¡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 50 258 suscriptores, ocupando la posición 2 673 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 12 532 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 50 258 suscriptores.
Según los últimos datos del 19 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 12, y en las últimas 24 horas de 11, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 8.88%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 6.13% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 4 458 visualizaciones. En el primer día suele acumular 3 081 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 20 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.
50 258
Suscriptores
+1124 horas
+637 días
+1230 días
Archivo de publicaciones
🦧 Sapiens: новая SOTA ViTs для задач CV, связанных с обнаружением людей 🦧
Sapiens - семейство моделей для задач CV: оценки 2D-позы, сегментации частей тела, оценки глубины.
Модели поддерживают вывод данных в 1K hi-res. и очень легко адаптируются под конкретные задачи путем простого файнтюнига.
Модель предварительно обучена на более чем 300 миллионах изображений человека в естественных условиях. 💙
▪ HF: huggingface.co/papers/2408.12569
▪ Paper https://arxiv.org/pdf/2408.12569
▪ Код: github.com/facebookresearch/sapiens
@data_analysis_ml
+1
💾 LLM Datasets
В нем есть множество высококачественных наборов данных и инструментов для тонкой настройки, очистки, генерации и исследования данных.
Я молча поддерживал его в течение последних месяцев. Особая благодарность geronimi73, Bytes-Explorer и eclipse за их поддержку.
▪Githib
@data_analysis_ml
Хочешь работать с масштабными цифровыми продуктами? Учись обрабатывать большие данные
MLOps — все более популярный среди компаний способ повышения производительности и создания надежных моделей корпоративного уровня.
✅ Владение инструментами MLOps открывает новые карьерные горизонты специалистам ML, Data Scientist’ам и Software инженерам.
👉 Вырвись из однотипных задач на ML. Освой продвинутые подходы. Ответьте на 10 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на курсе «MLOps» от OTUS по специальной цене.
Пройти тестирование и узнать подробности:
https://otus.pw/U4Kv/?erid=LjN8KZgEo
+1
🌟 Не так давно вышла новая версия AuraFlow — v0.2
Как вы помните, AuraFlow — это крупнейшая открытая text-to-image модель.
AuraFlow v0.2 была обучена с использованием большего количества вычислительных ресурсов по сравнению с предыдущей версией, AuraFlow v0.1.
AuraFlow v0.2 показывает передовые результаты на GenEval;
на данный момент модель находится в бета-версии.
🤗 Hugging Face
@data_analysis_ml
Сегодня анализ больших данных стал ключевым элементом для роста экономической эффективности крупных компаний, а также для современных вендоров, создающих инструменты Big Data.
На онлайн-дискуссии рассмотрим тему больших данных с двух сторон – бизнеса и тех, кто разрабатывает платформы для сбора и хранения больших данных. Эксперты T-Банка и Arenadata обсудят
🔹 Эволюционный путь развития работы с данными в российском бизнесе
🔹 Где аналитика больших данных дает для enterprise-бизнеса реальный экономический эффект?
🔹Технологический стек больших данных – что выбрать?
🔹Надо ли строить единое корпоративное хранилище данных?
🔹Перспективы искусственного интеллекта для бизнеса
🔹Требования к инфраструктуре для больших данных. On premise vs Облако
Спикеры
Дмитрий Зуев
ex-Руководитель отдела дата-инфраструктуры
Т-Банк
Андрей Жуков
Коммерческий директор
Arenadata
Ведущий
Сергей Зинкевич
Эксперт по облачным технологиям
🗓 27 августа | 17:00
Регистрация по ссылке>>
Реклама. ООО "ДЛИ" ИНН 9704006911
+3
⚡️ Microsoft Phi 3.5: Новые instruct модели.
Представлены модели:
Phi-3.5-mini-instruct: 3.82B параметров, 128K контекст, улучшено понимание кода, математические операции, на 5 пунктов подросло знание русского языка (по бенчмарку Multilangual MMLU):
🟢Демо
🟠GGUF-версии от 2-bit (1.32 Gb) до 32-bit (15/3GB)
🟠MLX-верcии для Mac
Phi-3.5-vision-instruct: 4.15B параметров, 128К контекст, улучшено описание графиков и таблиц, суммаризация по нескольким изображениям и видео, классификация художественных стилей по изображению:
🟢Демо
🟠MLX-верcии для Mac
Phi-3.5-MoE-instruct: 16x3.8B параметров, 6.6B активных параметров при использовании 2 агентов, 128К контекст, актуальность датасета обучения - октябрь 2023:
🟢Демо
🟠MLX-верcии для Mac
📌Лицензирование : MIT License
@data_analysis_ml
#AI #Phi #LLM #ML #Microsoft
Только программисты и учёные работают с Big Data.
Конечно, это миф. Бизнес-аналитики, маркетологи и дизайнеры обрабатывают массивы информации, чтобы автоматизировать процессы и принимать обоснованные решения.
Яндекс Практикум запустил курс «Python для анализа данных». Программа подойдёт, если вы начинающий аналитик, специалист из смежной профессии или новичок в IT.
За 3 месяца вы:
— научитесь анализировать данные с помощью Python,
— изучите основы машинного обучения,
— пополните портфолио новым проектом.
Более 50% обучения — практические задания. Вы научитесь собирать, сортировать, анализировать и визуализировать данные из различных источников. А в конце — получите удостоверение о повышении квалификации или сертификат о прохождении курса.
Первый модуль можно пройти уже сейчас — это бесплатно. Попробуйте, чтобы познакомиться с форматом и понять, подходит ли вам курс.
→ Начать обучение
⚡️ Flux Schnell в новом Diffusion Kit с MLX работает на 30% быстрее и использует меньше оперативной памяaти!
pip install -U diffusionkit
На моем ноутбуке M1 max объемом 32 ГБ я создаю высококачественные изображения меньше чем за минуту:
▪ Github
@data_analysis_ml
Учитесь в магистратуре и совмещайте обучение с работой и привычной жизнью.
Яндекс Практикум и Томский государственный университет приглашают на онлайн-программу «Дата-аналитика для бизнеса».
Очное обучение в онлайн-формате
Полноценная учёба, с онлайн-занятиями и экзаменами
На платформе Практикума
Гибкая теория, автоматическая проверка заданий и встроенная YandexGPT.
Преподаватели ТГУ и наставники Яндекс Практикума
Они будут проводить занятия и учить вас применять теорию на практике.
Студенческий, льготы и диплом гособразца
У вас будут все преимущества студента-очника. Доступ к инфраструктуре вуза — кампусам, библиотекам и мероприятиям.
Оплатить учёбу можно разными способами: всю сумму сразу, по семестрам или с помощью госкредита — тогда ежемесячный платёж составит от 500 ₽, а государство погасит часть кредита за вас.
— Подать заявку
Реклама. ООО «Яндекс». ИНН 7736207543
Repost from Искусственный интеллект. Высокие технологии
🤗 Hugging Face выпустили пошаговый гайд по созданию и обучению своей личной робо-руки.
Компания Hugging Face опубликовала подробную инструкцию по созданию и обучению роботизированной руки.
В ней подробно рассказывается, где приобрести необходимые компоненты, как настроить нейронную сеть, а также приведены лекции, иллюстрирующие процесс сборки.
Крутой бесплатный курс - рекомендуем)
@vistehno
✍ LongWriter с открытым исходным кодом: позволяет генерировать более 10 000 слов из Long Context Lms
Это один из самых мощных LLM с поддержкой long context, который я когда-либо использовал.
Я в восторге.
Самое главное - открытый исходный код.
▪ Github
@data_analysis_ml
⚡️ LLM Compressor
Neural Magic выпустили LLM Compressor: Новую библиотеку для сжатия LLM модели для более быстрого инференса с помощью vLLM.
pip install llmcompressor
▪Github
▪Blog
@data_analysis_ml
Лекция Эрика Шмидта (бывший CEO Google) в Стэнфорде про будущее AI. Полная запись, которая была удалена с Ютуба.
+1
🌟 Lets-Plot: мощная библиотека для визуализации данных на Python
—
pip install lets-plot
Lets-Plot — библиотека от JetBrains, созданная на основе принципов Grammar of Graphics, как и знаменитая ggplot2 для R.
Особенности и преимущества:
- Мультиплатформенность: Lets-Plot работает как в блокнотах Python (Jupyter, Datalore, Kaggle и др.), так и в IDE PyCharm и IntelliJ IDEA.
- Интерактивные возможности: Поддержка интерактивных карт с возможностью увеличения и перемещения, а также кастомизация подсказок и аннотаций.
- Геопространственная визуализация: Простая интеграция с GeoDataFrame и мощный модуль геокодирования.
- Экспорт графиков: Сохранение графиков в формате SVG, HTML, PNG и PDF с помощью функций ggsave(), to_svg(), to_html(), to_png() и to_pdf().
- Поддержка режима без JavaScript и оффлайн-режима: Lets-Plot генерирует графики как простые SVG-изображения, что обеспечивает работу без Интернет-соединения.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@data_analysis_ml⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data
C++ t.me/cpluspluc
Python: t.me/pythonl
Хакинг: t.me/linuxkalii
Devops: t.me/devOPSitsec
АНАЛИЗ Данных: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
Базы данных: t.me/sqlhub
Linux: t.me/linuxacademiya
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/DevopsDocker
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
C++ собеседования: t.me/cppsobes
Kubernets: t.me/kubernetc
💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno
🎓954ГБ СЛИТЫХ КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
+1
⚡️ Tele FLM 1T
На Hugging Face на днях появилась open-source LLM с 1 триллионом параметров.
Tele-FLM-1T — это многоязычная LLM с открытыми весами, отличающаяся расширенными возможностями оценки фактов (по крайней мере со слов разработчиков)
Модель построена на базе архитектуры трансформера, обучена примерно на 2Т лексем.
Веса модели открыты, также прилагаются полезные инструкции и т.д.
🤗 Hugging Face
@ai_machinelearning_big_data
🦀 CRAB: бенчмарк для агентов работающих с мультимодальными языковыми моделями
🦀 CRAB предоставляет комплексную и простую в использовании платформу для создания мультимодальных агентов, управления различных ос и создания тестов для их оценки, состоящую из трех ключевых компонентов:
- 🔀 Агенты могут выполнять задачи на 📱 Android и 💻 Ubuntu.
- 🕸 Graph Graph evaluator - предоставляет агентам точную метрику оценки работы агентов.
- 🤖 Автоматическая гнерация задач для агентов.
Подключая все устройства к агентам, 🦀CRAB открывает больше возможностей для выполнения различных задач, аналогичных реальным задачам.
Используйте 🦀 CRAB для тестирования ваших мультимодальных агентов!
- 👨💻 Репозиторий: https://github.com/camel-ai/crab
- 📝 Статья: https://arxiv.org/abs/2407.01511
- 🌐 Проект https://crab.camel-ai.org
@data_analysis_ml
📸 Generative Photomontage
Generative Photomontage - модель, которая позволяет вам создавать изображения путем объединения нескольких сгенерированных изображений.
Фреймворк является гибким и может использоваться для различных задач, таких как создание невидимых комбинаций изображений, коррекция изображений и удаление артефактов".
abs: https://arxiv.org/abs/2408.07116
страница проекта: https://lseancs.github.io/generativephotomontage/
код: https://github.com/lseancs/GenerativePhotomontage
