¡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 50 261 suscriptores, ocupando la posición 2 667 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 12 507 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 50 261 suscriptores.
Según los últimos datos del 22 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 45, y en las últimas 24 horas de 6, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 9.24%. 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 4 645 visualizaciones. En el primer día suele acumular 3 285 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 23 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.
50 261
Suscriptores
+624 horas
+787 días
+4530 días
Archivo de publicaciones
📈 tfcausalimpact
Библиотека для поиска причинно-следственных связей на Python, основанная на пакете R от Google. Построена с использованием TensorFlow Probability.
Вы проводите маркетинговую кампанию и видите, что количество пользователей увеличивается. Но как узнать, связано ли это с вашей кампанией или это просто совпадение?
Вот тут-то и пригодится tfcausalimpact. Бибилиотека помогает прогнощировать будущие тренды и тенденции в данных и сравнивает их с фактическими данными для получения статистических выводов.
pip install tfcausalimpact
📌Github
@data_analysis_mlRepost from Machinelearning
⭐️ YOLO-World Real-Time Open-Vocabulary Object Detection
Обнаружение объектов в режиме реального времени БЕЗ ОБУЧЕНИЯ.
YOLO-World - это новая SOTA, которая превосходит предыдущие модели как по точности обнаружения, так и по скорости. 35,4 AP при 52,0 FPS на V100.
Все, что вам нужно, это изображение + промпт (список категорий, которые вы хотите обнаружить).
🖥 Github: https://github.com/AILab-CVC/YOLO-World
📚 Paper: https://arxiv.org/abs/2401.17270
⚡️Demo: https://www.yoloworld.cc
🤗Hf: https://huggingface.co/spaces/stevengrove/YOLO-World
ai_machinelearning_big_data
🍏 Guiding Instruction-based Image Editing via Multimodal Large Language Models
Apple выпустила новую модель искусственного интеллекта с открытым исходным кодом MGIE.
Интсрумент может редактировать изображения на основе промптов на естественном языке
Добавить объект, изменить форму, удалить фон, изменить цвета на фото, от вас нужно лишь текстовое описание.
▪Github
@data_analysis_ml
🔥 Графовые нейронные сети (ГНС) стали мощным методом работы с уникальными и разнородными данными из графов.
Google объявили о выпуске
TensorFlow GNN 1.0 (TF-GNN), проверенной на практике библиотеки для построения GNN в масштабе.
▪Анонс: https://blog.research.google/2024/02/graph-neural-networks-in-tensorflow.html
▪Colab: https://colab.research.google.com/github/tensorflow/gnn/blob/master/examples/notebooks/ogbn_mag_e2e.ipynb
▪Github: https://github.com/tensorflow/gnn
@data_analysis_ml+3📜 10 месяцев назад был запущен проект Vesuvius Challenge, для расшифровки древних Геркуланумских папирусов, которые были погребены и обуглены в результате извержения Везувия в 79 году нашей эры.
Обугленные свитки обнаружили в 1752 году на вилле у Неаполитанского залива, которая, когда-то принадлежала тестю Юлия Цезаря.
Сегодня спустя 2000 лет мы наконец-то можем прочитать эти свитки.
Студенты расшифровали фрагмент знаменитого свитка с помощью алгоритмов мо. Им удалось прочитать более 2000 слов на обугленном папирусе, погребенном в результате извержения Везувия.
В работе представлены результаты трех различных архитектур моделей, каждая из которых подтверждает выводы других, причем наиболее качетвенные изображения дает модель на основе TimeSformer. Код обнаружения чернил был опубликован на GitHub.
Алгоритм обучили читать чернила как на поверхности, так и на скрытых слоях нераспечатанных свитков.
Оказалось, что в тексте говорилось об удовольствии — высшем благе в эпикурейской философии.
Автором текста признали Филодема — философа, жившего в усадьбе, где нашли этот свиток.
В расшифрованных фрагментах автор размышляет о том, может ли доступность товаров, таких как еда, влиять на удовольствие, которое они доставляют.
Расшифровавшие свиток Юссеф Надер, Люк Фарритор и Джулиан Шиллигер разделили главный приз Vesuvius Challenge в размере 700 000 долларов.
Удалось расшифровать всего 5% всего свитка, но это уже огромное достижение для науки.
▪Подробнее
▪Github
@data_analysis_ml
«Хочу работать у вас бизнес-аналитиком»😎 — мы всё чаще получаем подобный запрос на почту, ведь бизнес-аналитики сейчас пользуются огромным спросом у крупных компаний в России.
Чтобы побольше рассказать вам про эту профессию, мы решили провести открытый вебинар!
14 февраля в 11:00 ждем вас на онлайн лекции «Бизнес-анализ для ИТ. Погружение в профессию бизнес-аналитика» от Школы аналитики ITFB Group🙂
Для кого вебинар?
Он будет полезен студентам старших курсов, выпускникам вузов, а также тем, кто думает о смене профессии.
И что потом?
После вебинара у вас будет возможность продолжить обучение в Школе аналитики ITFB Group.
Участие бесплатное😉
Зарегистрироваться и узнать подробности✌️
🔥 Список лучших Python-библиотек 2023 года по версии Tryolabs.
▪LiteLLM — библиотека, которая обеспечивает бесшовную интеграцию с различными языковыми моделями. Она позволяя использовать унифицированный формат как для ввода, так и для вывода вне зависимости от применяемой LLM.
▪MLX — это библиотека от Apple для машинного обучения на процессорах Apple Silicon.
▪Taipy — инструмент, который позволяет дата-сайентистам создавать интерактивный Web UI для ML-проектов.
▪PyApp — упрощает распространение и установку Python-приложений. Это достигается за счёт встраивания Python в самоустанавливающийся пакет, совместимый со всеми операционными системами.
▪Unstructured — набор инструментов для предварительной обработки текста.
▪ZenML и AutoMLOps — два мощных инструмента для создания MLOps-пайплайнов.
▪WhisperX — библиотека для распознавания речи, способная обнаружить нескольких говорящих на аудио.
▪AutoGen — инстрмент, который позволяет создавать LLM-приложения с несколькими агентами, способными общаться друг с другом для решения задач.
▪Guardrails — помогает заставить LLM возвращать структурированные, качественные ответы определённого типа.
▪Temporian — библиотека для простой и эффективной предобработки и фича-инжиниринга временных данных в Python.
@data_analysis_ml
🏆 DynamiCrafter: Animating Open-domain Images with Video Diffusion Priors
DynamiCrafter, получила обновление, это модель которая может анимировать неподвижные изображения с открытым доменом на основе промптов.
🌐page: https://doubiiu.github.io/projects/DynamiCrafter
📄paper: https://arxiv.org/abs/2310.12190
🧬code: https://github.com/Doubiiu/DynamiCrafter
@data_analysis_ml
БИТ:ERP - инновационное подразделение крупной международной IT компании Первый БИТ, крупнейший интегратор 1С, аккредитован как ИТ-компания в Минцифры.
🔥 Набор открыт до 22.02.2024, количество мест ограничено. Торопись!
Условия стажировки разработчика 1С
🔸Срок: 3 месяца
🔸Опыт: не требуется
🔸Занятость: полная, удаленная работа
🔸Оклад: 50 000₽ в месяц
Перспективы
🔸После стажировки: junior - 100 000₽ в месяц
🔸1-1,5 года: middle - от 150 000₽ в месяц
🔸2-2,5 года: senior - от 200 000₽ в месяц
🔸3-5 лет: PO, architect - от 300 000₽ в месяц
Требования
✔️ Высшее/среднее специальное техническое или финансовое образование (последний курс тоже ОК, при условии полной занятости)
✔️ Базовые знания любого языка программирования (Python, Visual Basic, PHP, Java, С++ и т.п.), SQL, HTML
✔️ Грамотная письменная и устная речь
✔️ Желание и умение быстро учиться, в том числе, в свободное время.
Присоединяйся @BITERP_internship_bot
👉 Вакансия
Реклама. erid: LjN8KQbEY
+2📈 Каждый студент, изучающий информатику, знает об алгоритме Дейкстры для поиска кратчайшего пути.
Но знаете ли вы, что этот культовый алгоритм был придуман в ресторане, да еще и за 20 минут?
Во время интервью в 2001 году Эдсгер Вайб Дейкстра рассказал, что разработал алгоритм всего за 20 минут во время шопинга в Амстердаме со своей невестой в 1956 году.
Его вдохновил вопрос:
"Каким кратчайшим путем можно добраться из Роттердама в Гронинген?"
Он спроектировал его без карандаша и бумаги.
Алгоритм был опубликован три года спустя в трехстраничной статье под названием "Заметка о двух проблемах, связанных с графами".
Дейкстра получил премию Тьюринга в 1972 году за фундаментальный вклад в разработку структурированных языков программирования, но алгоритм кратчайшего пути остается его самой известной работой.
👇 Напишите в комментариях реализацию Алгоритма на своем любимом языке программирования.
@data_analysis_ml
📈 PALLAIDIUM - генеративный искусственный интеллект для Blender VSE.
AI-генерация видео, изображений и аудио из текстовых промптов или других видео или изображений.
▪Github
@data_analysis_ml
Как эффективно проводить эксперименты в ClearML?
Расскажет Влад Пивоваров — senior MLOps инженер, который успел поработать в Сбербанке, Airbnb, Groupon.
На бесплатном практическом уроке от OTUS разберёмся, каким образом работает инструмент ClearML и как в пару строчек кода можно запустить эксперименты и удобно сравнить их через интерфейс.
Занятие идеально подойдет для дата саентистов, MLOps и devops-инженеров.
Встречаемся 7 февраля в 20:00 мск в рамках курса «MLOps». Доступна рассрочка на обучение!
Пройдите короткий тест прямо сейчас, чтобы посетить бесплатный урок и получить запись: https://otus.pw/lFSm/?erid=LjN8KAqKu
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
⚡️ Awesome-polars
Большой полезный кураторский список примеров с кодом, инструментов, бенчмарков и статей о Polars.
▪Github
▪Docs
@data_analysis_ml
Центральный университет проводит день открытых дверей Академии Data Science!
С лекциями выступят эксперты из ИТ-индустрии и профессоры Центрального университета, чтобы рассказать о карьере в Data Science и перспективах работы:
— Константин Маркелов, вице-президент Тинькофф — «Об университете и вызовах современного образования»;
— Иван Стельмах, CPO Центрального университета — «Зачем аналитикам и продактам искусственный интеллект»;
— Ярослав Гаврилов, руководитель отдела бизнес-анализа в МТС — «Как живут бизнес-аналитики в МТС»;
— Александр Дьяконов, академический руководитель программы — «Современные специальности и направления исследований: анализ данных, искусственный интеллект и большие данные — что выбрать и как стать лучшим?».
День открытых дверей пройдет 6 февраля в новом офисе Тинькофф, но можно подключиться онлайн. Актуально для студентов 3-4 курсов бакалавриата, выпускников, а также всех, кому интересно обучение и карьера в ИТ!
Регистрируйтесь здесь.
erid:2VtzqvQicto
Реклама. АО "Тинькофф Банк", ИНН 7710140679, лицензия ЦБ РФ № 2673
🖥 Совет Pandas!
Используйте параметр
parse_dates для указания столбцов с датами при создании даатфрейма из CSV, вместо pd.to_datetime.
Это делает код более кратким и удобным для чтения.
@data_analysis_mlGigaChat обгоняет ChatGPT по всем характеристикам — к таким результатам пришли разработчики отечественной нейросетевой модели. В последнем исследовании разрабы решили сравнить модели от Сбера и OpenAI, результаты можно посмотреть здесь.
Не зря на сегодняшний день нейросетью от Сбера пользуется более 2,5 млн человек.Теперь ждем, когда Яндекс проведет такое же исследование.
@data_analysis_ml
⚡️ SUPIR - новая высокоточная модель восстановления изображений!
▪Код: https://github.com/Fanghua-Yu/SUPIR
▪Проект: http://supir.xpixel.group
▪Статья: https://arxiv.org/abs/2401.13627
@data_analysis_ml
11 марта Newprolab запускает уже 14-й поток программы Data-Engineer
Программа будет полезна junior и middle дата-инженерам, аналитикам данных, бэкенд-разработчикам, техлидам и менеджерам, работающим с дата-командой
- 7 недель (11 марта – 27 апреля)
- 20 занятий с преподавателями в зуме
- 6 лаб с реальными данными
- чат с участниками и поддержка координаторов
📌Что дает программа:
1) научитесь решать типичные задачи DE и реально станете дата-инженером на время программы
2) структурируете ваши знания и познакомитесь с новыми инструментами
3) поработаете с облачным кластером для решения лаб с реальными данными
4) видеозаписи и другие материалы программы останутся у вас навсегда
📌Преподаватели – практики из ведущих компаний, рассказывают о сложном простым языком и ответят на все ваши вопросы
📌Промокод DEFRIENDS дает скидку 20%
[Подробная информация и регистрация]
⚡️ Новая лекция Ян Лекуна : «Объектно-ориентированный ИИ: на пути к машинам, которые могут учиться, рассуждать и планировать»
Слайды: https://drive.google.com/file/d/1e6EtQPQMCreP3pwi5E9kKRsVs2NbWPrY/view?usp=drivesdk
Видео: https://www.youtube.com/watch?si=UeLf0MhMzjXcSCAb&v=d_bdU3LsLzE&feature=youtu.be
@data_analysis_ml
Вышел PyTorch 2.2 🎉
С Новые фичи:
- Поддержка SDPA FlashAttention-2.
- Новое расширение TorchInductor.
- device_mesh, новая абстракция для инициализации и представления групп процессов.
- Стандартизированный управляемый механизм логирования под названием
TORCH_LOGS.
и др.
➡️ Полный список обновлений
@data_analysis_ml