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 50 260 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 668 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 12 514 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 50 260 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 20 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 46، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 34، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 8.91%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 6.23% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 4 477 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 3 132 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 32.
- 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 21 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
50 260
المشتركون
+3424 ساعات
+1087 أيام
+4630 أيام
أرشيف المشاركات
+3
🌟 Marvin — open-source набор инструментов для ML-приложений
—
pip install marvin -U
Marvin — это легковесный набор инструментов на Python для создания ML-приложений;
позволяет решать задачи классификации текста, извлечения информации из неструктурированных данных, генерирования синтетических данных, преобразования текста в речь и наоборот.
Marvin даже может генерировать изображения
🖥 GitHub
🟡 Доки
@data_analysis_ml
One Day Offer для Центра робототехники 🤖
13 июля вы сможете пройти все этапы отбора, познакомиться с инновационной командой Сбера и получить оффер Middle/Senior Robotics или Backend Developer.
Наш Центр проводит исследования, создаёт роботов, применяя искусственный интеллект, и работает по направлениям: манипуляция, роботизация логистики и мобильные роботы.
Сейчас перед нами стоит по-настоящему амбициозная задача – разработать антропоморфного робота общего назначения.
В работе мы используем: ROS/ROS2, DDS, Python, PyTorch, JAX, Model-transformers, SOTA, C++, Isaac Sim / MuJoCo / PyBullet.
Какие задачи будут в вашем планере 👇
▪️ разработка алгоритмов и систем управления роботами (core, body, brain) и драйверов для различных устройств в виде ROS2 узлов
▪️ создание алгоритмов внутренней и внешней калибровки сенсоров (лидары, камеры, IMU), робототехнических сервисов на Behavior Trees / State Machines
▪️ работа с симуляторами на базе Isaac Sim / MuJoCo / PyBullet
▪️ проектирование архитектуры системы
Масштабные проекты и работа мечты ждут вас. Регистрируйтесь на One Day Offer 13 июля 😉
+3
🌟 StreamingDataset — библиотека потоковой передачи данных для эффективного обучения нейронных сетей
—
pip install mosaicml-streaming
StreamingDataset — это библиотека Python, созданная, чтобы сделать обучение на больших наборах данных максимально быстрым, дешевым и масштабируемым.
StreamingDataset спроектирована для распределенного обучения больших ML-моделей — с максимальными гарантиями корректности, производительностью и простотой использования.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@data_analysis_ml
+1
🌟 create-llama — самый простой способ создать приложение с помощью LlamaIndex
npx create-llama@latest
npm run devnpx create-llama, выбрать шаблон мультиагента и следовать инструкциям в файле README.
🖥 GitHub
@data_analysis_ml⚡️Лучший способ получать свежие обновлении и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:
C++ t.me/cpluspluc
Devops: t.me/devOPSitsec
Машинное обучение: t.me/ai_machinelearning_big_data
АНАЛИЗ Данных: t.me/data_analysis_ml
Хакинг: t.me/linuxkalii
Linux: t.me/linuxacademiya
Базы данных: t.me/sqlhub
C#: t.me/csharp_ci
Golang: t.me/Golang_google
Java: t.me/javatg
React: t.me/react_tg
Javascript: t.me/javascriptv
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/+0WdB4uvOwCY0Mjdi
Python: t.me/pythonl
Rust: t.me/rust_code
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Big Data: t.me/bigdatai
Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview
Python подготовка с собесу: t.me/python_job_interview
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
C++ папка: https://t.me/addlist/CdBs5DLepLJmZjY6
C# папка: https://t.me/addlist/u15AMycxRMowZmRi
Java папка: https://t.me/addlist/ZM3J6oFNAnRlNWU6
FRONTEND папка: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Linux папка: https://t.me/addlist/w4Doot-XBG4xNzYy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
+1
🌟 Lance — современный колоночный формат данных для ML-приложений, реализованный на Rust
—
pip install pylance
Lance идеально подходит для создания поисковых систем и хранилищ данных, для масштабного обучения ML-моделей, для хранения таких данных как облака точек.
Поддерживает конвертацию из Parquet в 2 строки кода, при этом он быстрее Parquet в 100 раз.
Lance можно без проблем использовать с pandas, DuckDB, Polars, pyarrow и не только.
🖥 GitHub
🟡 Примеры использования
@data_analysis_ml
+2
🌟 Реализация диффузионной модели с архитектурой UNet на чистом CUDA
В этом репозитории приведена реализация модели UNet на чистом CUDA с подробным описанием всех шагов.
Цель этого проекта — создать диффузионную модель на CUDA и достичь производительности PyTorch; выбрана архитектура UNet как ключевая архитектура для диффузионных моделей
В итоге, готовая модель была обучена на изображениях слонов из ImageNet 64x64 и теперь вполне успешно их генерирует.
🖥 GitHub
@data_analysis_ml
🌟 «Баннерная крутилка» — сервис, позволяющий выбрать несколько релевантных документов из базы в миллиард объявлений за 200 миллисекунд
Сервис выдерживает 700 тысяч RPS и более.
Решения для построения систем ранжирования подробно описаны в статье «Как устроен рекомендательный сервис, который выдерживает 700 тысяч запросов в секунду».
🟡Habr
@data_analysis_ml
🌟 RAGapp — простой способ использовать Agentic RAG
—
docker run -p 8000:8000 ragapp/ragapp
RAGapp позволяет легко использовать Agentic RAG в любом продакшене.
Так же прост в настройке, как и пользовательские GPT OpenAI, но в отличии от них RAGapp может быть развернут в вашей собственной облачной инфраструктуре с помощью Docker.
RAGapp создан с использованием LlamaIndex.
После запуска контейнера, нужно перейти на localhost:8000 и настроить RAGapp.
Можно подключить любые модели, в том числе и локальные (с помощью Ollama)
🖥 GitHub
@data_analysis_ml
❓Устали от скучных и статичных дашбордов?
👉🏻Хотите создавать интерактивные и визуально привлекательные дашборды, которые оживят ваши данные?
Тогда вам сюда!
На открытом уроке «Создание кастомных дэшбордов с помощью Plotly Dash» вы:
- познакомитесь с Plotly Dash — мощной библиотекой для создания интерактивных веб-приложений и дэшбордов;
- научитесь превращать сырые данные в понятные и красивые визуальные единицы;
- сможете создавать удобные и функциональные интерфейсы для взаимодействия с данными.
Присоединяйтесь 9 июля в 20:00 мск и станьте мастером визуализации в аналитике данных!
⚡️Регистрируйстесь сейчас по ссылке: https://otus.pw/3OSi/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. erid: LjN8K4Qbi
🌟 Kubeflow — экосистема open-source проектов для решения задач на каждом этапе развития ML-системы
Kubeflow делает ML на Kubernetes простым, переносимым и масштабируемым.
Цель Kubeflow — облегчить оркестрацию рабочих нагрузок ML в Kubernetes и предоставить возможность развертывать лучшие в своем классе инструменты в любой облачной инфраструктуре.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@data_analysis_ml
Станьте профессионалом в области Data Science и машинного обучения в магистратуре от Центрального университета!
Центральный университет — современный вуз, созданный при поддержке ведущих компаний России: Т-Банка, Авито и других.
Получите диплом магистра в области математики и компьютерных наук и обучайтесь на основе реальных кейсов ведущих ИТ-компаний у профессоров из МГУ, МФТИ, РЭШ и практиков из индустрии. Хорошая новость для тех, кто уже имеет опыт в Data Science и машинном обучении — вы можете пропустить базовое обучение и закончить магистратуру за 3 семестра.
У каждого студента будет:
- личный ментор по траектории обучения;
- доступ к карьерному центру с коучами и консультантами;
- опыт работы в проектах партнеров уже во время обучения.
Участвуйте в онлайн-отборе, чтобы выиграть грант на обучение до 1,2 млн рублей. Больше подробностей про университет и конкурс грантов по ссылке!
erid:2VtzqwTkpP2
Реклама, АНО ВО «Центральный университет», ИНН 7743418023
❓Устали от скучных и статичных дашбордов?
👉🏻Хотите создавать интерактивные и визуально привлекательные дашборды, которые оживят ваши данные?
Тогда вам сюда!
На открытом уроке «Создание кастомных дэшбордов с помощью Plotly Dash» вы:
- познакомитесь с Plotly Dash — мощной библиотекой для создания интерактивных веб-приложений и дэшбордов;
- научитесь превращать сырые данные в понятные и красивые визуальные единицы;
- сможете создавать удобные и функциональные интерфейсы для взаимодействия с данными.
Присоединяйтесь 9 июля в 20:00 мск и станьте мастером визуализации в аналитике данных!
⚡️Регистрируйстесь сейчас по ссылке: https://otus.pw/3OSi/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. erid: LjN8K4Qbi
+3
🖥 AutoGluon — библиотека Python, которая позволяет писать лаконичный код для задач ML
—
pip install autogluon
AutoGluon помогает несколькими строками кода обучать и использовать ML-модели;
позволяет решать задачи, связанные с изображениями, текстом, временными рядами и табличными данными.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@data_analysis_ml
👨🎓Курс МФК МГУ "Нейронные сети и их применение в научных исследованиях"
Лекции:
- Новая суперспособность науки
- Как учить машины
- Линейные модели
- Сверточные сети
- Рекуррентные сети
- Трансформеры (часть 1)
- Трансформеры (часть 2). GPT
- Генеративные модели
- Обучение с подкреплением
- Нейрорендеринг
- Графовые сети
- Заключительная лекция
👉 Плейлист на Youtube
+2
🌟 Scikit-LLM — библиотека Python, призванная упростить разработку сложных и готовых к продакшену конвейеров NLP
—
pip install scikit-llm
Scikit-LLM может взаимодействовать с различными провайдерами LLM, независимо от того, работают ли они локально (например, GPT4All) или в облаке (включая Azure, OpenAI и Vertex AI).
Scikit-LLM поддерживает широкий спектр задач анализа текста, включая классификацию, анализ эмоциональной составляющей и т.д. Для сложных сценариев можно объединить несколько задач в конвейер scikit-learn.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@data_analysis_ml![🖥 Unstructured — библиотека Python для предобработки сырых данных — pip install "unstructured[all-docs]" Unstructured предос](data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDACgcHiMeGSgjISMtKygwPGRBPDc3PHtYXUlkkYCZlo+AjIqgtObDoKrarYqMyP/L2u71////m8H////6/+b9//j/2wBDASstLTw1PHZBQXb4pYyl+Pj4+Pj4+Pj4+Pj4+Pj4+Pj4+Pj4+Pj4+Pj4+Pj4+Pj4+Pj4+Pj4+Pj4+Pj4+Pj4+Pj/wAARCAAoACgDASIAAhEBAxEB/8QAHwAAAQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAAAgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQRBRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkKFhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RFRkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWGh4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ipqrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/8QAHwEAAwEBAQEBAQEBAQAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtREAAgECBAQDBAcFBAQAAQJ3AAECAxEEBSExBhJBUQdhcRMiMoEIFEKRobHBCSMzUvAVYnLRChYkNOEl8RcYGRomJygpKjU2Nzg5OkNERUZHSElKU1RVVldYWVpjZGVmZ2hpanN0dXZ3eHl6goOEhYaHiImKkpOUlZaXmJmaoqOkpaanqKmqsrO0tba3uLm6wsPExcbHyMnK0tPU1dbX2Nna4uPk5ebn6Onq8vP09fb3+Pn6/9oADAMBAAIRAxEAPwDLUAr0/wA/nSbPrSjGB0pePSgBuz60bPr+VOAHU4/WjA6UANZcev4iilbGOKKAEDEAc9KC7Hqaei5TO0/XNI+B2x+NADNxo3mlGPU/nSYGKAAnNFNooAcMY5x+VLx7flRRQA00UUUAFFFFAH//2Q==)
+2
🖥 Unstructured — библиотека Python для предобработки сырых данных
—
pip install "unstructured[all-docs]"
Unstructured предоставляет компоненты для предобработки изображений, текстовых документов; поддерживает многие форматы: PDF, HTML, Word docs и др.
Запустить библиотеку в контейнере:
docker run -dt --name unstructured downloads.unstructured.io/unstructured-io/unstructured:latest
docker exec -it unstructured bash
⚡️ Microsoft только что был опубликовали Graph RAG!
Проект Graph RAG - это пакет для обработки и преобразования данных открытым исходным кодом, предназначенный для извлечения структурированных данных из неструктурированного текста с использованием возможностей LLMs.
Эо методология использования структур памяти knowledge graph для улучшения работы LLM.
▪ Github
▪ Docs
▪ Blog
@data_analysis_ml
+1
🌟 SkyPilot — фреймворк для запуска LLM и AI-приложений в любом облаке
pip install "skypilot-nightly[aws,gcp,azure,oci,lambda,runpod,fluidstack,paperspace,cudo,ibm,scp,kubernetes]"SkyPilot позволяет: — управлять масштабированием: автоматическая постановка в очередь и запуск большого количества задач — получать легкий доступ к хранилищам S3, GCS, R2 — сократить расходы на облако: 3-6-кратное уменьшение расходов при использовании отдельных ВМ с автоматическим восстановлением после падений SkyPilot позволяет работать с GPU, TPU и CPU. Поддерживаемые облака — AWS, GCP, Azure, OCI, Lambda Cloud, RunPod, Fluidstack, Cudo, IBM, Samsung, Cloudflare, VMware vSphere, любой кластер Kubernetes 🖥 GitHub 🟡 Доки @data_analysis_ml
🌟 Ivy — open-source ML-фреймворк для использования модели, созданной при помощи одного фреймворка, в коде, написанном на другом фреймворке
—
pip install ivy
Ivy — ML-фреймворк, который позволяет:
— использовать ML-модели и/или функции в любом фреймворке, конвертируя любой код из одного фреймворка в другой с помощью ivy.transpile()
— преобразовывать модели и библиотеки ML для их использования в другом фреймворке с помощью ivy.source_to_source() (эта функция пока в закрытой бета-версии)
🖥 GitHub
🟡 Доки
@data_analysis_ml