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 50 250 subscribers, ranking 2 662 in the Technologies & Applications category and 12 489 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 50 250 subscribers.
According to the latest data from 23 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 44 over the last 30 days and by -1 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 9.18%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 6.54% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 4 612 views. Within the first day, a publication typically gains 3 286 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 24 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.
50 250
Subscribers
-124 hours
+587 days
+4430 days
Posts Archive
⚡️ 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 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
💻 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:
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 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 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 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 Science
— Сколько ядер CPU можно использовать параллельно в Python?
— PLC Allen Bradley подключение с помощью Python
— Ortools — библиотека для решения задачи VRP
— 4 миллиарда операторов if
— Python без типов: таким он когда-то был
— Вы точно хотите быть Data Scientist-ом?
— Введение в SQL & СУБД на примере доступа к данным через Python
— Plotting and Data Visualization with Matplotlib
— Applications of Data Science
— Semantic Search Over Satellite Images Using Qdrant
— Introduction to Data Science
— A Comprehensive Guide: How Deepchecks Evaluate the Large Language Model
— Appreciating the "Learning Problem" - Why AI will never replace your job
— Best JavaScript Chart Libraries 2024: Finding the Right Fit for Your JS Applications
— NumPy Arrays: An Introduction
— Hungarian GP 2022 Qualifying, and see what we can
— I 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 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.expanding,которые позволяют получить ускорение за счет использования оптимизированных под numba функций, работающих с массивами numpy.
pip install window-ops
▪Github
▪Документация
@data_analysis_mlХотите 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
+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.
▪Github
▪Документация
@data_analysis_ml
⚡️ 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 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 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 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_mlНужно 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 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_mlРазбираем 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
