#CSV

Aqui está um exemplo prático de como importar dados de um arquivo CSV para o Intersystems CACHÉ usando ObjectScript. Supondo que seu arquivo CSV seja simples (por exemplo, separado por vírgulas e com cabeçalhos), você pode usar %Stream.FileCharacter para lê-lo linha por linha e analisar os dados.

ClassMethod ImportCSV(filePath As %String) As %Status {
    Set stream = ##class(%Stream.FileCharacter).%New()
    Set sc = stream.LinkToFile(filePath)
    If 'sc Quit sc

Aqui está um exemplo prático de como importar dados de um arquivo CSV para o Intersystems CACHÉ usando ObjectScript. Supondo que seu arquivo CSV seja simples (por exemplo, separado por vírgulas e com cabeçalhos), você pode usar %Stream.FileCharacter para lê-lo linha por linha e analisar os dados.

🚀 Um exemplo prático integrando REST, CSV, bancos de dados e serviços SOAP

No dia a dia de qualquer organização, a informação flui entre aplicações, serviços e sistemas muito diferentes entre si. Integrá-los de forma eficiente pode ser um desafio… a menos que você use o InterSystems IRIS.

Neste novo vídeo, eu mostro como construir um fluxo completo de integração combinando múltiplas tecnologias — APIs REST, arquivos CSV, bancos de dados e serviços SOAP — tudo dentro do ambiente visual oferecido pelo motor de interoperabilidade do IRIS.

👉 Você pode assistir ao vídeo aqui:

Ao trabalhar com a Interoperabilidade da InterSystems (Iris / Health Connect / Ensemble), os dados de configuração costumam estar distribuídos entre vários itens de produção: serviços, processos, operações, adaptadores e suas configurações.

Uma necessidade operacional ou de segurança comum é responder a perguntas como:

• Quais interfaces fazem referência a caminhos do sistema de arquivos?
• Onde estão configurados diretórios, compartilhamentos de rede ou caminhos absolutos?
• É possível auditar ou documentar rapidamente essas informações em todas as minhas produções?

Quais interfaces fazem referência a caminhos do sistema de arquivos?Onde estão configurados diretórios, compartilhamentos de rede ou caminhos absolutos?É possível auditar ou documentar rapidamente essas informações em todas as minhas produções?

O utilitário Load Data é uma excelente ferramenta para carregar dados de arquivos CSV/TXT para uma tabela SQL do IRIS, mas é necessário enviar o arquivo de destino para o servidor IRIS e escrever a instrução Load Data para ingerir o conteúdo do arquivo. Agora é possível selecionar um arquivo no VSCode, definir a tabela de destino e enviar a solicitação. O utilitário vscode-load-data enviará o arquivo para o servidor IRIS e executará o comando Load Data para você! Muito simples:

.

Estou muito emocionado de continuar com a minha série de artigos "InterSystems para Dummies", e hoje queremos contar tudo sobre uma das funções mais potentes que temos para a interoperabilidade.

Mesmo que já as tenha utilizado, planejamos analisar a fundo como aproveitá-las ao máximo e melhorar ainda mais nossa produção.

Em versões recentes do IRIS, um novo e poderoso comando de carregamento de dados foi apresentado ao SQL: LOAD DATA. Esse recurso foi altamente otimizado para importar dados para o IRIS com extrema rapidez, inserindo centenas de gigabytes de dados em segundos, em vez de horas ou dias. 

Essa é uma melhoria bastante empolgante. No entanto, ainda há um grande problema na experiência de carregamento de dados. Especificamente, o tempo e o trabalho necessários para:

1. Definir o esquema da tabela em que você quer carregar os dados.
2. Descobrir a sintaxe do comando LOAD DATA.

Em versões recentes do IRIS, um novo e poderoso comando de carregamento de dados foi apresentado ao SQL: LOAD DATA. Esse recurso foi altamente otimizado para importar dados para o IRIS com extrema rapidez, inserindo centenas de gigabytes de dados em segundos, em vez de horas ou dias. Essa é uma melhoria bastante empolgante. No entanto, ainda há um grande problema na experiência de carregamento de dados.Definir o esquema da tabela em que você quer carregar os dados.Descobrir a sintaxe do comando LOAD DATA.

Temos um delicioso conjunto de dados com receitas escritas por vários usuários do Reddit, porém, a maioria das informações é texto livre, como o título ou a descrição de um post. Vamos descobrir como carregar o conjunto de dados facilmente, extrair algumas características e analisá-las usando recursos do modelo de linguagem grande da OpenAI no Embedded Python e no framework Langchain.

Carregando o conjunto de dados

Primeiro de tudo, precisamos carregar o conjunto de dados ou podemos só nos conectar a ele?

Temos um delicioso conjunto de dados com receitas escritas por vários usuários do Reddit, porém, a maioria das informações é texto livre, como o título ou a descrição de um post.

Olá, Comunidade,
Neste artigo, vou apresentar meu aplicativo iris-mlm-explainer

Esse aplicativo da Web se conecta ao InterSystems Cloud SQL para criar, treinar, validar e prever modelos de ML, fazer previsões e mostrar um painel com todos os modelos treinados e uma explicação sobre o funcionamento de um modelo de machine learning ajustado. O painel fornece plotagens interativas de desempenho do modelo, importância do recurso, contribuições do recurso para previsões individuais, plotagens de dependência parcial, valores SHAP (interação), visualização de árvores de decisões individuais etc.

Neste artigo, vou apresentar meu aplicativo iris-mlm-explainerEsse aplicativo da Web se conecta ao InterSystems Cloud SQL para criar, treinar, validar e prever modelos de ML, fazer previsões e mostrar um painel com todos os modelos treinados e uma explicação sobre o funcionamento de um modelo de machine learning ajustado. O painel fornece plotagens interativas de desempenho do modelo, importância do recurso, contribuições do recurso para previsões individuais, plotagens de dependência parcial, valores SHAP (interação), visualização de árvores de decisões individuais etc.

@José Pereira  e eu criamos um bom projeto e gostaríamos de falar um pouco deste projeto para vocês.

O que é IRIS RAD Studio?

IRIS RAD Studio é a nossa ideia de low-code para mostrar o que é possível, oferecendo mais facilidade e flexibilidade aos desenvolvedores. 

IRIS External Table é um projeto de código aberto da comunidade InterSystems, que permite usar arquivos armazenados no sistema de arquivos local e armazenamento de objetos em nuvem, como o AWS S3, como tabelas SQL.

Ele pode ser encontrado no GitHub https://github.com/intersystems-community/IRIS-ExternalTable, Open Exchange https://openexchange.intersystems.com/package/IRIS-External-Table e está incluído no InterSystems Package Manager, ZPM.

Para instalar o External Table a partir do GitHub, use:

IRIS External Table é um projeto de código aberto da comunidade InterSystems, que permite usar arquivos armazenados no sistema de arquivos local e armazenamento de objetos em nuvem, como o AWS S3, como tabelas SQL.