Cdc acm data driver download

Data Scientist: кто это и что он делает

В переводе с английского Data Scientist – это специалист по данным. Он работает с Big Data или большими массивами данных.

Источники этих сведений зависят от сферы деятельности. Например, в промышленности ими могут быть датчики или измерительные приборы, которые показывают температуру, давление и т. д. В интернет-среде – запросы пользователей, время, проведенное на определенном сайте, количество кликов на иконку с товаром и т. п.

Данные могут быть любыми: как текстовыми документами и таблицами, так и аудио и видеороликами.

От области деятельности зависят и результаты работы Data Scientist. После извлечения нужной информации специалист устанавливает закономерности, подвергает их анализу, делает прогнозы и принимает бизнес-решения.

Человек этой профессии выполняет следующие задачи: оценивает эффективность и работоспособность предприятия, предлагает стратегию и инструменты для улучшения, показывает пути для развития, автоматизирует нудные задачи, помогает сэкономить на расходах и увеличить доход.

Его труд заканчивается созданием модели кода программы, сформировавшейся на основе работы с данными, которая предсказывает самый вероятный результат.

Профессия появилась относительно недавно. Лишь десятилетие назад она была официально зафиксирована. Но уже за такой короткий промежуток времени стала актуальной и очень перспективной.

Каждый год количество информации и данных увеличивается с геометрической прогрессией. В связи с этим информационные массивы уже не получается обрабатывать старыми стандартными средствами статистики. К тому же сведения быстро обновляются и собираются в неоднородном виде, что затрудняет их обработку и анализ.

Вот тут на сцене и появляется Data Scientist. Он является междисциплинарным специалистом, у которого есть знания статистики, системного и бизнес-анализа, математики, экономики и компьютерных систем.

Знать все на уровне профессора не обязательно, а достаточно лишь немного понимать суть этих дисциплин. К тому же в крупных компаниях работают группы таких специалистов, каждый из которых лучше других разбирается в своей области.

Более 100 крутых уроков, тестов и тренажеров для развития мозга

Начать развиваться

Эти знания помогают ему выполнять свои должностные обязанности:

• взаимодействовать с заказчиком: выяснять, что ему нужно, подбирать для него подходящий вариант решения проблемы;
• собирать, обрабатывать, анализировать, изучать, видоизменять Big Data;
• анализировать поведение потребителей;
• составлять отчеты и делать презентации по выполненной работе;
• решать бизнес-задачи и увеличивать прибыль за счет использования данных;
• работать с популярными языками программирования;
• моделировать клиентскую базу;
• заниматься персонализацией продуктов;
• анализировать эффективность деятельности внутренних процессов компании;
• выявлять и предотвращать риски;
• работать со статистическими данными;
• заниматься аналитикой и методами интеллектуального анализа;
• выявлять закономерности, которые помогают организации достигнуть конечной цели;
• программировать и тренировать модели машинного обучения;

внедрять разработанную модель в производство.

Четких границ требований к Data Scientist нет, поэтому работодатели часто ищут сказочное создание, которое может все и на превосходном уровне. Да, есть люди, которые отлично понимают статистику, математику, аналитику, машинное обучение, экономику, программирование. Но таких специалистов крайне мало.

Еще часто Data Scientist путают с аналитиком. Но их задачи несколько разные. Поясню, что такое аналитика и как она отличается от деятельности Data Scientist, на примере и простыми словами.

В банк пришел клиент, чтобы оформить кредит. Программа начинает обрабатывать данные этого человека, выясняет его кредитную историю и анализирует платежеспособность заемщика. А алгоритм, который решает выдавать кредит или нет, – продукт работы Data Scientist.

Аналитик же, который работает в этом банке, не интересуется отдельными клиентами и не создает технические коды и программы. Вместо этого он собирает и изучает сведения обо всех кредитах, что выдал банк за определенный период, например, квартал. И на основе этой статистики решает, увеличить ли объемы выдачи кредитов или, наоборот, сократить.

Аналитик предлагает действия для решения задачи, а Data Scientist создает инструменты.

Конференция AI Ukraine 2014

Если вы дочитали статью до этого места, то вы, вероятно заинтересовались темой В связи с этим приглашаю вас на конференцию AI Ukraine 2014, где будет намного больше примеров использования Data Science и Machine Learning в реальных проектах. Я отвечаю за составление программы конференции и могу сказать, что мы постарались найти и отобрать самые интересные доклады, которые покрывают различные области ИИ.

Расписание конференции, инфо о каждом докладе и докладчике, а также регистрация — на сайте AI Ukraine 2014. Для этого достаточно кликнуть на докладе в программе. Все новости конференции публикуются на нашей страничке в Facebook.

Для пользователей DOU действует скидка 5% по промокоду DOU.

В завершение хочется сказать, что это первая масштабная конференция, посвященная применению различных алгоритмов искусственного интеллекта в Харькове, и одна из первых в Украине. Здесь будут интересные доклады на любой вкус. Не пропустите её!

P.S. Если вы заинтересовались Data Science и Machine Learning — напишите в комментариях, какие темы были бы вам интересны, и мы с коллегами постараемся рассказать о них.

Маєте важливу новину про українське ІТ? Розкажіть спільноті. Це анонімно.І підписуйтеся на Telegram-канал редакції DOU

Пример: профилактика диабета

Что, если мы сможем предсказать возникновение диабета и предпринять соответствующие меры заранее, чтобы предотвратить его?
В этом случае мы прогнозируем появление диабета, используя весь жизненный цикл, о котором мы говорили ранее. Давайте рассмотрим различные шаги.

Шаг 1:

Во-первых, мы собираем данные на основе истории болезни пациента, как описано в Фазе 1. Вы можете обратиться к приведенным ниже примерам.

Данные

Как вы можете видеть, у нас есть различные атрибуты, как указано ниже.Атрибуты:

npreg — Количество беременности
glucose  — Концентрация глюкозы в плазме
bp — Кровяное давление
skin — Толщина кожи трицепса
bmi — Индекс массы тела
ped — Функция родословной диабета
age — Возраст
income  — Доход

Шаг 2:

Теперь, как только у нас появились данные, нам необходимо очистить и подготовить их для анализа.
Эти данные имеют множество несоответствий, таких как отсутствующие значения, пустые столбцы, неожиданные значения и неправильный формат данных, которые необходимо очистить.
Здесь мы организовали данные в одну таблицу под разными атрибутами, что делает ее более структурированной.
Давайте посмотрим на примеры ниже.

Очистка данных

Эти данные имеют много несоответствий.

В столбце npreg слово «one» написано словами, тогда как оно должно быть в числовой форме.
В столбце bp одно из значений — 6600, что невозможно (по крайней мере для людей), поскольку bp не может доходить до такого огромного значения.
Как вы можете видеть, столбец «income» пуст, в этом случае не имеет смысла прогнозировать диабет. Поэтому иметь его здесь избыточно и это нужно удалить из таблицы.
Таким образом, мы очистим и обработаем данные, удалив выбросы, заполнив нулевые значения и нормализуя типы данных. Если вы помните, это наш второй этап, который представляет собой предварительную обработку данных.
Наконец, мы получаем чистые данные, как показано ниже, которые можно использовать для анализа.

Очищенные данные

Шаг 3:

Теперь давайте сделаем некоторый анализ, как обсуждалось ранее в Фазе 3.

Сначала мы загрузим данные в аналитическую песочницу и применим к ней различные статистические функции. Например, R имеет такие функции, как describe, которое дает нам количество отсутствующих значений и уникальных значений. Мы также можем использовать summary функцию, которая даст нам статистическую информацию, такую как средние, медианные, диапазонные, минимальные и максимальные значения.
Затем мы используем методы визуализации, такие как гистограммы, линейные графики, полевые диаграммы (histograms, line graphs, box plots), чтобы получить представление о распределении данных.

Data Science визуализация

Шаг 4:

Теперь, основываясь на представлениях, полученных на предыдущем шаге, наилучшим образом подходит для этой проблемы — дерево решений (decision tree).

Поскольку у нас уже есть основные атрибуты для анализа, такие как npreg, bmi и т. Д., Поэтому мы будем использовать метод обучения с учителем для создания модели.
Кроме того, мы использовали дерево решений, потому что оно учитывает все атрибуты за один раз, например, те, которые имеют линейную связь, а также те, которые имеют нелинейную взаимосвязь. В нашем случае мы имеем линейную зависимость между npreg и age, тогда как существует нелинейная связь между npreg и ped.
Модели дерева решений очень надежны, так как мы можем использовать различную комбинацию атрибутов для создания различных деревьев, а затем, наконец, реализовать ту, которая имеет максимальную эффективность.
Давайте посмотрим на наше дерево решений.

Дерево решений

Здесь самым важным параметром является уровень глюкозы, поэтому это наш корневой узел. Теперь текущий узел и его значение определяют следующий важный параметр. Это продолжается до тех пор, пока мы не получим результат в терминах pos или neg. Pos означает, что тенденция к диабету является положительной, а neg отрицательной.

Шаг 5:

На этом этапе мы проведем небольшой пилотный проект, чтобы проверить, соответствуют ли между собой  наши результаты. Мы также будем искать ограничения производительности, если таковые имеются. Если результаты неточны, нам нужно перепланировать и перестроить модель.

Шаг 6:

Как только мы выполним проект успешно, мы будем делиться результатами для полного развертывания.

Data Scientist’у проще сказать, чем сделать. Итак, давайте посмотрим, что вам нужно, чтобы быть им. Data Science требует навыков в основном из трех основных областей, как показано ниже.

Data Science умения и навыки

Как вы можете видеть на приведенном выше графике, вам нужно приобрести различные умения и навыки. Вы должны хорошо разбираться в статистике и математике для анализа и визуализации данных.

Собеседование: как подготовиться и о чем спросят?

Перед собеседованием лучше попрактиковаться, разговориться: например, пообщаться с носителем языка в соцсетях. И, конечно же, прийти с уверенностью и позитивом.

Вадим Алькенов

– Во-первых, реально оценивайте свои силы, не преувеличивайте уровень языка. Это легко потом читается на собеседовании, – делится Вадим Алькенов. – Не бойтесь говорить.

У некоторых кандидатов есть стереотип: лучше сказать меньше, но грамотнее. Здесь все наоборот: лучше допустить несколько ошибок, но показать, что у вас нет языкового барьера.

Вадим также отмечает, что надо отказаться от шаблонных фраз. Например: «My name is…», «I was born…», «I graduated…» Лучше отметьте карьерную цель, достижения, что-нибудь, что подчеркнет ваши плюсы: «Иначе звучит так, будто человек перечитывает автобиографию».

– Даже если у кандидата есть сертификаты, подтверждающие определенный уровень английского, мы в любом случае проверяем качество знаний на собеседовании в соответствии с требованиями к вакансии, – дополняет Игорь.

Не забывайте, что собеседование – это диалог, а не анкета. Вас попросят рассказать о предыдущем опыте работы и достижениях. Могут поинтересоваться жизнью, увлечениями.

Позиция Data Scientist

Если посмотреть на вакансии Data Scientist от различных компаний, можно увидеть достаточно большое разнообразие задач и требований. Иногда под Data Scientist позициями понимают даже обычных Data Analyst. Однако определенная срединная линия всё же прослеживается.

Стандартные задачи:

• Выделять, агрегировать и синтезировать данные из различных структурированных и неструктурированных источников
• Исследовать, разрабатывать и применять интеллектуальное обучение на данных, полученных из реального мира, обеспечивать важные выводы и успешные действия, основываясь на них
• Анализировать и предоставлять данные, собранные в организации
• Проектировать и строить новые процессы для моделирования, интеллектуального анализа данных и внедрения
• Разрабатывать прототипы, алгоритмы, прогнозирующие модели, прототипы
• Выполнять запросы на анализ данных и доносить их выводы и решения

Кроме того, есть и более специфические задачи, зависящие от домена, в котором работает работодатель или выполняется проект.

Для выполнения этих задач в основном требуются такие знания и навыки:

Дискретная математика, статистика и статистический анализ Machine Learning алгоритмы Умение работать с хранилища данных (реляционными и нереляционными), владение SQL и другими языками запросов Инструменты для анализа данных и моделирования:R Python (NumPy/SciPy) Matlab SPSS/SAS В случае обработки больших объемов данных (Big Data) часто добавляются: Hadoop и весь спектр сопутствующих технологий и инструментов: Pig, Hive и т.д. Java Визуализация данных Понимание предметной области (крайне важно!) Высокий уровень коммуникации

На тему экспертизы, требуемой Data Scientist для работы, есть хорошая картинка:

Самое интересное, что Data Scientist не обязан уметь хорошо программировать, а может ограничиться инструментами вроде Matlab, SPSS, SAS и др. Возможно, поэтому на эту позицию часто претендуют не столько разработчики, сколько бизнес аналитики (Business Analyst), аналитики данных (Data Analyst) и другие специалисты по анализу.

Из-за небольшого присутствия в специальности программистов чисто технические навыки, такие как умение программировать, работать с Big Data и базами данных, очень ценятся. По оценке Payscale.com знание Python, Java и Hadoop могут добавить к средней зарплате от 5% до 14%.

Таким образом, позиция Data Scientist может быть интересна не только программистам, но и специалистам в прикладной математике и статистике, Machine Learning, Business Intelligence, а также аналитикам данных.

Подготовка

10 лет назад, когда я сдавал свой первый экзамен, основным источником информации была бумажная книга. Как оказалось, книга хоть и является неплохим источником информации, но всё же не годится в качестве основного ресурса для подготовки. Это скорее опциональное дополнение, поскольку содержание книги очень фрагментарно, хоть и повторяет разделы экзамена структурно.

Так как мне нравится слушать подкасты, я постарался найти что-то по теме сертификаций. Попадались в основном выпуски от тренеров, продающих свои курсы, но благодаря обзорной информации я составил представление о том, сколько времени потребуется на подготовку. Предварительная оценка в два месяца оказалась ошибочной — в два раза. Еще благодаря подкастам я выбрал один из двух рекомендованных подходов к подготовке:

1. Прорабатывать досконально каждую тему из экзамена прежде, чем переходить к следующей. Сначала я выбрал этот вариант, но, как позднее выяснилось, мне больше подходит второй.
2. Разбить подготовку на три примерно равных этапа: проработка теории, практика, тесты. В зависимости от имеющегося уровня знаний, каждый этап может занимать от пары недель до пары месяцев.

Как я сдавал экзамен

Есть два варианта сдачи: в сертификационном центре или онлайн. Раньше доверие к онлайн-экзаменам было низкое из-за множества технических сложностей, иногда предвзятых прокторов — людей, наблюдающих за процессом, — и неоднозначных требований к подготовке места для сдачи. Поэтому многие специалисты стремились проходить его офлайн. Свой первый экзамен я сдавал в центре в ХНУРЭ.

Сейчас же наблюдается обратная картина, во многом благодаря эпидемиологической обстановке: люди хотят сдавать онлайн, технические сбои случаются реже, процедура подготовки рабочего места подробно и понятно описана, и, на мой взгляд, это предпочтительная опция. Microsoft не занимается экзаменацией специалистов напрямую, это делают сторонние провайдеры: Pearson VUE и PSI. Свои последние два экзамена я сдавал через Pearson VUE.

При регистрации нужно выбрать удобную дату и время, после чего на почту присылают инструкцию. Она содержит информацию о том, как подготовить рабочее место, соглашение о неразглашении, которое следует прочитать заранее, и ссылку на программу тестирования рабочего места в соответствии с официальными требованиями.

Требования довольно строгие: во время прохождения можно пользоваться только одним монитором, другие должны быть или отключены, или убраны; в пределах досягаемости не должно быть никаких посторонних предметов; перед экзаменом нужно сделать фото рабочего места со всех сторон; на протяжении всего экзамена должна быть включена веб-камера и нельзя покидать зону видимости; нельзя делать заметки на бумаге (для этого есть электронный whiteboard в самом ПО); нельзя проговаривать вопросы вслух и даже шевелить губами; нельзя надевать часы; во время экзамена в комнату не могут входить посторонние.

Все требования нацелены на борьбу с читерами. Нарушение правил может привести к аннулированию экзамена, оплата не возвращается. Также рекомендуется подключиться к роутеру напрямую через кабель, чтобы избежать возможных перебоев в работе Wi-Fi, и проходить экзамен под ОС Windows, запрещается пользоваться мобильным интернетом. Есть множество других нюансов, описанных в инструкции. Если какие-либо моменты упущены, во время экзамена проктор свяжется с вами через чат или позвонит на мобильный телефон и попросит выполнить указания. Например, во время последнего экзамена он попросил показать на камеру, как я выключаю телефон, и положить его за спиной, чтобы было видно.

Продолжительность зависит от вида и уровня сложности. К примеру, экзамен AZ-204 (Developing Solutions for Microsoft Azure) длится два с половиной часа и содержит от 40 до 60 вопросов. Кроме того, до и после экзамена даётся дополнительное время, чтобы пройти подготовку рабочего места и дать обратную связь по экзамену или отдельным вопросам, если есть чем поделиться. Экзамен AZ-900 (Microsoft Azure Fundamentals) длится всего час. На экране можно видеть, сколько времени осталось. Так как вопросы могут быть разного уровня сложности, стоит следить за временем, чтобы не задержаться слишком долго на каком-то одном. Имеет смысл начать готовиться за полчаса до запланированного старта, чтобы в спокойном режиме пройти все процедуры.

Максимальная оценка за экзамен — 1000 баллов, при этом результат 700 и выше означает успешное прохождение

Важно понимать, что баллы начисляются за каждый правильный ответ, но не снимаются за неправильные. Поэтому, если нет уверенности в том, какой вариант выбрать, лучше выбирать тот, что кажется наиболее подходящим, чем оставить его совсем без ответа

Вопросы экзамена могут быть разбиты на секции. После перехода к новой секции уже нельзя будет вернуться к предыдущей, просмотреть все, изменить ответы или что-то исправить. При этом в AZ-900 (Microsoft Azure Fundamentals) всего одна секция, а в экзаменах уровня Associate или Expert секций может быть несколько. Это стоит учитывать.

Также в процессе можно помечать вопросы, чтобы было легко их найти при ревью.

Вопросы бывают нескольких видов:

• с одним вариантом ответа;
• с несколькими вариантами ответа, обычно указано, сколько вариантов нужно выбрать;
• выбор правильных и расположение в правильном порядке опций из списка;
• заполнение пробелов на диаграмме или в коде;
• сценарии (Case Study) — набор из нескольких вопросов к общему обширному сценарию, где подразумевается, что нужно принять правильное решение, ознакомившись с описанием существующего или планируемого решения. В моём экзамене AZ-204 было два Case Study, вынесенных в отдельные секции.

В результате я успешно с первой попытки сдал AZ-900 с баллом 930 и AZ-204 с баллом 792.

Обзор сертификаций Microsoft

Начиная с января этого года компания Microsoft полностью перешла на новый подход сертификации специалистов. Теперь вместо множества разных экзаменов с кодом 70-***, нацеленных на отдельно взятые технологии или продукты, ввели так называемые role-based сертификации, в которых подразумевается, что отдельный сертификат подтверждает широкие навыки специалиста определённого направления. Так, например, для его получения по платформе Azure необходимо сдавать экзамены с кодом AZ-***, для Power Platform — PL-***, для специалиста по безопасности — SC-*** и так далее.

Недавно коллега поинтересовался, почему он получил бейдж сертификации всего с одной звёздочкой — значит ли это, что он плохо сдал? Всё дело в том, что сертификации разных направлений разбиты на три уровня сложности: Fundamentals, Associate и Expert. Это своего рода сертификационная геймификация. Красивый бейдж сертификата уровня Fundamentals имеет одну звёздочку, уровня Expert — три. Немного особняком стоят узкие специализации. Windows Virtual Desktop Specialty, например, не вписывается в общую иерархию и не имеет звёздочек вовсе.

Ещё один момент, который часто вводит в заблуждение людей, впервые столкнувшихся с сертификациями: успешное прохождение экзамена не означает получение сертификата. Зачастую для этого необходимо сдать один или несколько экзаменов из пререквизитов к этой сертификации. Например, для Azure Solutions Architect Expert необходимо сдать два экзамена с кодами AZ-303 и AZ-304.

Подробный перечень тем можно найти по ссылке Download exam skills outline в секции Skills measured. Этот документ представляет собой основной ориентир во время подготовки. Когда и если содержимое экзамена изменяется, эта информация отражается только в Exam skills outline.

При регистрации на экзамен даются опции выбора языка. Но украинский или русский обычно недоступны, потому рекомендуется проходить экзамен на английском. Оригинальные вопросы составлены на английском и не всегда могут быть локализованы.

Срок действия сертификата зависит от его вида и даты получения. Fundamentals не имеют срока истечения, более объёмные — наоборот. Те, кто сдал экзамен до июня 2021 года, получили сертификаты, которые действительны в течение двух лет. Сдавшие экзамен после этой даты получат сертификат, который будет действителен в течение одного года. Но хорошая новость в том, что Microsoft разработала процедуру продления сертификации прямо на Microsoft Learn портале. Оно бесплатно и потребует только прохождения короткого теста. Его можно делать многократно с интервалом в один день, если не получилось с первой попытки.

Как вручную установить скачанный файл обновления

Перед обновлением убедитесь что уровень заряда батареи более 50%. Также категорически нельзя выключать телефон во время процесса обновления.

1 вариант: Перенесите загруженную прошивку в память телефона, перейдите в диспетчер файлов и выберите скачанную прошивку, затем нажмите кнопку «Обновить сейчас» и дождитесь, пока обновление завершится успешно.

2 вариант: Перенесите загруженную прошивку в память телефона или на SD-карту, затем выключите телефон. Нажмите и удерживайте кнопки питания и уменьшения громкости, пока ваш телефон не перейдет в режим рекавери. Выберите «Install from storage» и найдите прошивку с телефона или с SD-карты. Нажмите на прошивку и подтвердите обновление.

Как отключить цифровое благополучие

Сейчас почти во всех последних сборках прошивок разработчики включают пункт «Цифровое благополучие и родительский контроль». Некоторым пользователям это приложение от Google вовсе не нужно, так как оно в фоновом режиме постоянно собирает данные об использовании Android, строит графики и расходует ресурсы устройства. Поэтому, если вы не используете Цифровое благополучие или не даете детям свой смартфон под «Родительским контролем», то эту опцию можно отключить.

1. Заходим в системные настройки.
2. Листаем до пункта «Цифровое благополучие», открываем его.
3. В верхнем правом углу нажимаем по трем точкам.
4. Выбираем пункт «Управление данными» — отключаем «Использование устройства за день» — закрыть доступ.
5. В меню «Доступ к данным об использовании» выбираем «Цифровое благополучие» и отключаем его. Готово.

Практические тесты

Если теория и практика в значительной степени делают нас лучше как профессионалов, то прохождение практических тестов в большей степени учит нас проходить тесты, что само по себе не так ценно. Но все же я почерпнул знания из тестов. Многие нюансы прояснились уже после прочтения конкретных вопросов и поиска правильных ответов.

Пожалуй, эта часть подготовки в наибольшей степени влияет на успешность сдачи экзамена. Есть возможность ознакомиться со структурой, понять уровень сложности, подтянуть какие-то темы, закрыть оставшиеся пробелы, если они есть. Все тесты имеют пояснения к вопросам и ссылки на документацию.

Многие вопросы в тестах были похожи на вопросы из реального экзамена, потому имеет смысл проходить их несколько раз, особенно если с первой попытки не получилось набрать проходной балл. Кроме тестов из курса на Udemy, я использовал примеры от MeasureUp (€91), которые рекомендует Microsoft, и от Whizlabs ($16), рекомендованные комьюнити. На мой взгляд, стоимость у MeasureUp слегка завышена, но по счастливой случайности мне они достались бесплатно, чем я и воспользовался.

И MeasureUp, и Whizlabs дают небольшой пробный тест, потому стоит выполнить его, прежде чем тратить свои кровные. Забегая вперёд, скажу, что планирую сдавать экзамен AZ-104, и для подготовки к нему из практических тестов собираюсь использовать только Whizlabs. Также встречал другие наборы, но не могу оценить их уровень.

Таблица изменений

Первые пять столбцов таблицы изменений для системы отслеживания измененных данных являются столбцами метаданных. Они предоставляют дополнительные сведения, относящиеся к регистрируемому изменению. Остальные столбцы отражают опознанные отслеживаемые столбцы исходной таблицы по имени и типу. В этих столбцах хранятся данные отслеживаемых столбцов из исходной таблицы.

Каждая операция вставки или удаления, которая была выполнена в исходной таблице, отражается как одна строка в таблице изменений. Столбцы данных в строке, отражающей результаты операции вставки, содержат значения столбов после вставки. Столбцы данных в строке, отражающей результаты операции удаления, содержат значения столбов перед удалением. Операции обновления требуется одна строка для определения значений столбца перед обновлением, и еще одна строка — для значений столбца после обновления.

Каждая строка в таблице изменений содержит также дополнительные метаданные, позволяющие интерпретировать операции изменения. Столбец __$start_lsn определяет номер LSN фиксации, который был присвоен изменению. Зафиксированный номер LSN определяет как операции изменения, которые были проведены в рамках одной транзакции, так и порядок транзакций. Столбец __$seqval можно использовать для упорядочивания дополнительных изменений в этой транзакции. Столбец __$operation регистрирует операцию, связанную с изменением: 1 = удаление, 2 = вставка, 3 = обновление (исходный образ), 4 = обновление (образ после операции). Столбец __$update_mask — это переменная в виде битовой маски, в которой каждому отслеживаемому столбцу соответствует один бит. Для записей операций вставки и удаления все биты в маске обновления всегда будут установленными. У строк операций обновления будут установлены только биты, соответствующие измененным столбцам.

Detailed Description

USBUS CDC ACM interface module.

	USBUS CDC ACM compile time configurations

file	acm.h
	Interface and definitions for USB CDC ACM type interfaces in USBUS.

struct	usbus_cdcacm_device
	USBUS CDC ACM context struct.

#define	(8)
	USBUS CDC ACM interrupt endpoint size.

typedef struct usbus_cdcacm_device
	USBUS CDC ACM context struct forward declaration.
typedef void(*	) ( *cdcacm, uint8_t *data, size_t len)
	CDC ACM data callback.
typedef int(*	) ( *cdcacm, uint32_t baud, uint8_t bits, uint8_t parity, uint8_t stop)
	CDC ACM line coding callback.

enum	{ , }
	CDC ACM line state as reported by the host computer.

void	( *usbus, *cdcacm, cb, coding_cb, uint8_t *buf, size_t len)
	Initialize an USBUS CDC ACM interface.
size_t	( *cdcacm, const uint8_t *buf, size_t len)
	Submit bytes to the CDC ACM handler.
void	( *cdcacm)
	Flush the buffer to the USB host.
void	( *cdcacm, coding_cb)
	Set the callback for control settings.

usbus_cdcacm_cb_t

typedef void(* usbus_cdcacm_cb_t) ( *cdcacm, uint8_t *data, size_t len)

CDC ACM data callback.

Callback for received data from the USB host

Parameters

	cdcacm	CDC ACM handler context
	data	ptr to the data
	len	Length of the received data

Definition at line of file acm.h.

usbus_cdcacm_coding_cb_t

typedef int(* usbus_cdcacm_coding_cb_t) ( *cdcacm, uint32_t baud, uint8_t bits, uint8_t parity, uint8_t stop)

CDC ACM line coding callback.

Callback for received line coding request from the USB host

Parameters

	cdcacm	CDC ACM handler context
	baud	requested baud rate
	bits	requested number of data bits
	parity	requested parity
	stop	requested number of stop bits

Returns

0 when the mode is available

negative if the mode is not available

Definition at line of file acm.h.

usbus_cdcacm_line_state_t

enum

CDC ACM line state as reported by the host computer.

Enumerator
USBUS_CDC_ACM_LINE_STATE_DISCONNECTED	No DTE connected.
USBUS_CDC_ACM_LINE_STATE_DTE	DTE (e.g. a personal computer) is present and connected

Definition at line of file acm.h.

usbus_cdc_acm_flush()

void usbus_cdc_acm_flush

(

*

cdcacm

)

Flush the buffer to the USB host.

Parameters

cdcacm

USBUS CDC ACM handler context

usbus_cdc_acm_init()

void usbus_cdc_acm_init	(	*	usbus,
		*	cdcacm,
			cb,
			coding_cb,
		uint8_t *	buf,
		size_t	len
	)

Initialize an USBUS CDC ACM interface.

Parameters

	usbus	USBUS context to register with
	cdcacm	USBUS CDC ACM handler
	cb	Callback for data from the USB interface
	coding_cb	Callback for control settings
	buf	Buffer for data to the USB interface
	len	Size in bytes of the buffer

usbus_cdc_acm_set_coding_cb()

void usbus_cdc_acm_set_coding_cb	(	*	cdcacm,
			coding_cb
	)

Set the callback for control settings.

Interrupts are disabled during update to ensure thread safety

Parameters

	cdcacm	USBUS CDC ACM handler context
	coding_cb	Callback for control settings

Роли пользователей базы данных CDC

При создании и включении базы данных CDC в ней создается пользователь cdc_service , связанный с именем входа SQL Server , от имени которого производится настройка службы CDC Oracle. Этот пользователь становится членом ролей базы данных db_datareader, db_datawriter и db_ddladmin . Если имя входа SQL Server также связано с пользователем , то пользователь cdc_service не создается.

Такое назначение ролей позволяет службе CDC Oracle обновлять таблицы, построенные по схеме с данными отслеживания и управления.

При создании базы данных CDC и настройке исходных таблиц CDC в Oracle владелец базы данных CDC может предоставить разрешение SELECT для зеркальных таблиц и определить шлюзовые роли CDC SQL Server, что позволяет управлять доступом к информации об изменениях.