Data Secrets
Главный по машинному обучению Сотрудничество: @veron_28 РКН: clck.ru/3FY3GN
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Data Secrets
Channel Data Secrets (@data_secrets) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 90 966 subscribers, ranking 1 388 in the Technologies & Applications category and 6 141 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 90 966 subscribers.
According to the latest data from 04 July, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 731 over the last 30 days and by 34 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Verified (Officially confirmed by Telegram)
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 25.92%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 18.76% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 23 574 views. Within the first day, a publication typically gains 17 065 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 304.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as claude, openai, контекст, стартап, llm.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Главный по машинному обучению
Сотрудничество: @veron_28
РКН: clck.ru/3FY3GN”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 05 July, 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.
«С точки зрения когнитивного поведения, эмоции машины могут быть такими же, как у нас»Ждем, когда появятся движения за защиту чувств ИИ youtu.be/uuOPOO90NBo
pip install pyspark-connect.
2️⃣ Режим ANSI SQL по умолчанию. Раньше Spark прощал многие ошибки — например, если ты делил на ноль или числа не влезали в столбец, он просто возвращал NULL или тихо обрезал значение. Это было удобно, но могло скрывать баги. Теперь включён режим ANSI SQL по умолчанию — как в классических базах данных. Если в запросе ошибка, Spark сразу об этом скажет и выбросит ошибку. Получается более надежно и предсказуемо.
3️⃣ Materialized Views. Это сохранённый результат SQL-запроса, который может автоматически использоваться при выполнении будущих запросов, если Spark понимает, что часть запроса уже была вычислена и закеширована. То есть теперь повторяющиеся запросы не надо каждый раз пересчитывать, можно просто достать из кэша. Супер существенно для времени и нагрузки на кластер.
4️⃣ Python Data Source API. Это прямо очень приятно: теперь не надо учить Scala, чтобы подключиться к кастомному источнику данных, все можно сделать просто на питоне. Это сильно упрощает интеграцию Spark с веб-сервисами, файлами, базами данных и вообще чем угодно.
5️⃣ Новый тип данных VARIANT. Это специально для полуструктурированных данных. То есть теперь, если у вас где-то лежат вложенные поля или JSON, запросы к ним можно выполнять прямо из коробки, предварительно не описывая схему.
Официальный релиз«Половину рабочих мест белых воротничков ИИ заменит в ближайшие 5 лет, и мы к этому не готовы»Иронично, что заявляет он это сразу после громкого выпуска Claude 4
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
