Анализ данных (Data analysis)
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 50 258 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 673 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 12 532 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 50 258 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 19 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 12، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 11، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 8.88%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 6.13% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 4 458 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 3 081 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 31.
- 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 20 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
pip install auto-round
🎯Пример кода: https://github.com/pytorch/ao/tree/d2bce6a56eae5701cb72eb0cf6359626e7bd0190/torchao/prototype/autoround
🔥AutoRound Github: https://github.com/intel/auto-round
@data_analysis_mlpip install skillNer
Извлечение необходимой информации о стеке разработчиков из объявлений о вакансиях, резюме и любого другого неструктурированного текста может занимать много времени и сил, если делать это вручную.
Этот инструмент может быть полезен:
- Рекрутерам для автоматизации извлечения для ускорения отбора кандидатов.
- Специалистам по исследованию данных для извлечения структурированных данных из неструктурированного текста, связанного с работой.
SkillNER автоматизирует этот процесс, делая пирсинг быстрым и эффективным.
Вот небольшой пример:
python
import spacy
from spacy.matcher import PhraseMatcher
from skillNer.general_params import SKILL_DB
from skillNer.skill_extractor_class import SkillExtractor
# Load the spaCy model
nlp = spacy.load("en_core_web_lg")
# Initialize the SkillExtractor
skill_extractor = SkillExtractor(nlp, SKILL_DB, PhraseMatcher)
# Sample job description
job_description = """
You are a data scientist with strong expertise in Python. You have solid experience in
data analysis and visualization, and can manage end-to-end data science projects.
You quickly adapt to new tools and technologies, and are fluent in both English and SQL.
"""
# Extract skills from the job description
annotations = skill_extractor.annotate(job_description)
annotations
📘 Github
🚀 Demo
@data_analysis_ml
متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
