Анализ данных (Data analysis)
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 50 248 suscriptores, ocupando la posición 2 668 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 12 514 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 50 248 suscriptores.
Según los últimos datos del 21 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 39, y en las últimas 24 horas de -7, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 8.79%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 6.66% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 4 415 visualizaciones. En el primer día suele acumular 3 346 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 22 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.
pip install ai-edge-model-explorer
model-explorer
Model Explorer — это инструмент визуализации, который позволяет анализировать модели и графики машинного обучения, ускоряя развертывание на целевых устройствах.
Можно запустить Model Explorer полностью локально в окне браузера.
Ну и конечно же, Model Explorer хорошо работает в Colab, а это означает, что вы можете интегрировать его в существующий рабочий процесс разработки моделей.
🖥 GitHub
@data_analysis_mlbrew install dvc
Позволяет управлять данными, используемыми при обучении ML-моделей, такими как изображения, аудио-, видео- и текстовые файлы
Позволяет удобно организовывать воспроизводимые рабочие процессы, связанные с ML.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@data_analysis_ml
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