Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
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 50 254 subscribers, ranking 2 668 in the Technologies & Applications category and 12 512 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 50 254 subscribers.
According to the latest data from 21 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 39 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 8.79%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 6.66% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 4 415 views. Within the first day, a publication typically gains 3 346 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 31.
- 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 22 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.
50 254
Subscribers
-724 hours
+977 days
+3930 days
Posts Archive
⚡С 15 по 21 апреля состоится мегаинтенсив по анализу данных, организованный Центром непрерывного образования, онлайн- и офлайн-магистратурами ФКН.
В программе интенсива 3 трека, разделенные по уровням сложности:
🖇Для начинающих: За 4 занятия вы сможете пройти путь от основ программирования на Python до построения настоящей модели машинного обучения. Организаторы — Центр непрерывного образования ФКН и онлайн-магистратура "Master of Data Science".
🖇Для продолжающих: Вы познакомитесь с архитектурами нейронных сетей в задачах компьютерного зрения, а также диффузионными моделями и моделью Stable Diffusion. Организатор — онлайн-магистратура «Машинное обучение и высоконагруженные системы».
🖇Многогранный Data Science: Для тех, кто хочет применять анализ данных не в IT — вы узнаете, как Data Science применяется в биологии, медицине, при строительстве домов и в банках. Организаторы — магистратуры «Анализ данных в биологии и медицине», «Анализ данных в девелопменте», «Финансовые технологии и анализ данных».
Интенсив пройдет в онлайн-формате с возможностью принять участие сразу в нескольких треках.
❕ Участие бесплатное для всех желающих, нужно только зарегистрироваться: по ссылке.
Реклама. НИУ ВШЭ.
ИНН 7714030726
Erid: 2SDnjc1Wry7
+1🌟 Шпаргалка по Polars
Polars — это высокопроизводительная библиотека для анализа данных с помощью Python.
Polars разработана с упором на крупномасштабную обработку данных.
Держите отличную шпаргалку по Polars, которая поможет освежить основные моменты
📎 PDF
@data_analysis_ml
🚀 Участвуй в True Tech Hack от МТС и поборись за общий призовой фонд в 1 500 000 рублей. Регистрируйся.
Приглашаем разработчиков, специалистов по Data Science, менеджеров по продукту, дизайнеров. Соревноваться предстоит в одном из двух треков, чтобы улучшить жизнь людей с особыми потребностями.
🏠 Трек 1. Улучшение клиентского опыта витрины МТС Live для пользователей с особыми потребностями
⭐ Трек 2. Разработка голосового управления для МТС Финтех на основе искусственного интеллекта для людей с ограниченными возможностями
Как пройдет True Tech Hack:
🔸 26 апреля – открытие хакатона и Q&A-сессия
🔸 27 апреля-12 мая – чек-поинты с экспертами
🔸 12 мая – окончание приема проектов
🔸 14 мая – полуфинал, защита лучших решений и объявление финалистов
🔸 17 мая – финал в Москве
True Tech Hack – твой шанс получить новый опыт, выиграть приз и сделать наш мир доступней и удобней для всех. Регистрируйся на хакатон до 25 апреля по ссылке.
⭐️ Autolabel
Если вам уже наскучили задачи NLP, такие как:
- кластеризация документов (Classification);
- распознавание именованных сущностей (Named Entity Recognition);
- связывание именованных сущностей (Entity Matching);
- оценка эмоциональной окраски (Sentiment Analysis);
- поиск ответа в тексте и многое другое.
То вам помогут LLM. Библиотека Autolabel быстро и бесплатно решает эти задачи, причем выбор модели остается за вами.
pip install refuel-autolabel
•Github
@data_analysis_ml
Нейросеть для генерации изображений YandexART стала доступна для тестирования внешним компаниям!
В режиме закрытого превью нейросеть уже попробовали несколько внешних компаний. Например, крупная e-com сеть тестирует YandexART для создания уникального дизайна подарочных карт. Клиенты сети смогут ввести текстовый запрос и самостоятельно выбрать собственное оформление для карты.
Теперь на облачной платформе Yandex Cloud с помощью YandexART компании смогут создавать визуалы для рекламы и социальных сетей, дизайн-макеты, иллюстрации для диджитала и книг. Нейросеть можно встроить через API в различные сервисы и веб-приложения
🦾 Обучените и запустите GPT-2
Андрей Карпатый выпустил llm.c для CUDA.
Все это в одином файл на llm.с и по-прежнему всего ~ 1000 строк кода чистого C.
Текущее время выполнения каждой итерации в е <3 A 100 40GB PCIe, B=4, T=1024:
- llm.c: 111 мс
- PyTorch: 180 мс
- +torch.compile: 86 мс
- +тензорные ядра fp32: 26 мс
•Github
@data_analysis_ml
⚡️ LLMWare — open-souce проект для разработки LLM-инструментов корпоративного уровня
Для чего LLMWare?
⏩Позволяет создавать llmware slims — это небольшие специализированные модели, которые оптимизированы для использования с процессорами и позволяют автоматизировать задачи без дорогостоящего оборудования.
⏩llmware slims могут выполнять различные задачи, такие как обобщение текста, извлечение тегов, определение тем, анализ намерений, классификация контента и распознавание именованных объектов.
⏩Эти llmware slims легко настраиваются с помощью языка Python и веб-фреймворка Streamlit для создания удобного интерфейса
Вообще, вариантов использования масса, с чем можно ознакомиться в GitHub
🖥 GitHub
📎 Обзор
@ai_machinelearning_big_data
🔥 Бесплатный интенсив по Python для начинающих аналитиков!
Завтра в 19:00 по Мск пройдет бесплатный интенсив по теме: “RFM-анализ клиентской базы с помощью Pandas в Python”.
Что вас ждет:
◾️ 1 живая обучающая лекция, теория и много-много практики на настоящем коммерческом кейсе – скучно не будет 🙂
◾️ Конспект лекции по пройденному материалу
◾️ Бонус – шпаргалка по RFM-анализу!
Что будем делать на интенсиве:
◾️ Проанализируем реальную клиентскую базу аптечной сети
◾️ Напишем скрипт для проведения RFM-анализа
◾️ Изучим несколько классных фишек Pandas и сформулируем конкретные бизнес-выводы
❗️ Интенсив подойдет всем — от новичков до тех, кто уже знаком с Python: мы будем подробно объяснять каждый свой шаг и будем много говорить про аналитику на примере реальной бизнес-задачи – такой опыт точно будет вам полезен 😊
🔗 Регистрируйтесь на интенсив здесь → ссылка.
Реклама. ООО «АЙТИ РЕЗЮМЕ». ИНН 4025460134.
Erid:LjN8KQttm
🔜 Парадоксы в данных, и почему визуализация бывает необходима
В этой статье несколько «парадоксов» в данных, о которых полезно знать как начинающему аналитику данных, так и любому человеку, кто не хочет быть введенным в заблуждение некорректными статистическими выводами.
За рассматриваемыми примерами не кроется сложной математики помимо базовых свойств выборки (таких, как среднее арифметическое и дисперсия), зато такие кейсы могут встретиться и на собеседовании в сфере Data Science, и в жизни.
📎 Статья
@data_analysis_ml
Не устраивает уровень скиллов в ML?
Прокачайте работу с моделями прогнозирования временных рядов! Всего за пару часов можно:
- понять, на какие параметры временного ряда необходимо обращать внимание при его предобработке;- научиться строить модели, способные заглянуть в будущее;- подготовить модель, прогнозирующую следующие значения временного ряда и лучше понять мир построения прогнозов.
Встречаемся 15 апреля в 20:00 мск на бесплатном практическом уроке от OTUS. Спикер Игорь Стурейко — Teamlead и главный инженер проекта НИИгазэкономика.
Занятие будет приурочено к старту курса «Machine Learning. Advanced». Доступно обучение в рассрочку.
Пройдите короткий тест прямо сейчас, чтобы посетить вебинар и получить запись: https://otus.pw/yuiG/?erid=LjN8K72VL
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
📌Модель машинного обучения Ferret-UI от Apple
⏩Apple представила модель машинного обучения Ferret-UI для распознавания элементов пользовательского интерфейса. В исследовании компания отметила, что практически все доступные мультимодальные языковые модели плохо работают с интерфейсами. Нейросети не отличают кнопки от полей ввода и других элементов.
⏩Компания собрала большой датасет для обучения Ferret-UI, что значительно улучшило распознавание. Отмечается, что нейросеть превосходит не только открытые MLLM, но и GPT-4. Модель можно использовать для реализации новых функций доступности. К примеру, нейросеть сможет управлять мобильным устройством, опираясь на запросы пользователя.
📎Инженеры компании опубликовали исследование на портале Arxiv.
@vistehno
Repost from Машинное обучение RU
+2Gemma от DeepMind теперь умеет генерировал качественный код! 🤯 🔔
Code Gemm - набор моделей с открытым кодом. Code Gemma доступен в двух разных размерах 2B и 7B.
🧮 2B и 7B с контекстом 8192 тыс.
🛫 инициализирован из базы Gemma
🔠 Обучен на 500 тыс. токенах (веб, код и математика)
🛠 Отлаженный инструктаж с помощью SFT и RLHF
✅ 2B достигает 27% при оценке пользователем, а 7B - 52%%
✅ Разрешено коммерческое использование
✅ Оптимизировано для генерации кода на любомустройстве
✅ Доступно на huggingface
• Blog: https://hf.co/blog/codegemma
• Models: https://huggingface.co/models?library=transformers&sort=trending&search=google%2Fcodegemma
• Report: https://goo.gle/codegemma
• Google Blog: https://developers.googleblog.com/2024/04/gemma-family-expands.html
@machinelearning_ru
Вы тоже сможете вырасти до хардового аналитика уровня Middle+. Как?
Добавьте к своим скилам навыки в проектировании архитектуры и интеграций веб-сервисов!
Шесть месяцев назад мы уже писали про этот курс. Сейчас пишем еще раз, потому что у курса вышло полезное обновление, уже доступное ученикам, независимо от того, когда они его купили.
—————
📚 Первое: в портфолио включили примеры интеграций от крупных BigTech-компаний. Это позволит вам понять, как технологии применяются в реальных бизнес-контекстах.
🌐 Второе: обновили портфолио. Теперь в нём есть задания повышенного уровня сложности для каждой темы. Это небольшие реальные проекты, с помощью которых можно не только проверить, но и улучшить свои навыки!
✔️Третье: вышел новый модуль про проектирование баз данных - нормализация, транзакции, основы DWH, индексы.
—————
• Результат после прохождения курса: 15 рабочих проектов в портфолио-резюме
• Доступ к урокам и всем обновлениям останется навсегда
• Фундаментальная база
• Всю программу и отзывы смотрите в боте курса
Когда перейдете в бот курса, то получите бесплатные открытые уроки по архитектуре и интеграциям. Польза 👇
https://t.me/studyit_help_bot?start=mldata
Скидка на курс от канала
— 1 000₽ на Stepik по промокоду MLDATA до 30 апреля.
⚡ LitGPT: Pretrain, finetune, deploy 20+ LLMs on your own data
Более 20+ LLM SOTA моделей, которые вы можете использовать на собственных датасетах.
✅ fp4/8/16/32
✅ LoRA, QLoRA, Adapter (v1, v2)
✅ flash attention
✅ FSDP
✅ 1-1000+ GPUs/TPUs
▪Github
@data_analysis_ml
Хочешь присоединиться к команде, которая создаёт будущее автономного транспорта?
OneDayOffer — не просто мероприятие, это — шанс быстро вступить на новый этап карьеры. Мы предлагаем короткий путь к офферу от компании, создающей технологию автономного вождения.
Давай встретимся онлайн, пообщайся командой — получи шанс на предложение о работе. Мы ищем системных аналитиков и разработчиков на С++, готовых принять участие в уникальном проекте.
Просто оставь свои данные, выполни тестовое и жди приглашения на OneDayOffer 20 апреля. До встречи! Узнай больше по ссылке.
⚡️ Млн+ часов YouTube для обучения GPT-4
⏩OpenAI расшифровала более миллиона часов видео с YouTube для обучения GPT-4, воспользовавшись лазейкой в законе об авторском праве. Компания использовала свою модель транскрипции аудио Whisper. Президент OpenAI Грег Брокман лично участвовал в сборе видео.
⏩Представитель OpenAI Линдси Хелд сообщила, что компания использует «многочисленные источники, включая общедоступные данные и партнёрские отношения», а также изучает возможность создания собственных синтетических данных.
⏩Представитель Google Мэтт Брайант отметил, что «как файлы robots.txt, так и Условия обслуживания запрещают несанкционированное сканирование или загрузку контента YouTube». По его словам, Google принимает «технические и юридические меры» для предотвращения такого использования. При этом сама компания обучала свои модели «на некотором контенте YouTube в соответствии с соглашениями с авторами».
⏩В статье The New York Times говорится, что OpenAI исчерпала запасы полезных данных в 2021 году. К тому времени она обучила модели на данных, которые включали компьютерный код из Github, базы данных шахматных ходов и материалы школьных заданий из Quizlet. Эксперты считают, что запас доступного для обучения контента иссякнет к 2028 году. После этого оно будет производиться на синтетических данных, созданных другим ИИ. Эксперты допускают, что некоторые компании также могут преднамеренно пойти на нарушение авторских прав.
@data_analysis_ml
Yandex Cloud опубликовала программу сертификации по облачным технологиям.
Онлайн-тестирование пригодится инженерам, разработчикам, аналитикам, администраторам, архитекторам, DevOps и другим специалистам, которые хотят официально подтвердить свои знания.
Экзамен проверяет компетенции в шести областях: базовые облачные технологии, хранение и обработка данных, DevOps и автоматизация, бессерверные вычисления, информационная безопасность и биллинг.
Чтобы получить сертификат, нужно набрать минимум 35 баллов из 50. Если вышло меньше — через месяц можно будет попробовать снова.
Тестирование проходит с прокторингом на базе ИИ, который отслеживает попытки списать.
Первый тест состоится 11 апреля. Если хотите принять участие, можете подготовиться с помощью курса «Инженер облачных сервисов».
⚡️ BertViz - это интерактивный инструмент для визуализации работы механизма внимания в моделях основаных на Трансформерах, таких как #BERT, GPT2 и T5.
Инструмент дает представление о процессе принятия решений в модели и о том, как она распределяется внимание между различными частями входных данных.
▪ Github
@data_analysis_ml
⚡️ BertViz - это интерактивный инструмент для визуализации работы механизма внимания в моделях основаных на Трансформерах, таких как #BERT, GPT2 и T5.
Инструмент дает представление о процессе принятия решений в модели и о том, как она распределяется внимание между различными частями входных данных.
▪ Github
@data_analysis_ml
Центральный университет приглашает на день открытых дверей интересующихся ИТ-сферой!
Встреча пройдет в штаб-квартире Тинькофф и, помимо рассказа об университете и его программах обучения, участники смогут записаться на индивидуальную консультацию по поступлению и профориентации с представителями университета на любое удобное время и дату.
Что еще будет на дне открытых дверей:
– выступление об обучении и правилах поступления от ректора университета Евгений Ивашкевич;
– руководители программ подробнее расскажут о том как проходит обучение по каждой специализации;
– неформальная атмосфера и нетворкинг с командой университета и с ребятами из других школ.
День открытых дверей пройдет 12 апреля, начало в 19:00, а еще можно подключиться онлайн на YouTube-канале! Регистрация и более подробно здесь.
erid:2Vtzqw1xDtJ
Реклама, АНО ВО «Центральный университет», ИНН 7743418023
