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 51 975 suscriptores, ocupando la posición 2 565 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 11 790 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 51 975 suscriptores.
Según los últimos datos del 10 noviembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 581, y en las últimas 24 horas de 36, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 11.33%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 8.46% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 5 887 visualizaciones. En el primer día suele acumular 4 394 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 236.
- 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 11 noviembre, 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 skillNer
Извлечение необходимой информации о стеке разработчиков из объявлений о вакансиях, резюме и любого другого неструктурированного текста может занимать много времени и сил, если делать это вручную.
Этот инструмент может быть полезен:
- Рекрутерам для автоматизации извлечения для ускорения отбора кандидатов.
- Специалистам по исследованию данных для извлечения структурированных данных из неструктурированного текста, связанного с работой.
SkillNER автоматизирует этот процесс, делая пирсинг быстрым и эффективным.
Вот небольшой пример:
python
import spacy
from spacy.matcher import PhraseMatcher
from skillNer.general_params import SKILL_DB
from skillNer.skill_extractor_class import SkillExtractor
# Load the spaCy model
nlp = spacy.load("en_core_web_lg")
# Initialize the SkillExtractor
skill_extractor = SkillExtractor(nlp, SKILL_DB, PhraseMatcher)
# Sample job description
job_description = """
You are a data scientist with strong expertise in Python. You have solid experience in
data analysis and visualization, and can manage end-to-end data science projects.
You quickly adapt to new tools and technologies, and are fluent in both English and SQL.
"""
# Extract skills from the job description
annotations = skill_extractor.annotate(job_description)
annotations
📘 Github
🚀 Demo
@data_analysis_mlMind2Web и WebArena, уменьшая при этом количество шагов, необходимых для успешного решения задач.
репозиторий: https://github.com/zorazrw/agent-workflow-memory
abs: https://arxiv.org/abs/2409.07429
@data_analysis_ml