¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
Анализ данных (Data analysis)
Ir al canal en Telegram
Data science, наука о данных. @haarrp - админ РКН: clck.ru/3FmyAp
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Анализ данных (Data analysis)
El canal Анализ данных (Data analysis) (@data_analysis_ml) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 50 250 suscriptores, ocupando la posición 2 662 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 12 489 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 50 250 suscriptores.
Según los últimos datos del 23 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 44, y en las últimas 24 horas de -1, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 9.18%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 6.54% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 4 612 visualizaciones. En el primer día suele acumular 3 286 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 31.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como llm, контекст, openai, архитектура, deepseek.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Data science, наука о данных.
@haarrp - админ
РКН: clck.ru/3FmyAp”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 24 junio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
50 250
Suscriptores
-124 horas
+587 días
+4430 días
Archivo de publicaciones
Разбираем 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
🔥 Дайджест полезных материалов из мира Data Science за неделю
Почитать:
— 100 вопросов для подготовки к собесу Python
— Большой тест GPT4, GPT3.5, YandexGPT, GigaChat, Saiga в RAG-задаче. Часть 1
— Полный отчет Github за 2023 о состоянии проектов.
— 9 вопросов для собеседования по SQL в Apple
— Геометрия и навигация
— Разметка данных в 2023 году: текущие тренды и требования будущего
— fsspec и вообще зачем оно нам нужно
— Как мы переезжали с PostgreSQL на Data Lake в AWS и какие грабли собрали по пути
— Расчетная архитектура платформы для A/B-тестов Mail.Ru
— Automate the boring stuff with Julia
— Трёхканальный ИИ
— Decoding a Data Model: Using SchemaSpy in Snowflake ❄️
— Quickly create a personalized data dashboard for your boss.
— What Is Data Analysis and How Can You Get Started?
— Explorando as Funções Específicas da Biblioteca google-cloud-storage no Google Cloud Platform
— Microsoft PHI-2 + Huggine Face + Langchain = Super Tiny Chatbot
— How to rank Fungible Tokens in the TON blockchain by transactions
— A good resource on Algorithms!
— High-level overview of AWS Glue
— What is the population of that region?
— Streamlined Data Processing: A Guide to Cost-Effective ELT Implementation
Посмотреть:
🌐 Mixtral 8x7B - новый ИИ. Нейросети, которые ДОМИНИРУЮТ на другими моделями (⏱ 08:04)
🌐 100 вопросов с собеседований Python. Полный разбор реальных вопросов. (⏱ 34:27)
🌐 💡Задача #Python:Комбинация сумм II #python #программирование #код #yotube #youtube #пито (⏱ 00:54)
🌐 💡Крутая задача #Python: #python #программирование #код #yotube #youtube #питон (⏱ 00:49)
🌐 ODSC Webinar | Preparing for your First Enterprise Large Language Model (LLM) Application (⏱ 48:16)
🌐 Adversarial Validation and Training in Stock Market Price Prediction (⏱ 28:09)
🌐 NVIDIA’s New AI Is 20x Faster…But How? (⏱ 08:16)
🌐 Here’s How ChatGPT is Changing The World! (⏱ 08:33)
Хорошего дня!
@data_analysis_ml
🖥 nbgather: 🧽✨ Spit shine for Jupyter notebooks
nbgather предоставляет инструменты для очистки кода, восстановления потерянного кода и сравнения версий кода в
Jupyter Lab.
Загрузите расширение alpha с помощью следующей команды:
jupyter labextension install nbgather
🖥Github
@data_analysis_ml
🖥 csvs-to-sqlite
Чтобы преобразовать файлы CSV в базу данных SQLite для эффективной работы с данными и их хранения, попробуйте csvs-to-sqlite.
https://github.com/simonw/csvs-to-sqlite
@data_analysis_ml
Хорошие новости для всех, кто интересуется машинным обучением и генеративными нейросетями!
Банк ВТБ и Финтех Хаб Банка России объявляет набор на вторую совместную образовательную программу "Машинное обучение PRO: обработка документов и генеративные нейросети".
Программа состоит из двух модулей:
Теоретический модуль:
- с 12 февраля по 11 марта 2024
- Дистанционный формат
- Включает в себя лекции по основам NLP, обработке изображений, языковым моделям и другим темам
Практический модуль:
- с 18 марта по 8 апреля 2024 года.
- Дистанционный формат с несколькими очными днями в Москве
Лучшим командам будет предложено презентовать разработанный прототип на международной конференции по анализу данных Data Fusion 18 апреля 2024 года (data-fusion.ru)
Подать заявку можно на сайте программы
🖥🐍 mamba-minimal
Простая реализация архитектуры Mamba в одном файле PyTorch.
Mamba - это усовершенствованная модель пространства состояний (SSM), предназначенная для эффективной работы со сложными последовательностями, требующими большого количества данных: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces", разработанной ведущими исследователями Альбертом Гу и Три Дао.
🖥 Github
📖 Paper
🎞 Мамба - замена трансформерам?
@data_analysis_ml
🖥 DataStack
Datastack - это фреймворк с открытым исходным кодом, который позволяет легко создавать веб-приложения, информационные панели , формы ввода данных или прототипы в режиме реального времени, используя только Python - опыт работы с фронтендом не требуется.
В DataStack доступно много готовых виджетов, включая запись текста, выбор из выпадающего списка, списки, кнопки, формы ввода, HTML формы , iframe, разделитель страниц, dataframe, таблицы и многое другое.
pip install pydatastack
from datastack import datastack
ds = datastack(main=True)
ds.subheader('DataStack click counter app')
count = 0
def inc_count():
global count
count += 1
ds.button('Click', on_click=inc_count)
ds.write('counts: ' + str(count))
▪ Github
@data_analysis_ml🖥 Ранний релиз: Skrub - новый инструмент для подготовки данных.
▪Подготовка таблиц для машинного обучения
▪Создан для работы со scikit-learn, Python
▪Устойчив к зашумленным данным
▪Работает с фреймами данных pandas
pip install skrub -U
https://skrub-data.org/stable/
@data_analysis_ml
Легкий старт карьеры в Data Science и анализе данных
Начните с бесплатного урока от Марии Тихоновой – Senior Data Scientist в SberDevices и преподавателя ВШЭ.
В результаты вебинара вы:
- узнаете, чем машинное обучение отличается от классического программирования;
- научитесь решать задачи классификации методами ML;
- обучите свою первую ML-модель для распознавания рукописных цифр.
Занятие пройдёт 26 декабря в 18:00 мск и будет приурочено к старту курса «Специализация Machine Learning». После урока вы сможете продолжить обучение на курсе в рассрочку.
Для бесплатного участия и получения записи регистрируйтесь прямо сейчас: https://otus.pw/lU4k/?erid=LjN8KFngH
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963
🖥 Чтобы протестировать наличие определенного исключения в модульном тестировании, используйте функцию
pytest.raises.
Например, с его помощью можно проверить, будет ли выброшена ошибка ValueError при наличии NaN-значений в столбце group.
@data_analysis_ml🪐 nbcommands позволяет использовать команды Unix в блокнотах Jupyter.
Это позволяет взаимодействовать с блокнотами Jupyter без запуска сервера блокнотов.
pip install nbcommands
▪Github
@data_analysis_ml⚠️ Как получить вакансию в машинном обучении в Европе, Азии и США?
⬆️ Расскажет Валентин Шкулов – Data Scientist в Meson Capital Partners на бесплатном вебинаре.
🔹 На занятии вы познакомитесь с различными этапами собеседований для разных локаций и изучите подходы к подготовке и прохождению интервью
🔹 Узнаете особенности в получении офферов в разных локациях.
🔥 Урок идеально подойдет продвинутым IT-специалистам, практикующим ML и желающим выйти на другие рынки или релоцироваться.
👉 Встречаемся 26 декабря в 19:00 мск в рамках курса «Machine Learning. Advanced».
➡️ Регистрация
https://otus.pw/F6bz/?erid=LjN8K854M
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963
🚀 Выпущен новый инструмент, который упрощает перенос вашего датасета с GitHub в Hugging Face Hub! 🚀
У вас есть ценные датасеты, спрятанные в папке '
data' в репозитории GitHub? Теперь вы можете поделиться ими с ML-сообществом всего за несколько минут 🤗.
https://huggingface.co/spaces/librarian-bots/github-to-huggingface-dataset-migration-tool
@data_analysis_ml⚡️ Colab T4
Выпущена новая версия Colab 🥳
▪Github
@data_analysis_ml
Представляем MakeReal в jupyter-tldraw ✨.
Теперь вы можете вручную рисовать графики сюжет и MakeReal будет превращать их в код c использованием matplotlib прямо в блокноте!
▪Github
@data_analysis_ml
Хотите узнать секреты создания ChatGPT и любого другого LLM-продукта?
Большие языковые модели (LLM) помогают ускорять работу компании, а ML-специалисту — становиться в разы более востребованным.
Чтобы узнать как создавать такие продукты приходите на бесплатный вебинар от школы karpovꓸcourses, на котором вы:
● Изучите паттерны проектирования и построения таких систем (всё проще чем кажется!)
● Разберёте кейсы, где языковые модели ускорят, а где наоборот помешают разработке продукта
● Поймёте, какие навыки необходимы для работы с LLM
Вебинар проведёт Богдан Печёнкин, фаундер AI-стартапа и соавтор Симулятора МЛ-инженера от karpovꓸcourses
Встречаемся 21 декабря в 18:00
Регистрируйтесь, чтобы попасть на вебинар
"Дайте мне 7B Llama 2 и GPU, и я изменю мир".
-- Архимед
@data_analysis_ml
Хотите поэкспериментировать с различными методами обработки данных и гиперпараметрами модели? Редактирование конфигурационного файла вручную каждый раз может быть хлопотным.
Hydra позволяет быстро и легко создавать ин настраивать конфиги, выбирать опции из различных групп конфигураций.
@data_analysis_ml
🔥Подборка лучших обучающих каналов для программистов.
➡️Делитесь с коллегами и Сохраняйте себе, чтобы не потерять
⚡Машинное обучение
Machine Learning - полезные статьи новости гайды и разбор кода
Ml Собеседование - подготовка к собеседовению мл, алгоритмам, кодингу
Ml ru - актуальные статьи, новости, код и обучающие материалы
Ml Jobs - вакансии ML
ML Книги - актуальные бесплатные книги МО
ML чат
🚀 Data Science
Анализ данных - полезные фишки, код, гайды и советы, маст-хэв датасаентиста
Data Jobs - ds вакансии
Аналитик данных
Data Science книги - актуальные бесплатные книги
Big data
🏆 Golang
Golang - подробные гайды, разбор кода, лучшие практики, заметки
Golang собеседование
Golang вакансии
Golang книги
Golang задачи и тесты
Golang чат
Golang news - новости go
#️⃣C#
С# академия
С# заметки — код, лучшие практики, заметки программиста c#
С# задачи и тесты
С# библиотека - актуальные бесплатные книги
C# вакансии - работа
🐍 Python
Python/django
Python Собеседование - подготовка к собеседовению python и разбор алгоритмов
Pro python - статьи, новости, код и обучающие материалы
Python Jobs - вакансии Python
Python чат
Python книги
☕ Java
Java академия
Java вакансии
Java чат
Java вопросы с собеседований
Java книги
💻 C++
C++ академия
С++ книги
C++ задачи - подготовка к собеседовению мл, алгоритмам
C++ вакансии
💥 Хакинг Kali Linux
Kali linux
linux_kal - kali чат
Информационная безопасность
🐧 Linux
Linux academy
🦀 Rust
Rust программирование
Rust чат
🛢Базы данных
Sql базы данных
Библиотека баз данных
SQL чат
📲 Мобильная разработка
Android разработка
Мобильный разработчик гайды и уроки
🖥 Javascript/React/PHP
Javascript академия
React программирование
PHP
Книги frontend
Задачи frontend
🇬🇧 Английский для программистов
🧠 Искусственный интеллект
ИИ и технологии
Neural - нейросети для работы и жизни
Книги ИИ
🔥 DevOPs
Devops для программистов
Книги Devops
Docker
📓 Книги
Библиотеки Книг для программситов
💼 Папка с вакансиями:
Папка Go разработчика:
Папка Python разработчика:
Папка Data Science
Папка Java разработчика
Папка C#
🔥 Дайджест полезных материалов из мира Data Science за неделю
Почитать:
— Как извлекать пользу из данных: подборка материалов
— Что нового в Apache Spark 3.4.0 — Spark Connect — Доработки для Shuffle
— Инструменты продуктового аналитика VK, или Как мы работаем с большими данными
— Наиболее часто используемые команды Linux
— 79 Ресурсов, которые следует прочитать, чтобы улучшить свои навыки в области проектирования систем:
— Бесплатные сертификационные курсы для специалистов по данным
— Бесконечные проверки – к успешному развитию: как мы обеспечиваем качество данных
— Как мы наводим порядок с данными в столичном транспортном институте
— Introduction to NannyML: Model Evaluation without labels
— AI in Finance: Transforming Investment Strategies and Risk Management
— How to Use Pandas for Data Analysis
— Telemedicine capabilities expanded through artificial intelligence
— Google Cloud Storage com Python: Um Guia Completo
— Navigating Financial Insights: Analyzing Stock Data with Python and Visualization
— Unveiling Joint Variability: Exploring Covariance
— Navigating Financial Relationships: Understanding Correlation in Finance
— Amazon QuickSight Summary
— 6 Data Science Projects That Can Supercharge Your Job Prospects!
Посмотреть:
🌐 Mixtral 8x7B - это сет из 8 нейронок, которые работают вместе
🌐 How to use Llama2 locally (⏱ 09:00)
🌐 Ollama — модель уровня GPT. Используй GPT без ограничений и абсолютно бесплатно. (⏱ 07:40)
🌐 Shutil: лучший инструмент для управления файлами Python. (⏱ 17:05)
🌐 💡Задача Python: Максимальное среднее подмассива (⏱ 01:00)
🌐 Как использовать API ChatGpt. Работа с Api c нуля (⏱ 12:42)
🌐 Нахождение позиций в отсортированном массиве #python #array #shorts #сортировка (⏱ 00:40)
🌐 Lightning Interview "Catastrophic AI Risks" (⏱ 01:04:57)
🌐 Finetuning, Serving, and Evaluating LLMs in the Wild - Hao Zhang, PhD (⏱ 29:20)
🌐 New AI: 6,000,000,000 Steps In 24 Hours! (⏱ 08:28)
🌐 NVIDIA’s New AI: Virtual Worlds From Nothing! + Gemini Update! (⏱ 09:40)
Хорошего дня!
@data_analysis_ml
