

Джерело: Методи збереження булевих значень у MySQL

1. Використання TINYINT(1)

Найпоширеніший спосіб зберігати булеві значення у MySQL — це використання типу даних TINYINT(1). Хоча TINYINT не є явно булевим типом, він ефективно представляє булеві значення, використовуючи 0 для false і 1 для true.

1.1 Опис схеми

Для збереження булевих значень можна визначити стовпець як TINYINT(1). Це позначення часто використовується для вказівки, що стовпець буде зберігати значення 0 або 1.

CREATE TABLE users (  
 id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,  
 is_active TINYINT(1) NOT NULL  
);

1.2 Вставка даних

Вставка булевих значень виглядатиме так:

INSERT INTO users (is_active) VALUES (1); -- 

SQL Server 2025 нарешті прибув, привносячи захоплюючі нововведення та покращення, спрямовані на розширення можливостей розробників, адміністраторів баз даних та фахівців з даних. Незалежно від того, чи ви новачок у SQL Server, чи досвідчений користувач, ця стаття проведе вас через основні особливості останньої версії та пояснить, чому варто з нею ознайомитись. Почнемо!

1. Покращена продуктивність та масштабованість

Одне з найбільш обговорюваних оновлень у SQL Server 2025 — це підвищена продуктивність. Ключові покращення включають:

• Адаптивне оброблення запитів 3.0 (Adaptive Query Processing 3.0): Остання версія адаптивного оброблення запитів забезпечує ще розумнішу оптимізацію запитів, зменшуючи час виконання складних запитів.
• Оптимізований для пам'яті TempDB (Memory-Optimized TempDB):

текст перекладу

Перед побудовою та використанням графів знань (KGs) важливо зрозуміти, як вони моделюються. У цій статті ми розглянемо кілька основних моделей, що використовуються у світі графів знань, починаючи з Рамки опису ресурсів (RDF) та її розширення RDF Schema (RDFS).

Розуміння графів знань (KGs) у порівнянні з системами керування реляційними базами даних (RDBMS)

Системи керування реляційними базами даних (RDBMS) ґрунтуються на інтуїтивно зрозумілих моделях, які виглядають як прості колекції таблиць, але підтримуються багатою формальною основою. Ці системи розрізняють схему, яка визначає структуру даних, та самі дані. Ключові концепції, такі як декомпозиція, зовнішні ключі та функціональні залежності, забезпечують узгодженість даних … Читати далі

Редаговано Пітером З. Ревезом

для Information | An Open Access Journal from MDPI

Спеціальний випуск Міжнародного симпозіуму з інженерії баз даних

Спеціальний випуск Міжнародного симпозіуму з інженерії баз даних

Стаття під назвою "Best IDEAS: Спеціальний випуск Міжнародного симпозіуму з інженерії баз даних" була опублікована в журналі Information (Том 15, Номер 11) у листопаді 2024 року.

Цей спеціальний випуск об'єднує вибрані статті з Міжнародного симпозіуму з інженерії баз даних (IDEAS), конференції, присвяченої дослідженню та розвитку технологій баз даних і їх застосувань.

Симпозіум служить платформою для дослідників, практиків і академіків для представлення своїх результатів, обміну ідеями та обговорення останніх тенденцій у галузі … Читати далі

Вступ

У світі зберігання даних та аналітики існують два основні будівельні блоки, які є основою ефективної організації даних: таблиці фактів (Fact Tables) та таблиці вимірів (Dimension Tables). Ця стаття надає всебічне розуміння цих важливих компонентів — від основних концепцій до складних реалізацій, з практичними прикладами, які будуть корисні як новачкам, так і досвідченим практикам.

Основні концепції

Що таке таблиця фактів (Fact Table)?

Таблиця фактів — це основна таблиця в багатовимірній моделі, яка зберігає кількісну інформацію про бізнес-події. Уявіть її як запис того, "що сталося" у вашому бізнесі. Факти зазвичай є:

• Числовими вимірюваннями
• Адитивними (можна підсумовувати)
• Генеруються, коли відбуваються бізнес-події
• Зв'язуються