ar
Feedback
Анализ данных (Data analysis)

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 50 250 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 662 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 12 489 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 50 250 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 23 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 44، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -1، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 9.18‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 6.54‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
  • وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 4 612 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 3 286 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 24 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

50 250
المشتركون
-124 ساعات
+587 أيام
+4430 أيام
أرشيف المشاركات
⚡️ Nvidia и Suno анонсировали модели Parakeet RNNT. Parakeet превосходит Open AI Whisper и занимает первое место в таблице ли
⚡️ Nvidia и Suno анонсировали модели Parakeet RNNT. Parakeet превосходит Open AI Whisper и занимает первое место в таблице лидеров Open ASR Demo: https://huggingface.co/spaces/nvidia/parakeet-rnnt-1.1b https://huggingface.co/spaces/hf-audio/open_asr_leaderboard @data_analysis_ml

Как аналитику сделать новый шаг в своей карьере? Специально для вашего быстрого роста karpovꓸcourses подготовили новогоднее к
Как аналитику сделать новый шаг в своей карьере? Специально для вашего быстрого роста karpovꓸcourses подготовили новогоднее комбо из симуляторов ▪️В Симуляторе аналитика вы получите практику на реальных задачах в формате настоящей рабочей стажировки. — Вы разберете решения senior-специалистов, получите индивидуальный фидбек на свои решения и сможете пополнить портфолио проектами по BI-аналитике, статистике, A/B-тестам и автоматизации. ▪️В Симуляторе А/В-тестов освоите весь пайплайн проведения А/В-тестов, разберёте тонкости и подводные камни. — Прохождение Симулятора даст вам уверенность в знаниях A/B-тестирования и поможет на собеседовании или в работе. Приобретайте комбо до 9 января, а если интересен только один из Симуляторов — используйте скидку 7% [Забронировать скидку]

🚕 Как Uber вычисляет время прибытия со скоростью полмиллиона запросов в секунду 📌 Читать @data_analysis_ml
🚕 Как Uber вычисляет время прибытия со скоростью полмиллиона запросов в секунду 📌 Читать @data_analysis_ml

💻 Чтобы расширить возможности вашего терминала за счет автозаполнения кода, подобного IDE, используйте Fig. Это позволит ускорить рабочий процесс и сократить количество опечаток и ошибок, особенно при работе с длинными или сложными командами. https://fig.io/ @data_analysis_ml

📊 Facets Проект Facets предоставляет инструменты визуализации для понимания и анализа наборов данных машинного обучения: Fac
📊 Facets Проект Facets предоставляет инструменты визуализации для понимания и анализа наборов данных машинного обучения: Facets Overview и Facets Dive. Визуализации реализованы в виде веб-компонентов Polymer и могут быть легко встроены в блокноты Jupyter или веб-страницы. Прмеры визуализаций можно найти на странице описания проекта Facets: pair-code.github.io/facets/Github @data_analysis_ml

🌟 Что ждет ИИ в 2024 году? В последнем выпуске The Batch на deeplearning.ai, множество ИИ-экспертов рассказывают о своих над
🌟 Что ждет ИИ в 2024 году? В последнем выпуске The Batch на deeplearning.ai, множество ИИ-экспертов рассказывают о своих надеждах и прогнозах на ИИ в наступившем году. В их обширных статьях рассматриваются новые инструменты ИИ, рассуждения о последующем экспоненциальном росте ИИ и многое другое. https://deeplearning.ai/the-batch/issue-229/ @data_analysis_ml

💻 Создайте ИИ-клон из своих чатов вWhatsApp Этот репозиторий поможет вам создать чатбота с ИИ, используя ваши чаты WhatsApp
💻 Создайте ИИ-клон из своих чатов вWhatsApp Этот репозиторий поможет вам создать чатбота с ИИ, используя ваши чаты WhatsApp в качестве обучающих данных. По умолчанию используется модель Mistral-7B-Instruct-v0.2. Код в этом репозитории в значительной степени опирается на llama-recipes (https://github.com/facebookresearch/llama-recipes), где вы можете найти больше примеров того, что можно делать с моделями llama. ▪Github @data_analysis_ml

🎓 Бесплатный курс от Weights & Biases: Валидация данных в конвейерах ML. Научитесь поддерживать качество данных и использова
🎓 Бесплатный курс от Weights & Biases: Валидация данных в конвейерах ML. Научитесь поддерживать качество данных и использовать TensorFlow Data Validation,получите практический опыт проверки данных для создания надежных конвейеров ML. https://www.wandb.courses/courses/data-validation-for-machine-learning @data_analysis_ml

🔥 Дайджест полезных материалов из мира Data Science за неделю Почитать: — 100 вопросов для подготовки к собесу Data ScienceСколько ядер CPU можно использовать параллельно в Python?PLC Allen Bradley подключение с помощью PythonOrtools — библиотека для решения задачи VRP4 миллиарда операторов ifPython без типов: таким он когда-то былВы точно хотите быть Data Scientist-ом?Введение в SQL & СУБД на примере доступа к данным через PythonPlotting and Data Visualization with MatplotlibApplications of Data ScienceSemantic Search Over Satellite Images Using QdrantIntroduction to Data ScienceA Comprehensive Guide: How Deepchecks Evaluate the Large Language ModelAppreciating the "Learning Problem" - Why AI will never replace your jobBest JavaScript Chart Libraries 2024: Finding the Right Fit for Your JS ApplicationsNumPy Arrays: An IntroductionHungarian GP 2022 Qualifying, and see what we canI built Hippotable for in-browser data analysis Посмотреть: 🌐 100 вопросов с собеседований Data Science — часть 1 (⏱ 36:48) 🌐 💡 Задача: Ряд клавиатуры #Python #yotube #код #алгоритмы #программирование #собеседование #кодинг (⏱ 00:40) 🌐 💡задача #Python: Бинарный поиск #python #программирование #код #yotube #питон #собеседование (⏱ 00:41) 🌐 💡 Задача: Ряд клавиатуры #Python #yotube #код #алгоритмы #программирование #собеседование #кодинг (⏱ 01:00) 🌐 Evaluating Recommendation Algorithms at Delivery Hero - Manchit Madan (⏱ 23:01) 🌐 ODSC Webinar | Open source Data Lake Management, Curation, Governance for New & Growing Companies (⏱ 46:07) 🌐 Stable Diffusion AI: 100 Cats Per Second…For Free! (⏱ 08:21) Хорошего дня! @data_analysis_ml

⚡️ OneFormer: Один трансформера для управления универсальной сегментацией изображений. Модель позволяет решать три разных зад
⚡️ OneFormer: Один трансформера для управления универсальной сегментацией изображений. Модель позволяет решать три разных задачи сегментации: semantic, instance и panoptic segmentation. 🦒colab: https://github.com/camenduru/OneFormer-colab 🌐page: https://praeclarumjj3.github.io/oneformer 📄paper: https://arxiv.org/abs/2211.06220 🧬code: https://github.com/SHI-Labs/OneFormer @data_analysis_ml

🚀 Window ops Эта библиотека для анализа данных, которая содержит функции альтернативы pd.Series.rolling и pd.Series.expandin
🚀 Window ops Эта библиотека для анализа данных, которая содержит функции альтернативы pd.Series.rolling и pd.Series.expanding,которые позволяют получить ускорение за счет использования оптимизированных под numba функций, работающих с массивами numpy. pip install window-ops Github Документация @data_analysis_ml

Хотите начать увлекательный путь в мир машинного обучения и искусственного интеллекта? Газпромбанк.Тех совместно с Финтех Хаб
Хотите начать увлекательный путь в мир машинного обучения и искусственного интеллекта? Газпромбанк.Тех совместно с Финтех Хабом Банка России запускает прием заявок на программу «Машинное обучение LITE: базовый уровень» — для тех, кто только начинает осваивать машинное обучение. Что предстоит изучать? Основы и методы ML, математику, Python и нейронные сети. Программа состоит из двух модулей: - Теоретический модуль пройдет с 21 января по 16 февраля 2024 года - Практический модуль пройдет с 26 февраля по 10 марта 2024 года для тех, кто показал высокие результаты по итогу первого модуля Чтобы стать участником, подайте заявку на сайте программы до 17 января 2024 года — https://vk.cc/ctBG1D Реклама Банк ГПБ (АО), ИНН: 7744001497

🖥 Ruptures Пакет предоставляет методы для анализа и сегментации нестационарных сигналов. Алгоритмы включают точное и приближ
+1
🖥 Ruptures Пакет предоставляет методы для анализа и сегментации нестационарных сигналов. Алгоритмы включают точное и приближенное обнаружение для различных параметрических и непараметрических моделей. С помощью точек изменения можно обнаружить аномалии или отклонения от ожидаемого поведения в данных и получить представление о том, когда происходят эти переходы. ▪GithubДокументация @data_analysis_ml

⚡️ Инструменты визуализации графов/сетей - Geph - VOSviewer - Cytoscape - Kumu - GraphInsight - NodeXL - Orange - Graphia - G
⚡️ Инструменты визуализации графов/сетей - Geph - VOSviewer - Cytoscape - Kumu - GraphInsight - NodeXL - Orange - Graphia - Graphistry - SocNetV - Tulip - Gephisto 🖥 Библиотеки Python - networkx - graphviz - pydot - python-igraph - pyvis - ipycytoscape - pygsp - graph-tool - nxviz - py2cytoscape - ipydagred3 - ipysigma - Py3Plex - net wulf @data_analysis_ml

🖥 По сравнению с pandas, Polars предоставляет более продвинутый синтаксис для создания сложных пайплайнов преобразования дан
🖥 По сравнению с pandas, Polars предоставляет более продвинутый синтаксис для создания сложных пайплайнов преобразования данных. Каждая функция в Polars генерирует новую функцию, и эти функции можно объединять в конвейер. @data_analysis_ml

Тренды киберзла: похищают деньги, контролируют оборудование, нарушают работу По данным @solar_security «Солара», из-за кибера
Тренды киберзла: похищают деньги, контролируют оборудование, нарушают работу По данным @solar_security «Солара», из-за кибератак компании теряют от 7 млн рублей за раз, а в год — не менее 20 млн рублей. Злоумышленники похищают деньги со счетов компании, берут под контроль сетевое оборудование, компрометируют изолированные сегменты, нарушают работу сайтов и приложений. Обеспечить реальную защиту от киберзла поможет @solar_security «Солар». Как это сделать, рассказывают наши эксперты на канале. Подпишитесь, чтобы ничего не пропустить. Реклама. ООО "РТК ИБ". ИНН 7704356648. erid: LjN8Jx2yE

🖥 Реальный вопрос c собеседования Microsoft SQL: "Какой клиент Azure из базы покупателей, приоьретает хотя бы 1 продукт Azur
🖥 Реальный вопрос c собеседования Microsoft SQL: "Какой клиент Azure из базы покупателей, приоьретает хотя бы 1 продукт Azure из каждой категории продуктов?"Подсказки: - Объединить таблицы с помощью LEFT JOIN - Подсчитайть разные категории продуктов с помощью COUNT и DISTINCT. Доп задание: напишие код с использованием Pandas для решения задачи. Протестировать свой SQL-запрос и посмотреть таблицы можно здесь: https://datalemur.com/questions/supercloud-customer Пишите свое решение в комментариях👇 @data_analysis_ml

Нужно больше золота подарков🎁 Ispmanager решил пуститься во все тяжкие 😱 Мало того, что они для всех пользователей каждый д
Нужно больше золота подарков🎁 Ispmanager решил пуститься во все тяжкие 😱  Мало того, что они для всех пользователей каждый день раздают подарки, так теперь еще и запустили розыгрыш!  Условия просты: подписаться на канал и нажать кнопку "Участвую". А 29 декабря выберут 3-х победителей, которые получат 3 суперприза!  Если пользуешься одной из самых популярных панелей управления для Linix-серверов, и даже, если нет  — самое время испытать свою удачу и начать облегчать себе жизнь, автоматизируя рутину и ускоряя работу. Ведь ispmanager работает с сайтами на PHP и Python,  создает и настраивает базы данных, DNS, бэкапы, почту, защиту  и автоматически перевыпускает любые SSL 😎  Присоединяйтесь к веселью и расскажи друзьям 🎉 Реклама. АО "ИСПМЕНЕДЖЕР". ИНН 3810037036.

SQL: комплексный анализ оттока клиентов Постановка задачи В конкурентной телекоммуникационной сфере восприятие компании в цел
SQL: комплексный анализ оттока клиентов Постановка задачи В конкурентной телекоммуникационной сфере восприятие компании в целом формируется критической оценкой ее услуг клиентами. Сбои в работе чреваты ростом обеспокоенности, поэтому так важен анализ оттока. Уровнем оттока характеризуется потеря клиентов, а это сказывается на доходах. На выводы анализа опираются при разработке стратегий, сегментном таргетировании, совершенствовании обслуживания для роста доверия и удовлетворенности клиентов. Что такое «отток клиентов»? Отток, или оборот клиентов, называемый также оттоком покупателей, — это явление, при котором клиенты или подписчики прекращают сотрудничать с компанией или пользоваться ее продуктами/услугами. Оно случается, когда привлеченные ее деятельностью или предложениями клиенты решают отказаться от дальнейших отношений или покупок. Возможные причины: предложения конкурентов, цена, неудовлетворенность продуктом или услугой, недостаточная их ценность в глазах покупателя, личные обстоятельства. Очистка данных Определение общего количества клиентов SELECT DISTINCT COUNT(CUSTOMER_ID) AS TOTALCUSTOMERS FROM CHURNDATA; То есть выбираем из churndata отдельный счетчик count(customer_id) по общему числу клиентов TotalCustomers: 📌Продолжение @data_analysis_ml

Разбираем тестовое задание в СБЕР на позицию junior-аналитика 📣 Всем привет! Команда Simulative и наш CEO – Андрон Алексанян приглашаем вас на интенсив, где мы в прямом эфире будем разбирать настоящее тестовое задание на позицию junior-аналитика в компанию СБЕР. Это будет последний обучающий интенсив в этом году. Нам предстоит проанализировать историю договоров клиентов банка, провести аналитику и сформулировать бизнес-выводы. 📅 Дата: 26 декабря 🕘 Время: 19:00 по Мск Что будем делать на интенсиве: ➖ Решать задания с помощью SQL ➖ Писать хитрые запросы на SCD, pivot table и другие ➖ Подробно разбирать каждый шаг ➖ Считать retention банка и проводить сегментацию ➖ Проводить аналитику и составлять бизнес-выводы В прямом эфире мы также расскажем о частых ошибках новичков и поделимся лайфхаками — как достойно пройти собеседование и удивить ревьюера крутыми фишками 🤩 ❗️ Записи интенсива не будет. Только один раз и только в live-формате. А вы готовы бустануть свои знания и скиллы в аналитике? 🔗 Регистрируйтесь на интенсив Реклама. ООО «АЙТИ РЕЗЮМЕ». ИНН 4025460134. Erid:LjN8KD6DY