Терминология

Слайд 1 — Основы — Определения и терминология

Этот раздел посвящён основам и является частью темы «Терминология». Мы познакомим вас с языком, терминологией и определениями некоторых основных понятий, функций и процессов, которые вы будете использовать в ходе дальнейшего обучения.

Изображение Карстена Вицеля (Carsten Witzel), полученное с сайта http://www.freeimages.com/photo/root-of-a-tree-1371557.

Изображение Карстена Вицеля (Carsten Witzel), полученное с сайта http://www.freeimages.com/photo/root-of-a-tree-1371557.

Слайд 2 — Основные понятия

Сначала рассмотрим структуру этого раздела.

В разделе «ОПРЕДЕЛЕНИЯ» мы сначала уточним, что понимается под словом «данные».

Затем мы рассмотрим терминологию, связанную с полями, метками и списками.

И, наконец, мы разберём некоторые понятия, связанные с символами и их кодировкой, что поможет избежать нежелательных проблем с данными.

Слайд 3 — Определения

Сначала определения.

В этом разделе мы рассмотрим некоторые из многочисленных терминов и выражений, используемых в сфере управления данными и информацией.

Мы будем использовать их на протяжении всего курса, поэтому важно понимать их значение и знать, когда и как их следует использовать.

Фотография Шэрон Грант (Sharon Grant): https://www.flickr.com/photos/rondls_pics/3629532537/in/album-72157619834323354/

Слайд 4 — Определения — роза под любым другим именем

Рассмотрим некоторые распространённые термины и выражения, содержащие слово «данные».

Слайд 5 — В чём разница — База данных

Все приведённые здесь выражения содержат слово «данные», но означают ли они одно и то же? Если нет, то в чём между ними разница?

Слайд 6 — База данных

Итак, что такое «база данных»?

Слайд 7 — Язык баз данных

Давайте рассмотрим выражение «язык баз данных».

Согласно Оксфордскому словарю английского языка, «язык» — это способ человеческого общения…​, заключающийся в использовании слов (или символов) структурированным и условно-обозначенным образом.

В контексте нашего курса языки баз данных и тесно связанные с ними языки массивов — это средства, с помощью которых человек взаимодействует с компьютером для обработки и перемещения данных.

Примеры, с которыми вы, возможно, уже сталкивались:

Слайд 8 — Программы и программное обеспечение для работы с базами данных

Теперь рассмотрим понятие «программа или программное обеспечение для работы с базами данных».

Снова обратимся к Оксфордскому словарю английского языка: «программа» (program/programme) — это совокупность взаимосвязанных мер или действий, направленных на достижение определённой долгосрочной цели.

В данном контексте «программа или программное обеспечение для работы с базами данных» объединяет и предоставляет функции и возможности для работы с данными в едином интерфейсе.

Примеры, с которыми вы можете столкнуться:

Microsoft Access, FileMaker Pro и Oracle

Таким образом, программы или программное обеспечение для работы с базами данных представляют собой набор инструментов, позволяющих пользователю с помощью языка баз данных хранить данные, управлять ими, выполнять запросы и формировать отчёты по данным, содержащимся в системе.

Слайд 9 — Инструмент для очистки данных

Последний термин — «инструмент очистки данных».

Инструменты очистки данных — это системы, функции которых предназначены для обработки данных с целью повышения их пригодности для использования.

Примеры, с которыми вы, возможно, уже знакомы или о которых узнаете в ходе курса:

OpenRefine, MatLab и электронные таблицы

Инструмент очистки данных должен помогать пользователю выявлять и исправлять проблемы в данных с целью повышения их качества.

Слайд 10 — Определения — роза под любым другим именем

Продолжая знакомство с основными терминами, рассмотрим различия между понятиями «поле», «метка» и «список».

Слайд 11 — Поле и метка

Вы часто будете встречать такие понятия, как названия полей или столбцов, а также метки или заголовки полей. Нередко эти термины используются как взаимозаменяемые, однако на самом деле они обозначают разные вещи.

Названия полей или столбцов относятся непосредственно к столбцам таблицы базы данных. Они часто бывают короткими, не всегда понятны без дополнительных пояснений, а иногда генерируются компьютером. Однако в правильно организованной базе данных они ВСЕГДА уникальны. Названия полей почти всегда используются языками баз данных, поскольку позволяют избежать неоднозначности.

Метки и заголовки, напротив, представляют собой понятные пользователю варианты названий полей. Чаще всего вы будете видеть их в графическом интерфейсе программного обеспечения, а также в экспортированных данных и отчётах. В некоторых программах для одного и того же поля можно даже использовать разные метки для разных пользователей или групп пользователей!

Слайд 12 — Списки

При работе с данными вы будете встречать такие понятия, как «выпадающий список» и «контролируемый словарь», которые на первый взгляд могут показаться одним и тем же. Действительно, оба являются эффективными инструментами, помогающими поддерживать данные в упорядоченном виде, однако между ними есть различия.

Выпадающий список, который также иногда называют справочной таблицей (lookup table), — это элемент ввода данных, создаваемый в программном обеспечении для работы с базами данных. Он позволяет выбрать значение из заранее определённого набора вариантов. Такие списки также могут динамически формироваться на основе самих данных.

Контролируемый словарь, напротив, представляет собой строго определённый, специализированный набор значений, предназначенных для использования в конкретном поле. Контролируемые словари являются неотъемлемой частью чётко определённого стандарта. Как уже отмечалось выше, значения из контролируемого словаря могут использоваться в выпадающем списке.

Слайд 13 — Определения — роза под любым другим именем

В этом разделе мы рассмотрим, что означает термин «символ» применительно к данным и компьютерам.

Слайд 14 — Символы

Напомним, что компьютеры «видят» в двоичной системе счисления. Всё, что вы вводите, хранится в памяти в виде последовательности единиц и нулей.

The computer does not “see” the repertoire of letters and symbols on your keyboard. It needs a map to translate the character set that you would write or type, into its binary language and then back again to show it to you on the screen or a printer.

Эта таблица соответствий состоит из двух частей:

«Набор кодированных символов»

и

«Кодировка символов»

Каждому символу или глифу присваивается числовое значение, которое затем преобразуется в двоичный формат.

Слайд 15 — Пример символов

В этом примере показано, как с помощью кодировки символов заглавная латинская буква A преобразуется в соответствующий код.

ASCII-код заглавной буквы «A» равен десятичному числу 65

что в шестнадцатеричном формате соответствует 041

и в двоичном формате 01000001

Попробуйте преобразовать своё имя в двоичный код, используя ссылку в нижней части экрана.

Слайд 16 — Сравнение символов

На практике происходит следующее: когда вы вводите текст с клавиатуры и сохраняете файл, используемое вами программное обеспечение выбирает кодировку, в которой этот файл будет сохранён.

Когда вы снова открываете этот файл, программному обеспечению необходимо знать, какую кодировку (таблицу соответствий) использовать, чтобы правильно отобразить содержащуюся в нём информацию.

Слайд 17 — Символы

Почему же это важно для вас как специалиста, отвечающего за поддержание данных?

Предположим, вы переводите начало монолога Гамлета

 «Быть или не быть — вот в чём вопрос»

на французский язык, а затем сохраните файл в текстовом редакторе, использующем кодировку Latin-1

Затем вы отправляете его коллегам, чтобы они проверили перевод. Вуаля!

Слайд 18 — Символы

Когда ваш коллега открывает файл в Microsoft Word, он видит следующее.

Боже мой!

Появились некоторые неожиданные символы.

Вы забыли сказать своему коллеге, что использовали кодировку Latin-1.

Microsoft Word на компьютере вашего коллеги был настроен на использование кодировки Unicode UTF-8. Используемые таблицы соответствий не совпали.

В зависимости от используемого программного обеспечения данные могут быть безвозвратно повреждены.

Слайд 19 — Подведение итогов

Подводя итоги, мы рассмотрели различия между следующими понятиями:

Мы показали, что, хотя эти понятия могут показаться схожими, на самом деле они имеют совершенно разные определения.

Слайд 20 — Подведение итогов

Помните, что:

«…​Первый шаг к мудрости — познать сами вещи; это познание состоит в том, чтобы иметь верное представление об объектах».

Мы часто не задумываемся о том, что информатика биоразнообразия имеет свой собственный язык, который не используется повсеместно и который необходимо изучать. Нет ничего предосудительного в том, чтобы вернуться к основам и разобраться в его лексике, грамматике и синтаксисе — так же, как при изучении любого нового языка.

Слайд 21 — Заключение

Это видео является частью серии презентаций, используемых в курсе GBIF по мобилизации данных о биоразнообразии. Учебная программа по мобилизации данных о биоразнообразии была первоначально разработана в рамках Программы развития информационных ресурсов по биоразнообразию, финансируемой Европейским союзом.

Эта презентация была первоначально подготовлена и озвучена Шэрон Грант (Sharon Grant) при дополнительном участии тренеров, наставников и участников программ BID и BIFA.

Слайд 1 — Основы — Терминология программного обеспечения

Этот раздел посвящён основам и является частью темы «Терминология». Мы познакомим вас с типами программного обеспечения, используемого для мобилизации данных.

Изображение Карстена Вицеля (Carsten Witzel), полученное с сайта http://www.freeimages.com/photo/root-of-a-tree-1371557.

Слайд 2 — Программное обеспечение для мобилизации данных

Цель этой короткой презентации — познакомить вас с примерами различных типов приложений и программного обеспечения, используемых в области информатики мобилизации данных о биоразнообразии.

Надеемся, что это поможет вам задуматься о том, для каких целей могут использоваться эти инструменты и какие из них могут оказаться полезными для вашей работы.

Слайд 3 — Определение программного обеспечения

Итак, совсем кратко — определение.

Здесь мы проводим различие между программным обеспечением в целом и приложениями, которые были созданы для выполнения конечным пользователем определённых задач.

Мы рассмотрим программное обеспечение, которое можно использовать для:

Слайд 4 — Программное обеспечение для сбора данных

При первоначальном сборе информации, особенно в полевых условиях, зачастую нет необходимости использовать сложное программное обеспечение.

Информацию о коллекционных экземплярах или наблюдениях живых организмов можно вносить в простую электронную таблицу, например:

Excel, OpenOffice, LibreOffice или Google Таблицы.

Возможно, вам вообще не потребуется создавать собственную систему. Такие приложения, как iNaturalist или eBird, стабильны, надёжны и имеют простой и интуитивно понятный интерфейс.

Независимо от вашего выбора важно задуматься о долгосрочном сохранении собираемых вами данных.

Слайд 5 — Программное обеспечение для управления данными

Таким образом, в зависимости от ваших потребностей более сложное программное обеспечение для управления данными может оказаться подходящим решением. Особенно если приоритетом является долгосрочное хранение и сохранение данных.

Более стабильные платформы управления данными также предоставляют больше возможностей для распространения данных среди различных групп пользователей.

Существует множество вариантов, различающихся по стоимости и уровню технической поддержки. Некоторые из них представлены здесь. Слева направо:

Symbiota, Specify, EMu, Elysia и Brahms.

Слайд 6 — Программное обеспечение для сбора данных и управления ими

Если предпочтительно собственное решение и имеются возможности для его поддержки, более доступной альтернативой может стать программное обеспечение для работы с реляционными базами данных.

К примерам относятся MySQL, SQL Server, Access или FileMaker

Слайд 7 — Программное обеспечение для очистки данных

Границы между языками, программами и инструментами становятся всё менее чёткими, поскольку каждый из них способен выполнять множество сложных и частично совпадающих функций. Хорошим примером инструмента очистки данных является широко распространённая функция «Найти и заменить», которая присутствует практически во всех программах для работы с базами данных, а также существует в виде команды в языках баз данных.

Вероятно, вы уже знакомы с электронными таблицами, такими как Excel, и действительно, они являются одними из наиболее распространённых инструментов очистки данных. Однако существуют и другие инструменты.

OpenRefine, первоначально известный как GoogleRefine, — это мощный бесплатный инструмент очистки данных с открытым исходным кодом и большим сообществом пользователей. В следующих разделах курса мы подробнее познакомимся с этой программой.

R — ещё один всё более широко используемый язык программирования и программная среда с широкими возможностями. После некоторой практики его также можно эффективно использовать для сложных преобразований данных.

Слайд 8 — Программное обеспечение для публикации данных

Если в дальнейшем вы планируете предоставлять свои данные через GBIF международному научному сообществу и лицам, принимающим решения, вам необходимо будет выбрать инструмент для публикации данных.

Выбор во многом будет зависеть от уровня инфраструктурной поддержки в вашей организации. Если такая поддержка находится на высоком и стабильном уровне, подходящим вариантом может быть установка IPT или BioCASe. Однако при отсутствии такой возможности существуют и другие варианты.

Можно рассмотреть возможность сотрудничества с существующим провайдером IPT или выбрать систему управления базами данных, которая имеет собственный механизм публикации данных.

Какой бы вариант вы ни выбрали, убедитесь, что ваша система позволяет экспортировать данные в файлы формата CSV или TXT. В этом случае в дальнейшем вы сможете опубликовать свои данные.

Слайд 9 — Другие программы для работы с данными

Здесь обобщена информация, собранная в рамках проведённого для этого курса опроса о программном обеспечении, используемом участниками, наставниками и тренерами сообщества GBIF.

Ссылка на более подробную информацию по каждому разделу приведена в нижней части слайда.

Источник: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1IWBsL4r-LsJRdYYPy9q4eLOAa1nzZYBwTdwk3Kd8cV8/

Слайд 10 — Подведение итогов

Помните, что:

«Цель программного обеспечения — помогать людям», а не наоборот.

Выбранное вами решение должно облегчать вашу работу, но при этом не должно ставить под угрозу долгосрочную сохранность и возможность использования данных, для работы с которыми оно предназначено.

Слайд 11 — Заключение

Это видео является частью серии презентаций, используемых в курсе GBIF по мобилизации данных о биоразнообразии. Учебная программа по мобилизации данных о биоразнообразии была первоначально разработана в рамках Программы развития информационных ресурсов по биоразнообразию, финансируемой Европейским союзом.

Эта презентация была озвучена Шэрон Грант (Sharon Grant) при дополнительном участии тренеров, наставников и участников программ BID и BIFA.

Слайд 1 — Основы — Терминология структур

Этот раздел посвящён основам и является частью темы «Терминология». Мы познакомим вас с языком, терминологией и определениями некоторых основных понятий, функций и процессов, которые вы будете использовать в ходе дальнейшего обучения.

Изображение Карстена Вицеля (Carsten Witzel), полученное с сайта http://www.freeimages.com/photo/root-of-a-tree-1371557.

Слайд 2 — Основные понятия

Сначала рассмотрим структуру этого раздела.

В разделе «СТРУКТУРЫ» мы рассмотрим типы полей и данных, в которых хранятся данные, структуры, помогающие организовать и защитить эти данные, а затем разберём, какое значение всё это имеет для целостности и безопасности ваших данных

Слайд 3 — Структуры

В этом разделе, посвящённом основным структурам баз данных, мы рассмотрим различные элементы, которые базы данных, программные инструменты и языки используют для работы с вводимыми вами данными.

Слайд 4 — Конструкции — Самолеты, поезда и автомобили

Сначала рассмотрим типы полей, также известные как типы данных.

Слайд 5 — Контейнеры — типы полей/данных

Тип данных позволяет компьютеру определить, какие данные должны содержаться в конкретном поле. От этого, в свою очередь, зависит, какие операции можно выполнять с этими данными.

Типы данных могут быть простыми и представлять одно понятие либо объединять несколько понятий — в зависимости от используемого программного обеспечения или языка. В любом случае основные составляющие остаются одними и теми же.

Рассмотрим шесть типов данных, с которыми вы будете сталкиваться чаще всего.

Слайд 6 — Контейнеры — типы полей/данных

Во-первых, числовые поля. Этот тип данных предназначен для хранения чисел. Существует два основных типа числовых полей:

Целые числа и длинные целые числа используются для хранения целых чисел. Например: 1, 2, 3, 99, 2000.

Диапазон чисел зависит от количества битов, выделенных для поля (подробнее об этом мы поговорим позже). Пока достаточно запомнить, что поле типа «длинное целое число» позволяет хранить числа большего диапазона, чем поле типа «целое число».

Числа с плавающей точкой, также называемые числами двойной точности, позволяют хранить числа с дробной частью. Например: 4.5, 19.47

Важно помнить, что число с плавающей точкой всегда содержит десятичную часть, поэтому число 10 будет храниться как 10.0. Количество знаков после десятичного разделителя является важной характеристикой этого типа данных. Это имеет значение с точки зрения прецизионности и точности данных.

Слайд 7 — Контейнеры — типы полей/данных

Алфавитно-цифровые поля также называют текстовыми, символьными или строковыми полями.

Они могут содержать любые буквы, цифры или символы из кодированного набора символов и обычно имеют установленное ограничение на количество символов. Ввод количества символов, превышающего установленный предел, при сохранении может привести к обрезке и потере части данных.

Слайд 8 — Контейнеры — типы полей/данных

Ещё один тип текстовых полей, с которым вы будете сталкиваться, — поле неструктурированного текста, также известное как поле memo, long char или blob.

Такие поля используются для хранения больших объёмов неформатированного текста и, в отличие от алфавитно-цифровых полей, могут не иметь явно заданного ограничения на количество символов.

В простых системах возможности обработки таких полей, например их сортировки и индексирования, обычно более ограничены, чем у алфавитно-цифровых полей меньшего размера.

Однако благодаря снижению стоимости хранения данных и распространению документоориентированных систем управления базами данных NoSQL, таких как MongoDB, ситуация меняется.

Слайд 9 — Контейнеры — типы полей/данных

Поля системных значений имеют двойственную природу: то, что вы видите на экране, обычно не является фактическим значением, которое программа хранит в памяти. Наиболее распространённым примером полей этого типа являются поля даты и времени.

В этом примере вы ввели «1 March 1971» в ячейку Excel и нажали клавишу Enter.

Теперь в ячейке отображается «1-Mar-71», А в строке формул — «3/1/1971».

Excel применяет к ячейке определённый формат отображения, который можно изменить по своему усмотрению.

ОДНАКО, если убрать форматирование, можно увидеть, что фактически в поле хранится число 25993.00!

Таким образом, можно увидеть, что фактически это поле содержит число с плавающей точкой. Следует учитывать, что системные значения могут различаться в разных программах. Поэтому при экспорте необходимо проверять, что экспортируется именно дата, а не её системное числовое значение.

Слайд 10 — Контейнеры — типы полей/данных

Логические поля (Boolean), также известные как двоичные поля, могут содержать только одно из двух значений, представляемых единицей или нулём.

Как уже отмечалось выше, они представляют собой особый случай поля системных значений: хотя программа фактически сохраняет число, пользователю часто отображаются такие значения, как:

Да/Нет; Да/нет; Д/Н; Истина/Ложь.

Необходимо выяснить, каким образом используемая вами система интерпретирует эти значения.

Означает ли 1 «да» или «нет»?

Слайд 11 — Контейнеры — типы полей/данных

Поля структурированного текста встречаются реже, но для полноты картины мы также упомянем их.

Такие поля могут состоять из комбинаций простых типов данных или даже определяться самими данными.

Чаще всего они используются в языках программирования, обеспечивая гибкость при работе со сложными структурами и понятиями.

Примером является тип данных factor, используемый в языке программирования R. Он определяется как тип вектора, содержащего набор числовых кодов с уровнями, представленными символьными значениями.

Ссылка:  https://www.stat.berkeley.edu/~nolan/stat133/Fall05/lectures/DataTypes4.pdf

Слайд 12 — Конструкции — самолеты, поезда и автомобили

Теперь, когда вы познакомились с типами полей, используемыми для представления элементов данных, поговорим о контейнерах, или структурах, которые многие программы для работы с базами данных и другое программное обеспечение используют для организации и отображения ваших данных.

Источник: https://www.geeksforgeeks.org/data-structures/

Слайд 13 — Контейнеры — Структуры данных

Начнём с ячейки.

Это наименьшая структура данных. Она содержит одно значение, которому соответствует один тип данных.

Слайд 14 — Структуры данных

При работе с ячейками необходимо учитывать одно важное понятие — «пустая ячейка».  «Пустая ячейка не обязательно означает пустое поле».

Некоторые программы «заполняют» пустое поле системным значением в зависимости от типа данных.

Примерами таких значений являются «NULL», «N/A» или даже ноль!

Слайд 15 — Контейнеры — Структуры данных

Когда вы начинаете упорядочивать ячейки, формируется таблица. Такая таблица имеет определённую структуру, представленную в виде:

Строки

Слайд 16 — Контейнеры — Структуры данных

И столбцы.

Слайд 17 — Контейнеры — Структуры данных

Когда вы организуете ячейки в строки и столбцы, то, очевидно, получаете таблицу!

Это очень похоже на электронную таблицу, не так ли?

Да, это так. Однако различие между электронной таблицей и таблицей базы данных заключается в том, насколько строго заданы связи, которые удерживают строки и столбцы вместе.

Слайд 18 — Конструкции — самолёты, поезда и автомобили

Теперь поговорим об этих связях.

Как свободные и незафиксированные связи между строками и столбцами влияют на целостность и безопасность ваших данных?

Слайд 19 — Структуры данных

На самом деле таблицу полезной делают связи, которые мы создаём между данными и которые придают содержащимся в ней данным смысл.

Мы естественным образом объединяем атрибуты в определённые структуры, превращая данные в информацию.

Строки становятся записями, а столбцы — атрибутами

Однако в электронной таблице связи между ячейками условны, нестроги и никак не контролируются.

Поэтому атрибуты разных строк легко могут перепутаться, а значения — измениться, в результате чего данные утратят свой первоначальный смысл.

Слайд 20 — Целостность и безопасность

Отсутствие строго заданных связей делает электронные таблицы простыми в использовании, однако эти же особенности создают определённые проблемы.

Ошибки легко допустить, а обнаружить их — сложно.

Связи и отношения между данными не фиксируются явно, поэтому могут по-разному интерпретироваться и изменяться.

Электронные таблицы также плохо масштабируются как с точки зрения объёма данных, так и количества пользователей.

Поэтому система может работать медленно, давать сбои и легко подвергаться повреждениям

Электронные таблицы легко копировать и пересылать по электронной почте

Поэтому бывает сложно отслеживать их версии и внесённые изменения

Возникает вопрос: как решить эти проблемы?

Источник: https://www.mrc-productivity.com/blog/2014/09/7-dangers-of-spreadsheets-part-1/

Слайд 21 — Контейнеры — Целостность и безопасность

Давайте вернёмся к связям между данными и рассмотрим их немного подробнее.

Как правило, мы подразумеваем, что данные в каждой строке таблицы имеют определённое значение.

Например, каждая строка может представлять экземпляр или таксон, обнаруженный в определённом месте, в определённое время и определённым человеком.

Было бы странно, если бы одна строка таблицы представляла экземпляр, а следующая за ней — место сбора.

Кроме того, нам часто необходимо анализировать, сортировать и сравнивать значения определённых атрибутов между строками.

Например, вам может потребоваться определить среднюю массу всех летучих мышей из Кении.

Таким образом, в идеале для хранения данных нам нужна система, которая:

Именно эти функции обеспечивает база данных!

Слайд 22 — Целостность и безопасность

В полноценной базе данных строки изначально связаны между собой, а каждый столбец может содержать данные только одного типа.

Таблицы в базе данных связаны между собой с помощью виртуальных связей, называемых ключами.

Эти ключи представляют собой идентификаторы, соответствующие друг другу в разных таблицах и позволяющие эффективно связывать данные.

Именно эти два ключевых принципа отличают электронную таблицу от базы данных.

Источник: https://www.mrc-productivity.com/blog/2014/09/7-dangers-of-spreadsheets-part-1/

Слайд 23 — Подведение итогов

Подводя итоги, мы рассмотрели шесть наиболее распространённых типов данных, основные составляющие структуры данных, а также различия между электронной таблицей и таблицей базы данных.

Понимание этих элементов и того, как они взаимодействуют между собой, поможет вам лучше определять наиболее подходящие способы обработки и документирования данных, за поддержание которых вы отвечаете.

Слайд 24 — Подведение итогов

Помните, что:

«Когда вы осознаете разницу между контейнером и его содержимым, вы обретёте знание».

Использование правильной терминологии для описания как самих данных, так и структур, которые вы создаёте и используете для их хранения, — один из важнейших способов обеспечить их актуальность и пригодность для использования.

Никогда не недооценивайте, какой ущерб бесценной информации может быть нанесён из-за небрежного описания и хранения данных.

Слайд 25 — Заключение

Это видео является частью серии презентаций, используемых в курсе GBIF по мобилизации данных о биоразнообразии. Учебная программа по мобилизации данных о биоразнообразии была первоначально разработана в рамках Программы развития информационных ресурсов по биоразнообразию, финансируемой Европейским союзом.

Эта презентация была первоначально подготовлена и озвучена Шэрон Грант (Sharon Grant) при дополнительном участии тренеров, наставников и участников программ BID и BIFA.