متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
Анализ данных (Data analysis)
الذهاب إلى القناة على Telegram
Data science, наука о данных. @haarrp - админ РКН: clck.ru/3FmyAp
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Анализ данных (Data analysis)
تُعد قناة Анализ данных (Data analysis) (@data_analysis_ml) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 50 251 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 653 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 12 492 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 50 251 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 24 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 38، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -6، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 9.10%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 6.25% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 4 571 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 3 142 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 29.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل llm, контекст, openai, архитектура, deepseek.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Data science, наука о данных.
@haarrp - админ
РКН: clck.ru/3FmyAp”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 25 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
50 251
المشتركون
-624 ساعات
+447 أيام
+3830 أيام
أرشيف المشاركات
🔥 Лучшие инструменты ИИ в Data Science:
❯ Генерация кратких обзоров YouTube видео
https://eightify.app/sk2
❯ ИИ для аналитики данных
https://rapidminer.com
❯ Визуализация данных
https://tableau.com
❯ Бизнес-аналитика
https://powerbi.microsoft.com
❯ Аналитика, развертывание, масштабирование
https://knime.com
❯ Бизнес-аналитика (BI)
https://akkio.com
https://polymersearch.com
❯ Текстовая аналитика без кода
https://monkeylearn.com
❯ Copilot
https://codium.ai
@data_analysis_ml
Открыта регистрация на отборочный этап Всероссийского хакатона по биометрии с призовым фондом 1 000 000 рублей!
⠀
Тебе предстоит решить интересные задачи, чтобы победить в отборочном туре и принять участие в финале Всероссийского хакатона по биометрии, который пройдет уже 24-25 ноября в Москве.
Кейсы:
• Создание дипфейков для тестирования
• Обнаружение дипфейков
• Некооперативный фронтальный алгоритм защиты от атак предъявления
• Решения для использования новых биометрических модальностей на пользовательских устройствах
⠀ ⠀
🗓 Даты отборочного этапа в ОНЛАЙН-ФОРМАТЕ: 3-5 ноября 2023 года
❗️Даты финала: 24-25 ноября 2023 года 📍 Место: Москва
❗️ Формат: смешанный (отборочный этап в онлайн-формате, а финал на площадке в Москве)
👉 Регистрация на отборочный тур открыта до 29 октября 2023 года: https://tglink.io/97bbec27c944
Реклама. ООО "АКСЕЛЕРАТОР ВОЗМОЖНОСТЕЙ". ИНН 9704005146. erid: LjN8KYD98
🥇 The Most Comprehensive List of Kaggle Solutions and Ideas.
Этот репозиторий - настоящее золото для всех начинающих и практикующих специалистов в области Data Science, Machine Learning!
Просто зайдите и получите доступ практически ко всем лучшим решениям и идеям, которыми поделились топовые участники соревнований Kaggle.
▪Github
▪Сайт
@data_analysis_ml
🐆 Как исследовать снежных барсов с помощью нейросетей?
Студенты Школы анализа данных Яндекса вместе со специалистами Yandex Cloud разработали нейросеть, позволяющую определять на материалах с фотоловушек 10 видов животных, в том числе снежных барсов (ирбисов), внесённых в международную Красную книгу.
По оценкам экспертов, в России обитает не больше 90 ирбисов. Проект развернули в Республике Алтай, где исследователи обнаружили 44 особи, из которых 24 обитают на территории национального парка «Сайлюгемский».
Технология позволит учёным более эффективно изучать ирбисов в естественной среде обитания и понять, как можно защитить их популяцию. Если раньше поиски снежных барсов на тысячах снимков занимал дни и даже недели, то теперь на это уходят секунды.
🗣 Читайте больше о проекте по ссылке.
Реклама. ООО "Яндекс.Облако". ИНН 7704458262
☄️ Ray - это унифицированный фреймворк для масштабирования приложений ИИ и Python.
Ray состоит из ядра распределенной среды выполнения и набора библиотек ИИ.
На картинке прмиер снипет кода, для динамического запуска очереди из 𝗡 заданий на 𝗞 GPU.
▪Github
▪Ray
@data_analysis_ml
🏆 Yandex Cup 2023 — открытый чемпионат для настоящих творцов
Разработчики — художники нового мира. Они создают смыслы, правила и законы, манифестируют идеи, творят миры и целые вселенные. И, если их предшественники делали это, используя слова, краски и звуки, то современные творцы создают новую реальность с помощью программного кода.
Искусство писать код
Тема чемпионата в этом году «Решаем искусство». Участников ждут нестандартные задачи на стыке IT и творчества, а лучшие встретятся лицом к лицу в финале, чтобы оживить арт-инсталляцию и разделить между собой 8 500 000 рублей.
Показать своё мастерство можно в 6 направлениях:
🔸 Фронтенд
🔸 Бэкенд
🔸 Мобильная разработка
🔸 Аналитика
🔸 Алгоритмы
🔸 Машинное обучение
Финал и церемония награждения пройдут офлайн в офисе Яндекса в Казахстане. Яндекс предоставит финалистам проезд и проживание в Алматы.
Регистрация открыта до 29 октября включительно:
👉 Участвую!
#Yandex_Cup23
🖥 Skrub
Часто записи в одной таблице могут не соттветсвовать запясям в другой таблице. Например, в одной таблице может быть "
Yemen", а в другой - "Yemen, Rep".
Функция 𝐟𝐮𝐳𝐳𝐲_𝐣𝐨𝐢𝐧() в skrub позволяет объединить эти таблицы с учетом различных вариаций полей.
pip install git+https://github.com/skrub-data/skrub.git
▪Github
@data_analysis_ml⚡В OTUS стартует набор в группу курса Reinforcement Learning. Отправьте заявку, для того чтобы получить доступ к открытым урокам и получите скидку на обучение.
31.10 в 20.00 (мск) приглашаем на welcome-вебинар «Основные алгоритмы в обучении с подкреплением»
📌На занятии вы:
- познакомитесь с основными алгоритмами обучения с подкреплением;
- узнаете, как применять нейросети для обучения агентов, как обучить агента в среде с дискретным и непрерывным набором действий;
- изучите многообразие алгоритмов обучения с подкреплением и выбор наиболее подходящих из них.
👉Регистрация https://otus.pw/SJiV/
После прохождения курса студенты поймут сильные и слабые стороны основных алгоритмов RL и научатся применять их для решения разнообразных задач в реальном мире, включая игровую индустрию, робототехнику, управление энергетическими системами и управление финансовым портфелем.
При оплате курса возможны разные способы оплаты и рассрочка платежа
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. erid: LjN8KbLVB
🌐 ИИ с открытым исходным кодом захватывает мир.
Бесплатная книга с кодом, которая поможет вам идти в ногу со всем происходящим в мире AI:
State of Open Source AI Book - 2023 Edition
В книге рассматриваются следующие темы:
- ИИ Модели
- Файнтюниг
- Оценка моделей
- Векторные базы данных
- Инструментальные средства разработки
- Механизмы MLOps
и многое другое
И все это бесплатно.
📚 GitHub
@data_analysis_ml
Хотите выйти на новый уровень в анализе данных?
Уже используете А/В-тесты, но боитесь, что делаете это неправильно?
karpovꓸcourses сделали Симулятор A/B-тестов, где вы сможете освоить весь пайплайн проведения экспериментов, научитесь не допускать типичных ошибок и сможете избежать потери денег из-за неправильных выводов. Вы также узнаете, как определять, нужно ли вам вообще проводить A/B-тесты в вашем конкретном случае.
Если вы только знакомитесь с тестами, вы сможете работать с Google Sheets на уже готовой инфраструктуре, а если хотите узнать все технические детали А/В-тестирования и готовы писать код на питоне — у karpovꓸcourses есть продвинутая версия.
Привнесите культуру правильных А/B-тестов в ваши проекты
[Начать учиться]
P.S. По промокоду DAMLOCTOBER на курс действует скидка 5% до 31 октября
Реклама. ООО "Карпов Курсы". Erid: LjN8KaL7o
При просмотре кода на #GitHub навигация по файлам может быть неудобной. Попробуйте редактор GitHub.deb с интерфейсом, похожим на VSCode, для удобного просмотра и работы с проектами.
Этот редактор также отлично подходит для быстрых коммитов.
@data_analysis_ml
💥Прокачайтесь в машинном обучении на бесплатных Тренировках по ML от Яндекса
ML — новое направление Тренировок от Яндекса, которое посвящено классическому машинному обучению. Курс разработан совместно со Школой анализа данных и подойдёт для выпускников технических вузов и начинающих ML-специалистов.
Тренировки пройдут с 30 октября по 29 ноября.
Тренировки по ML — это отличная возможность прокачаться в теме, закрепить знания и подготовиться к отбору в IT-компанию. Здесь вас ждут лекции от экспертов Яндекса, домашние задания и еженедельные онлайн-разборы.
🏆 Участники, которые проявят себя лучше других, получат фаст-трек в Яндекс, а те, кто пройдёт больше половины курса — сертификат о прохождении, который украсит портфолио.
Как проходят Тренировки по ML
1️⃣ Регистрируетесь: участвовать могут все желающие бесплатно и без конкурсного отбора. Старт Тренировок 30 октября.
2️⃣ Смотрите лекции и самостоятельно решаете задачи, которые определяют ваше место в рейтинге участников
3️⃣ Проверяете себя на еженедельных онлайн-разборах
4️⃣ Получаете награды от Яндекса
Я в деле!
Если вы уже чувствуете себя уверенно в направлении ML, то скорее подавайте заявку на оплачиваемую стажировку.
🎓 Open Source AI Projects and Tools to Try in 2023
Существует множество инструментов искусственного интеллекта, и многие из них имеют открытый исходный код и бесплатны для использования.
Чтобы помочь вам узнать о некоторых полезных из них, представляем вам это подробное руководство для дата саентистов.
Он рассказывает о таких инструментах, как
Tensorflow, Hugging Face Transformers, Fauxpilot и других.
https://www.freecodecamp.org/news/open-source-ai/
@data_analysis_ml🔥 Бесплатный вебинар: “Решаем тестовое задание на junior-аналитика в Банк Открытие”
Интересуетесь аналитикой данных? Хотите больше практиковаться на реальных задачах и кейсах?
Приходите на наш бесплатный вебинар, где мы в прямом эфире будем вместе решать настоящее тестовое задание на junior-аналитика в Банк Открытие.
📅 Дата: 25 октября
⏰ Время: 19:00 по Мск
Что предстоит сделать на вебинаре:
* Решить 4 задания по SQL: посчитаем метрику MoM
* Проанализировать ОТП-коды в разрезе категорий и времени
* Проанализировать активность клиентов с помощью Pandas
* Предложить 3 метрики первого уровня для интернет-банка
Мы подробно будем разбирать каждый шаг и будем много говорить о SQL, Python, продуктовых метриках 😉
А также каждого участника вебинара будут ждать несколько подарков, подборка лайфхаков и разбор самых частых ошибок 🤩
🔗 Регистрация на вебинар
Реклама. ООО "Айти Резюме". Erid: LjN8KSEf7
⚡️ Моделирование стохастической модели пробоя диэлектрика (Ref: Fractal Dimension of Dielectric Breakdown
🖥 Код
#python, #numpy #matplotlib
@data_analysis_ml
📑 𝐦𝐥𝐟𝐥𝐨𝐰.𝐚𝐮𝐭𝐨𝐥𝐨𝐠()
Сохранение параметров, метрик во время обучения позволяет воспроизводить эксперименты и выбирать наиболее эффективную модель. Однако написание множества записей в логах может быть обременительным.
Для автоматического логирования добавьте 𝐦𝐥𝐟𝐥𝐨𝐰.𝐚𝐮𝐭𝐨𝐥𝐨𝐠() перед вашим кодом обучения модели.
▪ Github
@data_analysis_ml
💸 Прогнозированию биткоина при помощи VAR (векторной авторегрессии), XGBoost и Facebook Prophet.
▪ Видео
▪ Код из видео
@data_analysis_ml
🔥 Дайджест полезных материалов из мира Машинного обучения за неделю
Почитать:
— Исследование рыночной корзины на основе данных розничной торговли в Стамбуле
— Классификация текстов в spaCy: пошаговая инструкция
— Как мы запустили автобиддер для управления рекламными кампаниями в Ozon?
— Приглашаем на Ozon Tech Community ML&DS Meetup
— Правда ли то, что национальный корпус русского языка «приватизирован» Яндексом?
— Первое слово из нераспечатанного Геркуланумского папируса обнаружено 21-летним студентом факультета информатики
— Построение ML модели для оценки текста языкового экзамена
— Разметка данных при помощи GPT-4
— Антон Мальцев про удобные NPU, Computer Vision для коботов и восстание неуклюжих машин
— От A/B-тестирования к Causal Inference в оффлайн ритейле
— What was that commit? Searching GitHub with OpenAI embeddings
— Simplifying the Fundamentals of Machine Learning
— Data Cleaning with Pandas
— Using machine learning to predict the selling price of a property
— Engineering Practice for Real-time Feature Store in Decision-Making Machine Learning
— What are biases in Machine Learning?
— Hacktoberfest Machine Learning Projects for JS/TS Developers 🎃
— Build a Text Summarization app using Reflex (Pure Python)
— Diving Deep into AI with open-appsec: A Personal Journey of Discovery and Growth
— AI-Powered Cybersecurity: The Future of Protection
Посмотреть:
🌐 Building a Data-Driven Workforce - Dominic Bohan (⏱ 32:52)
🌐 Enabling AI Transformation: MLOps Infrastructure, AI Command Centre & Data Science in Telecom (⏱ 33:08)
🌐 Пишем телеграм бота для скачивания #yotube видео (⏱ 20:41)
Хорошего дня!
@data_analysis_ml
Объединить мобильную и манипуляционную робототехнику, чтобы создать универсальный мозг для робота и сделать робототехнику доступной для людей? 🤖
Такую амбициозную цель ставит перед собой команда Центра робототехники Сбера. IT-специалисты хотят создать такую мультимодальную нейронную сеть, с помощью которой обучение ИИ будет проходить без учителя: самостоятельно или по минимальному числу демонстраций.
Хорошая новость — вы ещё успеваете стать частью больших инноваций, исследовать возможности языковых моделей и избавить людей от рутинных и тяжёлых задач: как в работе, так и в повседневной жизни.
По ссылке — все открытые вакансии в Центре робототехники. Выбирайте ту, которая больше всего подходит под навыки, и откликайтесь!
PlotAI 🎨🤖
PlotAI - ии инструмент для генерации графиков на Matplotlib.
— пользователь подает на вход датафрейм;
— PlotAI создаёт промт для LLM, который содержит первые пять записей и генерирует код Python;
— возвращенный код Python выполняется, и отображается график.
pip install plotai
▪Github
@data_analysis_ml