en
Feedback
Анализ данных (Data analysis)

Анализ данных (Data analysis)

Open in Telegram

Data science, наука о данных. @haarrp - админ РКН: clck.ru/3FmyAp

Show more

📈 Analytical overview of Telegram channel Анализ данных (Data analysis)

Channel Анализ данных (Data analysis) (@data_analysis_ml) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 50 212 subscribers, ranking 2 666 in the Technologies & Applications category and 12 538 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 50 212 subscribers.

According to the latest data from 18 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 10 over the last 30 days and by 7 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 8.77%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 6.56% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 4 404 views. Within the first day, a publication typically gains 3 295 views.
  • Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 30.
  • Thematic interests: Content is focused on key topics such as llm, контекст, openai, архитектура, deepseek.

📝 Description and content policy

The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
Data science, наука о данных. @haarrp - админ РКН: clck.ru/3FmyAp

Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 19 June, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.

50 212
Subscribers
+724 hours
+227 days
+1030 days
Posts Archive
Профессия аналитика данных — одна из самых высокооплачиваемых и перспективных в сфере IT. На курсе «Аналитик данных» от Нетол
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
🖥 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

В Библиотеке иностранной литературы прошел ивент для всех, кто интересуется открытым кодом — «Ночь опенсорс-библиотек». Анали
+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.

+1
🔍 Сравнение Sora и Google Neo 2! @data_analysis_ml

🔹 Cтроим графики для анализа финансовых данных на открытом уроке «Визуализация данных. Основные "финансовые" графики, работа
🔹 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 oll
⚡️ 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
👩‍💻 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 т
📊 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
⚡️ Релиз Falcon 3 Институт технологических инноваций Абу-Даби представил семейство моделей Falcon 3 с расширенными возможност
+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

+4
⚡️ 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/2412.09586Github https://github.com/fkryan/gazelle

🎉 Только что вышла DeepSeek-VL2! Новая модель vision-language нового поколения. 🤖 Deep SeekMo Search + динамическая обработ
+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