Анализ данных (Data analysis)

Ir al canal en Telegram

Data science, наука о данных. @haarrp - админ РКН: clck.ru/3FmyAp

Red:Machinelearning Rusia12 514 Tecnologías y Aplicaciones2 668...

📈 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 50 260 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 50 260 suscriptores.

Según los últimos datos del 20 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 46, y en las últimas 24 horas de 34, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 8.91%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 6.23% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 4 477 visualizaciones. En el primer día suele acumular 3 132 visualizaciones.
Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 32.
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 21 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.

50 260

Suscriptores

+3424 horas

+1087 días

+4630 días

4 477

Visitas de la publicación

~ 3 13224 horas

~ 4 04348 horas

8.91%

Tasa de compromiso

~ 5

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

50 253

🌟 Nous Hermes 2 - Mistral 7B - DPO - GGUF Это квантизованная версия модели Nous Hermes 2 Mistral 7B DPO; работает очень быстро и неплохо умеет в код Сама исходная модель Nous Hermes 2 показала отличные результаты во всех бенчмарках — AGIEval, BigBench Reasoning, GPT4All и TruthfulQA; была обучена на 1000000 пар промпт-ответ качества GPT-4 или выше, а также на других высококачественных наборах данных, доступных в teknium/OpenHermes-2.5. 🤗 Hugging Face @data_analysis_ml

50 253

В России появилась среда разработки – встречайте GIGA IDE На главной технологической конференции лета GigaConf 2024 СберТех представил российскую среду разработки GIGA IDE со встроенным AI-ассистентом*. Среда позволяет вести разработку на популярных языках программирования, обеспечивает совместимость с востребованными плагинами, а также привычный пользовательский опыт. Встроенный в среду AI-ассистент GIGA CODE анализирует контекст, предлагает полные конструкции функций и других элементов, что позволяет писать код до 25% быстрее. • GIGA IDE Desktop – это интегрированная среда разработки, которая включает 70 инструментов для облегчения задач разработки, автоматизации тестирования и администрирования приложений. Разработчики уже могут скачать GIGA IDE Desktop на платформе GitVerse. • GIGA IDE Cloud позволит вести разработку в облаке, расширив возможности устройства дополнительными облачными ресурсами. Публичный релиз среды запланирован на осень 2024 года. Чтобы первыми получить доступ к GIGA IDE Cloud – регистрируйтесь на платформе GitVerse на раннее тестирование. *AI (Artificial Intelligence) - «искусственный интеллект»

50 253

🌟 OSS Vizier — open-source инструмент для оптимизации, настройки гиперпараметров ML-систем — pip install google-vizier[jax] OSS Vizier — это инструмент, написанный на Python для оптимизации и исследования нейросетей и т.д. OSS Vizier основан на Google Vizier, одном из первых сервисов для настройки гиперпараметров, рассчитанных на работу с масштабными ML-системами. 🖥 GitHub 🟡 Доки @data_analysis_ml

50 253

🌟 Cambrian-1 — семейство мультимодальных LLM, ориентированных на CV-задачи Cambrian-1 — это семейство MLLM, разработанных с упором на работу с визуальной информацией. На страничке Cambrian-1 представлены модели 3 размеров (8B, 13B и 34B), данные для обучения, скрипты для обучения на TPU. Скоро на GitHub появится скрипт для обучения на GPU. 🟡 Страничка Cambrian-1 🖥 GitHub 🤗 Hugging Face @data_analysis_ml

50 253

СКУЧНО. ТАК БОЛЬШЕ НЕЛЬЗЯ! — подумала наша команда летом и создала новое реалити-шоу о Data-инженерах 🤯 «‎Где Data, Коль?» — это: ▶️5 разных участников из мира Big Data, прошедшие отбор; ▶️ментор — Николай Марков, Data Platform Lead в компании Altenar; ▶️участники строят пайплайны, осваивают Hadoop, Spark, Airflow и другие инструменты; ▶️реальный проект на собственных данных; ▶️секретное испытание в финале. ❗️Кто станет фаворитом зрителей? Кто дойдет до финала и получит заветный оффер?! 🔈Ссылка на первую серию уже в Telegram-канале «‎Где Data, Коль?» Вторая серия выйдет 5 июля. Подписывайся, чтобы не пропустить! Реклама ООО «Слёрм» ИНН 3652901451 erid: 2Vtzqviqabi

50 253

🔥Масштабируемое обучение MOE с помощью PyTorch В новом блоге Pytorch показано, как масштабировать до трех тысяч GPU, используя Distributed и MegaBlocks, эффективную реализацию MoE с открытым исходным кодом в PyTorch. https://pytorch.org/blog/training-moes/ @data_analysis_ml

50 253

🌟 Тонкая настройка + RAG с помощью MistralAI В этом Colab'е детально показывается, как тонко настроить Mistral-7B для соответствия уровня ответов Mistral-Large на RAG-конвейере обработки документов. Такая тонкая настройка стала возможной благодаря недавно вышедшему MistralAI Finetune Engine 🟡 Google Colab @data_analysis_ml

50 253

В нейросети GigaChat появился новый персонаж - Контент-мейкер. Теперь большинство ваших задач вы можете поручить ему — он подробно расспросит о деталях задачи, уточнит, какая ЦА креатива, поможет с генерацией разного рода контента - и многое другое. Контент-мейкер может: 🔹Помочь с написанием SMM-стратегии 🔹Решить проблему "белого листа" и нагенерить креативов 🔹Разработать контент-план 🔹Разработать УТП для вашего бренда 🔹Сформировать тональность коммуникации для вашего сообщества Персонаж Контент-мейкер в GigaChat отлично справится с каждой из этих задач. Попробуй пообщаться с ним уже сейчас! 🖥 доступен в веб-версии и в боте Telegram 🖥 находится в разделе «Персонажи» или «Выбрать персонажа GigaChat» 🆘 — Контент-мейкер, придумай смешную подпись к этому посту 📝 — надо было попросить Контент-мейкера придумать смешную подпись к посту

50 253

🌟 TorchMetrics — большой набор реализованных метрик для ML-систем — pip install torchmetrics TorchMetrics — это коллекция из 100+ реализаций метрик PyTorch и простой в использовании API для создания собственных метрик. Особенности API TorchMetrics: — стандартизированный интерфейс для воспроизводимости — можно использовать для распределенных ML-систем — автоматическая синхронизация между несколькими устройствами 🖥 GitHub 🟡 Доки 🟡 Все метрики @data_analysis_ml

50 253

🌟 Модель gte-Qwen2-7B-instruct от Alibaba gte-Qwen2-7B-instruct — это новейшая модель из семейства моделей gte (General Text Embedding), которая занимает 1-е место по оценкам на английском и китайском языках в бенчмарке Massive Text Embedding Benchmark MTEB gte-Qwen2-7B-instruct имеет несколько особенностей: — механизм двунаправленного внимания, улучшающий её понимание контекста — модель была обучена на большом многоязычном датасете текстов, охватывающем различные области 🤗 Hugging Face @data_analysis_ml

50 253

🌟 Во время GigaConf представили инновационное ПО от Cloud.ru Модульная облачная платформа Cloud.ru Evolution Stack позволит заказчикам реализовать гибридные сценарии и гибко использовать собственные вычислительные ресурсы, а также ресурсы публичного облака. Ожидается, что ПО позволит улучшить распределение пиковых нагрузок между публичным и частным облаками для оптимизации расходов на IT-инфраструктуру. До внедрения Evolution Stack, эксперты определят архитектуру и подходящие платформенные сервисы, осуществят установку и пуско-наладочные работы и реализуют необходимые интеграции с существующим корпоративным ПО. Ожидается, что на реализацию проекта уйдет около четырех месяцев. 🖥 GitHub 🟡 Доки @data_analysis_ml

50 253

🔹 Как усилить технический анализ финансовых рынков методами машинного обучения? Рассмотрим, как современные технологии машинного обучения могут усилить и расширить классические подходы технического анализа на финансовых рынках на открытом уроке от Otus, посвященный курсу «ML для финансового анализа», 3 июля в 20:00. ✅ В течении часа рассмотрим реальные примеры и кейсы, демонстрирующие использование машинного обучения для улучшения торговых стратегий на основе технического анализа. Оставляйте заявку на курс «ML для финансового анализа» и создайте торгового робота для автоматического проведения операций с оценкой уровня риска 👉 Регистрация на урок и подробности: https://otus.pw/A44x/?erid=LjN8KATiv

50 253

🌟 DeepSeek-Coder-V2-Instruct-GGUF — квантизованные версии DeepSeek-Coder-V2-Instruct

pip install -U "huggingface_hub[cli]"
huggingface-cli download bartowski/DeepSeek-Coder-V2-Instruct-GGUF --include "DeepSeek-Coder-V2-Instruct-Q4_K_M.gguf" --local-dir ./

Представлены несколько моделей с разным уровнем сжатия, требуют от 142.45 Гб до 52.7 Гб (но последняя не рекомендуется, экстремально низкое качество) Квантизация выполнена с использованием опции imatrix, с использованием датасета отсюда Исходная, не квантизованная модель 🤗 Hugging Face @data_analysis_ml

50 253

level up вашей карьеры инженера данных У вас уже есть опыт работы, но вы хотите выделиться на фоне «джунов» и охватить всю архитектуру DWH целиком — тогда присоединяйтесь к курсу «Инженер данных» от karpov.courses и экспертов из Яндекса, Ozon, Vk и Сбера. За 5 месяцев вы освоите все актуальные технологии. А для большего погружения в работу, вы поработаете с ETL-процессами крупной двухуровневой платформы данных, закрепите понимание инструментов Airflow, Spark + S3 и Greenplum и поймёте, как использовать их в связке друг с другом. После обучения вы научитесь учитывать все взаимосвязи большого хранилища, понимать потребности заказчика и воспринимать данные как конечный продукт. Получите скидку 5% по промокоду DAMLL до 30.06.2024 и расширяйте свои навыки: https://clc.to/erid_LjN8K78jY

50 253

⚡️ OlympicArena — бенчмарк для оценки способностей LLM решать олимпийские задачи OlympicArena — это комплексный бенчмарк со сложным механизмом оценки LLM, предназначенный для определения возможностей AI в широком спектре задач олимпийского уровня. 🖥 GitHub 🟡 Страничка OlympicArena @data_analysis_ml

50 253

🌟 Evidently — фреймворк Python для оценки, тестирования и мониторинга ML-моделей в продакшене — pip install evidently Evidently помогает оценивать, тестировать и контролировать данные и ML-системы. Вот некоторые из решаемых Evidently задач: — прогностические: классификация, регрессия, ранжирование, рекомендации — генеративные: чат-боты, RAGs, вопросно-ответные системы — мониторинг данных: качество данных и дрейф данных для текстовых, табличных данных 🖥 GitHub 🟡 Доки @data_analysis_ml

50 253

🌟 Enzyme — высокопроизводительное автоматическое дифференцирование LLVM и MLIR — brew install enzyme Enzyme — это инструмент, который принимает произвольный код в виде LLVM IR и вычисляет производную (и градиент) этой функции. Это позволяет использовать Enzyme для автоматического создания градиентов своего исходного кода без лишней работы. Работая на уровне LLVM, Enzyme может дифференцировать программы на разных языках (C, C++, Swift, Julia, Rust, Fortran, TensorFlow и т. д.) с высокой производительностью. 🖥 GitHub 🟡 Доки @data_analysis_ml

50 253

По данным Yandex Cloud, в 2023 году спрос на инструменты аналитики данных вырос в 1,7 раза. Но если опираться на цифры из отчёта Chief Data Officer Study, то инвестиции в дата-проекты окупились лишь у 8% CDO. Одна из причин неудач — непонимание, как правильно оценивать эффективность таких проектов. Специалисты Yandex Cloud спросили об этом опытных CDO и директоров по данным. Своими советами о выборе метрик эффективности data-driven решений поделились эксперты Мосбиржи, УБРиР и «Альфа-Банка». Подробности ищите в статье.

50 253

⚡️ Cognitive Computations выпустиили dolphin-2.9.3-mistral-7B-32k В 2.9.3 включен многоязычный SystemChat 2.0 - 100 языков! Отличная базовая модель! https://huggingface.co/cognitivecomputations/dolphin-2.9.3-mistral-7B-32k @data_analysis_ml

50 253

🌟 4M-21 — open-source фреймворк от Apple для обучения мультимодальных моделей и решения множества задач Из-за CVPR релиз 4M-21 прошёл незаметно, а ведь фреймворк очень функциональный. 4M-21 позволяет обучать универсальные мультимодальные модели, способные выполнять разные задачи, связанные с CV. 4M-21 позволяет: — создавать подписи к изображениям — оценивать глубину — обнаруживать объекты на изображении — делать сегментацию объектов — генерировать изображения — и решать много других задач 🟡 Страничка 4M-21 🖥 GitHub 🟡 Arxiv 🟡 Hugging Face @data_analysis_ml