Анализ данных (Data analysis)
前往频道在 Telegram
Data science, наука о данных. @haarrp - админ РКН: clck.ru/3FmyAp
显示更多📈 Telegram 频道 Анализ данных (Data analysis) 的分析概览
频道 Анализ данных (Data analysis) (@data_analysis_ml) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 50 224 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 2 666,并在 俄罗斯 地区排名第 12 538 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来,项目保持高速增长,吸引了 50 224 名订阅者。
根据 18 六月, 2026 的最新数据,频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 10,过去 24 小时变化为 7,整体触达仍然可观。
- 认证状态: 未认证
- 互动率 (ER): 平均受众互动率为 8.77%。内容发布后 24 小时内通常能获得 6.56% 的反应,占订阅者总量。
- 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 4 404 次浏览,首日通常累积 3 295 次浏览。
- 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 30。
- 主题关注点: 内容集中在 llm, контекст, openai, архитектура, deepseek 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台:
“Data science, наука о данных.
@haarrp - админ
РКН: clck.ru/3FmyAp”
凭借高频更新(最新数据采集于 19 六月, 2026),频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动,使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。
50 224
订阅者
+724 小时
+227 天
+1030 天
帖子存档
Профессия аналитика данных — одна из самых высокооплачиваемых и перспективных в сфере IT.
На курсе «Аналитик данных» от Нетологии вы с нуля освоите необходимые навыки за 7 месяцев под руководством опытных наставников-практиков.
Вы изучите SQL, Python, Power BI — ключевые инструменты для работы с данными. Научитесь использовать статистические методы, строить и проверять гипотезы. Создадите 4 полноценных проекта для своего портфолио и выполните более 20 практических заданий.
А по окончании курса получите диплом о профпереподготовке и сможете претендовать на должность junior-аналитика.
Начните свой путь в сфере аналитики данных — присоединяйтесь к программе.
Промокод BIGDATA45 даст повышенную скидку 45% от цены курса.
Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125 Erid 2VSb5xeTHgk
🖥 Большая шпаргалка, которая содержит исчерпывающие руководства по различным инструментам, необходимым для программирования на ассемблере, реверс-инжиниринга и бинарного анализа!
🌟 Каждая шпаргалка содержит инструкции по установке, примеры использования и расширенные советы для различных операционных систем.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@cpluspluc
+2
В Библиотеке иностранной литературы прошел ивент для всех, кто интересуется открытым кодом — «Ночь опенсорс-библиотек».
Аналитики учились строить дашборды по опенсорсным репозиториям в DataLens (облачная BI-система для визуализации и анализа данных). А еще получили возможность понетворкать с мейнтейнерами крупных опенсорс проектов. Те, кто не сильно погружен в тему, послушали доклад о том, как сделать свой первый коммит.
Помимо хакатонов и воркшопов, гости проходили квесты с перфокартами, ходили на экскурсию в закрытые части библиотеки и отдыхали в зоне с генеративным лайф-кодингом под диджей-сеты.
Наглядный кейс про то, как важно вкладываться не только в опенсорс, но и в само сообщество. И такие ивенты — хорошая возможность обменяться опытом и заодно отдохнуть под фановые активности.
🔹 Cтроим графики для анализа финансовых данных на открытом уроке «Визуализация данных. Основные "финансовые" графики, работа с mplfinance»
Рассмотрим свечные графики, научимся строить дополнительные линии на графиках и доверительные интервалы.
✅ Практика: свечные графики с помощью библиотеки mplfinance
Оставляйте заявку на курс «ML для финансового анализа» и создайте торгового робота для автоматического проведения операций с оценкой уровня риска
👉 Регистрация на урок и подробности:
https://otus.pw/7PRb/?erid=LjN8JxNw8
#реклама
О рекламодателе
⚡️ Сегодня был выпущен мощнейший ИИ-движок для физики под названием Genesis.
Что это такое: это платформа для симуляции физики в виртуальных мирах с элементами искусственного интеллекта, позволяющая генерировать практически любые объекты.
Главная цель — создание трехмерных миров с реалистичной физикой, где можно выполнять различные задачи: обучать роботов, проводить физические эксперименты или разрабатывать анимации для игр.
Почему вокруг него столько шума? Genesis отличается невероятной скоростью (в 10–80 раз быстрее аналогов) и высокой эффективностью.
Например, чтобы научить робота ходить, потребуется всего одна видеокарта RTX 4090 и 26 секунд времени.
Для сравнения, аналогичная тренировка в реальных условиях могла бы занять до 129 дней!
Кроме того, Genesis способен самостоятельно генерировать всё необходимое: будь то трёхмерная среда, физика или анимационные последовательности. Разработчики даже предлагают учёным-физикам использовать платформу для изучения поведения воды в разных условиях.
Ожидаются первые захватывающие анонсы на базе Genesis!
https://genesis-world.readthedocs.io/en/latest/
⚡️ Вышли обновленные модели Granite 3.1 от IBM!
Доступна в 4 размерах с двумя различными архитектурами:
Mixture of expert
ollama run granite3-moe:1b
ollama run granite3-moe:3b
tool-based
ollama run granite3.1-dense:2b
ollama run granite3.1-dense:8b
IBM также выпстят эмбединги сегодня!
Только на английском языке:
ollama pull granite-embedding:30m
Многоязычный:
ollama pull granite-embedding:278m
https://ollama.com/library/granite3-dense:2b/blobs/63dd4fe4571a
👩💻 multimodal-live-api-web-console — стартовое приложение на React для работы с Multimodal Live API через вебсокеты!
🌟 Он предоставляет модули для воспроизведения аудио, записи пользовательских данных (например, с микрофона или веб-камеры), а также объединенный интерфейс для логирования. Это позволяет разработчикам тестировать и разрабатывать приложения, использующие мультимодальные функции, такие как обработка данных с помощью API Gemini от Google.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@machinelearning_ru
📌 Инсайды о Machine Learning и Data Science
Ловите свежий подкаст с руководителем ШАДа Алексеем Толстиковым, который вышел на канале Виктора Кантора
🔗 Что делает ML- и DS-специалистов конкурентоспособными
🔗 Могут ли в этих сферах закрепиться люди из совершенно других областей
🔗 Можно ли освоить Data Science самостоятельно
🔗 Почему глубокого знания математики и алгоритмов недостаточно для успешной работы
🔗 Как джуну найти работу
🔗 Как поступить в ШАД и справиться с учебой там
@data_analysis_ml
🔥 Text3D — небольшое Gradio приложение, которое генерирует изображения, которые можно использовать для создания 3D-моделей!
🔗 Ссылка: *клик*
@data_analysis_ml
📊 ai-hedge-fund — проект, направленный на создание и обучение ИИ-моделей для применения в финансовых рынках, с акцентом на торговлю и управление хедж-фондами!
🌟 В нем используются методы машинного обучения и искусственного интеллекта для прогнозирования движений рынка и автоматической торговли на основе собранных данных. Репозиторий включает в себя примеры реализации, данные для обучения и инструменты для тестирования стратегии торговли с использованием ИИ.
🖥 Github
@data_analysis_ml
Repost from Machinelearning
+3
⚡️ Релиз Falcon 3
Институт технологических инноваций Абу-Даби представил семейство моделей Falcon 3 с расширенными возможностями в областях науки, математики и программирования.
▶️В семейство входят 5 базовых моделей:
🟢Falcon3-1B-Base
🟢Falcon3-3B-Base
🟢Falcon3-Mamba-7B-Base
🟢Falcon3-7B-Base
🟢Falcon3-10B-Base
Модели Falcon 3 основаны на трансформерах, совместимы с архитектурой Llama поддерживает до 32К токенов контекста (кроме 1B с контекстом 8К). Все модели используют функцию активации SwiGLU с размером словаря 131K токенов (65K для Mamba-7B версии).
Falcon3-7B-Base была масштабирована до 10 млрд. параметров путем дублирования избыточных слоев и последующего обучения на 2 трлн. токенов. Это позволило модели Falcon3-10B-Base достичь высоких результатов в задачах zero-shot и few-shot среди моделей с менее чем 13В параметров.
Для создания компактных моделей Falcon3-1B Base и Falcon3-3B Base использовались методы обрезки и дистилляции знаний на основе около 100 ГБ высококачественных данных.
Модель Falcon3-Mamba-7B-Base была усовершенствована путем обучения на дополнительных 1,5 трлн. токенов, что привело к созданию Falcon3-Mamba-7B-Base с улучшенными способностями к рассуждению и в математических задачах.
▶️ Семейство продемонстрировало высокую производительность на стандартных бенчмарках:
🟠Falcon3-1B-Base превосходит SmolLM2-1.7B и сопоставима с gemma-2-2b;
🟠Falcon3-3B-Base опережает Llama-3.1-8B и Minitron-4B-Base;
🟠Falcon3-7B-Base показывает результаты, сравнимые с Qwen2.5-7B;
🟠Falcon3-10B-Base - лучшие результаты в категории до 13 млрд. параметров.
В бенчмарках задач математики Falcon3-10B-Base достигает 22,9 на MATH-Lvl5 и 83,0 на GSM8K, а в задачах программирования набирает 73,8 на MBPP.
Инструктивные версии моделей также показывают высокие результаты, при этом Falcon3-7B-Instruct и Falcon3-10B-Instruct превосходят аналогичные модели до 13 млрд. параметров.
▶️В репозитории на HuggingFace опубликованы базовые, Instruct, GPTQ-INT8, GPTO-INT4, AWQ и GGUF версии моделей Falcon3.
⚠️ В январе 2025 года планируется выпуск моделей семейства Falcon3 с расширенными мультимодальными возможностями: поддержка изображений, видео и аудио, а также полный технический отчет с описанием методик.
📌Лицензирование: Falcon 3 TII Falcon License.
🟡Статья
🟡Набор моделей
🟡Demo Falcon3
🟡Demo Falcon3-Mamba-7B-Instruct
🟡Сообщество в Discord
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #Falcon3
⚡️ Google представили Veo 2
• Качество выходного видео достигает 4K — результат просто потрясающий.
• Нейросеть генерирует видео длиной до 10 секунд, хотя разработчики рекомендуют ограничиться 8 секундами.
• Есть незначительные проблемы с динамикой, но специалисты из DeepMind обещают оперативно их устранить.
• Вскоре нейросеть сможет использовать изображения и даже другие видеоролики в качестве референсов.
Согласно внутренним тестам Google, пользователям больше нравятся генерации Veo, чем SORA, в 58,8% случаев. Видео действительно впечатляют (особенно примеры с помидорами, спагетти и картами). Некоторые из этих роликов созданы пользователями, и при использовании тех же промтов результаты в SORA оказываются менее качественными.
https://deepmind.google/technologies/veo/veo-2/
🔥 Gateway — это легковесное и быстрое решение для маршрутизации запросов к более чем 250 языковым, визуальным и аудиомоделям!
🌟 Оно предлагает единый API для интеграции моделей менее чем за 2 минуты, поддерживает балансировку нагрузки, условную маршрутизацию, автоматическое восстановление и встроенные механизмы защиты (guardrails). Система оптимизирована для масштабирования AI-приложений, обеспечивает надёжность и безопасность, подходя как для индивидуальных разработчиков, так и для корпоративного использования.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@data_analysis_ml
🔥 Olares — это open-source платформа для создания собственного облака, предназначенная для использования в качестве альтернативы публичным облачным сервисам, таким как AWS!
🌟 Она предоставляет инструменты для управления личными данными, хостинга AI-моделей, запуска приложений и защиты файлов, при этом сохраняя контроль над конфиденциальностью и данными. Основные особенности включают поддержку локального хостинга AI, децентрализованные социальные сети, инфраструктуру на базе Kubernetes для многозвенных решений и безопасность уровня корпоративных стандартов. Olares акцентирует внимание на гибкости, владении данными и конфиденциальности с возможностью интеграции различных приложений и инструментов для разработки.
🖥 Github
@data_analysis_ml
⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data
C++ t.me/cpluspluc
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
Devops: t.me/DevOPSitsec
АНАЛИЗ Данных: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
Базы данных: t.me/sqlhub
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/DevopsDocker
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
💼 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
Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
🔥 Reor — это приложение для создания заметок на рабочем столе с использованием искусственного интеллекта: оно автоматически связывает связанные заметки, отвечает на вопросы в ваших заметках и обеспечивает семантический поиск!
🌟 Все хранится локально, и вы можете редактировать свои заметки с помощью редактора Markdown, похожего на Obsidian.
🔐 Лицензия: AGPL-3.0
🖥 Github
@data_analysis_ml
👀 Gaze-LLE: Neural Gaze
👉Gaze-LLE: новая фреймворк на базе трансформеров, для высокогорного тренинга глаз счет использования DINO v2 encoder.
📌Лицензирование: MIT
▪Cтатья arxiv.org/pdf/2412.09586
▪Github https://github.com/fkryan/gazelle
+2
🎉 Только что вышла DeepSeek-VL2! Новая модель vision-language нового поколения.
🤖 Deep SeekMo Search + динамическая обработка изображений
⚡ 3B/16B/27B размеры
🏆 Высокая производительность на всех бенчмарках
💡 По-прежнему полностью открытый исходный код!
💾 Hugging Face: huggingface.co/deepseek-ai
🖥Github: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-VL2
@data_analysis_ml
现已上线!2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
