اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
Анализ данных (Data analysis)
رفتن به کانال در Telegram
Data science, наука о данных. @haarrp - админ РКН: clck.ru/3FmyAp
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Анализ данных (Data analysis)
کانال Анализ данных (Data analysis) (@data_analysis_ml) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 50 251 مشترک است و جایگاه 2 653 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 12 492 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 50 251 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 24 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 38 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -6 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 9.10% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 6.25% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 4 571 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 3 142 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 29 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند llm, контекст, openai, архитектура, deepseek تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“Data science, наука о данных.
@haarrp - админ
РКН: clck.ru/3FmyAp”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 25 ژوئن, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامهها تبدیل کردهاند.
50 251
مشترکین
-624 ساعت
+447 روز
+3830 روز
آرشیو پست ها
🔥 Лучшие инструменты ИИ в Data Science:
❯ Генерация кратких обзоров YouTube видео
https://eightify.app/sk2
❯ ИИ для аналитики данных
https://rapidminer.com
❯ Визуализация данных
https://tableau.com
❯ Бизнес-аналитика
https://powerbi.microsoft.com
❯ Аналитика, развертывание, масштабирование
https://knime.com
❯ Бизнес-аналитика (BI)
https://akkio.com
https://polymersearch.com
❯ Текстовая аналитика без кода
https://monkeylearn.com
❯ Copilot
https://codium.ai
@data_analysis_ml
Открыта регистрация на отборочный этап Всероссийского хакатона по биометрии с призовым фондом 1 000 000 рублей!
⠀
Тебе предстоит решить интересные задачи, чтобы победить в отборочном туре и принять участие в финале Всероссийского хакатона по биометрии, который пройдет уже 24-25 ноября в Москве.
Кейсы:
• Создание дипфейков для тестирования
• Обнаружение дипфейков
• Некооперативный фронтальный алгоритм защиты от атак предъявления
• Решения для использования новых биометрических модальностей на пользовательских устройствах
⠀ ⠀
🗓 Даты отборочного этапа в ОНЛАЙН-ФОРМАТЕ: 3-5 ноября 2023 года
❗️Даты финала: 24-25 ноября 2023 года 📍 Место: Москва
❗️ Формат: смешанный (отборочный этап в онлайн-формате, а финал на площадке в Москве)
👉 Регистрация на отборочный тур открыта до 29 октября 2023 года: https://tglink.io/97bbec27c944
Реклама. ООО "АКСЕЛЕРАТОР ВОЗМОЖНОСТЕЙ". ИНН 9704005146. erid: LjN8KYD98
🥇 The Most Comprehensive List of Kaggle Solutions and Ideas.
Этот репозиторий - настоящее золото для всех начинающих и практикующих специалистов в области Data Science, Machine Learning!
Просто зайдите и получите доступ практически ко всем лучшим решениям и идеям, которыми поделились топовые участники соревнований Kaggle.
▪Github
▪Сайт
@data_analysis_ml
🐆 Как исследовать снежных барсов с помощью нейросетей?
Студенты Школы анализа данных Яндекса вместе со специалистами Yandex Cloud разработали нейросеть, позволяющую определять на материалах с фотоловушек 10 видов животных, в том числе снежных барсов (ирбисов), внесённых в международную Красную книгу.
По оценкам экспертов, в России обитает не больше 90 ирбисов. Проект развернули в Республике Алтай, где исследователи обнаружили 44 особи, из которых 24 обитают на территории национального парка «Сайлюгемский».
Технология позволит учёным более эффективно изучать ирбисов в естественной среде обитания и понять, как можно защитить их популяцию. Если раньше поиски снежных барсов на тысячах снимков занимал дни и даже недели, то теперь на это уходят секунды.
🗣 Читайте больше о проекте по ссылке.
Реклама. ООО "Яндекс.Облако". ИНН 7704458262
☄️ Ray - это унифицированный фреймворк для масштабирования приложений ИИ и Python.
Ray состоит из ядра распределенной среды выполнения и набора библиотек ИИ.
На картинке прмиер снипет кода, для динамического запуска очереди из 𝗡 заданий на 𝗞 GPU.
▪Github
▪Ray
@data_analysis_ml
🏆 Yandex Cup 2023 — открытый чемпионат для настоящих творцов
Разработчики — художники нового мира. Они создают смыслы, правила и законы, манифестируют идеи, творят миры и целые вселенные. И, если их предшественники делали это, используя слова, краски и звуки, то современные творцы создают новую реальность с помощью программного кода.
Искусство писать код
Тема чемпионата в этом году «Решаем искусство». Участников ждут нестандартные задачи на стыке IT и творчества, а лучшие встретятся лицом к лицу в финале, чтобы оживить арт-инсталляцию и разделить между собой 8 500 000 рублей.
Показать своё мастерство можно в 6 направлениях:
🔸 Фронтенд
🔸 Бэкенд
🔸 Мобильная разработка
🔸 Аналитика
🔸 Алгоритмы
🔸 Машинное обучение
Финал и церемония награждения пройдут офлайн в офисе Яндекса в Казахстане. Яндекс предоставит финалистам проезд и проживание в Алматы.
Регистрация открыта до 29 октября включительно:
👉 Участвую!
#Yandex_Cup23
🖥 Skrub
Часто записи в одной таблице могут не соттветсвовать запясям в другой таблице. Например, в одной таблице может быть "
Yemen", а в другой - "Yemen, Rep".
Функция 𝐟𝐮𝐳𝐳𝐲_𝐣𝐨𝐢𝐧() в skrub позволяет объединить эти таблицы с учетом различных вариаций полей.
pip install git+https://github.com/skrub-data/skrub.git
▪Github
@data_analysis_ml⚡В OTUS стартует набор в группу курса Reinforcement Learning. Отправьте заявку, для того чтобы получить доступ к открытым урокам и получите скидку на обучение.
31.10 в 20.00 (мск) приглашаем на welcome-вебинар «Основные алгоритмы в обучении с подкреплением»
📌На занятии вы:
- познакомитесь с основными алгоритмами обучения с подкреплением;
- узнаете, как применять нейросети для обучения агентов, как обучить агента в среде с дискретным и непрерывным набором действий;
- изучите многообразие алгоритмов обучения с подкреплением и выбор наиболее подходящих из них.
👉Регистрация https://otus.pw/SJiV/
После прохождения курса студенты поймут сильные и слабые стороны основных алгоритмов RL и научатся применять их для решения разнообразных задач в реальном мире, включая игровую индустрию, робототехнику, управление энергетическими системами и управление финансовым портфелем.
При оплате курса возможны разные способы оплаты и рассрочка платежа
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. erid: LjN8KbLVB
🌐 ИИ с открытым исходным кодом захватывает мир.
Бесплатная книга с кодом, которая поможет вам идти в ногу со всем происходящим в мире AI:
State of Open Source AI Book - 2023 Edition
В книге рассматриваются следующие темы:
- ИИ Модели
- Файнтюниг
- Оценка моделей
- Векторные базы данных
- Инструментальные средства разработки
- Механизмы MLOps
и многое другое
И все это бесплатно.
📚 GitHub
@data_analysis_ml
Хотите выйти на новый уровень в анализе данных?
Уже используете А/В-тесты, но боитесь, что делаете это неправильно?
karpovꓸcourses сделали Симулятор A/B-тестов, где вы сможете освоить весь пайплайн проведения экспериментов, научитесь не допускать типичных ошибок и сможете избежать потери денег из-за неправильных выводов. Вы также узнаете, как определять, нужно ли вам вообще проводить A/B-тесты в вашем конкретном случае.
Если вы только знакомитесь с тестами, вы сможете работать с Google Sheets на уже готовой инфраструктуре, а если хотите узнать все технические детали А/В-тестирования и готовы писать код на питоне — у karpovꓸcourses есть продвинутая версия.
Привнесите культуру правильных А/B-тестов в ваши проекты
[Начать учиться]
P.S. По промокоду DAMLOCTOBER на курс действует скидка 5% до 31 октября
Реклама. ООО "Карпов Курсы". Erid: LjN8KaL7o
При просмотре кода на #GitHub навигация по файлам может быть неудобной. Попробуйте редактор GitHub.deb с интерфейсом, похожим на VSCode, для удобного просмотра и работы с проектами.
Этот редактор также отлично подходит для быстрых коммитов.
@data_analysis_ml
💥Прокачайтесь в машинном обучении на бесплатных Тренировках по ML от Яндекса
ML — новое направление Тренировок от Яндекса, которое посвящено классическому машинному обучению. Курс разработан совместно со Школой анализа данных и подойдёт для выпускников технических вузов и начинающих ML-специалистов.
Тренировки пройдут с 30 октября по 29 ноября.
Тренировки по ML — это отличная возможность прокачаться в теме, закрепить знания и подготовиться к отбору в IT-компанию. Здесь вас ждут лекции от экспертов Яндекса, домашние задания и еженедельные онлайн-разборы.
🏆 Участники, которые проявят себя лучше других, получат фаст-трек в Яндекс, а те, кто пройдёт больше половины курса — сертификат о прохождении, который украсит портфолио.
Как проходят Тренировки по ML
1️⃣ Регистрируетесь: участвовать могут все желающие бесплатно и без конкурсного отбора. Старт Тренировок 30 октября.
2️⃣ Смотрите лекции и самостоятельно решаете задачи, которые определяют ваше место в рейтинге участников
3️⃣ Проверяете себя на еженедельных онлайн-разборах
4️⃣ Получаете награды от Яндекса
Я в деле!
Если вы уже чувствуете себя уверенно в направлении ML, то скорее подавайте заявку на оплачиваемую стажировку.
🎓 Open Source AI Projects and Tools to Try in 2023
Существует множество инструментов искусственного интеллекта, и многие из них имеют открытый исходный код и бесплатны для использования.
Чтобы помочь вам узнать о некоторых полезных из них, представляем вам это подробное руководство для дата саентистов.
Он рассказывает о таких инструментах, как
Tensorflow, Hugging Face Transformers, Fauxpilot и других.
https://www.freecodecamp.org/news/open-source-ai/
@data_analysis_ml🔥 Бесплатный вебинар: “Решаем тестовое задание на junior-аналитика в Банк Открытие”
Интересуетесь аналитикой данных? Хотите больше практиковаться на реальных задачах и кейсах?
Приходите на наш бесплатный вебинар, где мы в прямом эфире будем вместе решать настоящее тестовое задание на junior-аналитика в Банк Открытие.
📅 Дата: 25 октября
⏰ Время: 19:00 по Мск
Что предстоит сделать на вебинаре:
* Решить 4 задания по SQL: посчитаем метрику MoM
* Проанализировать ОТП-коды в разрезе категорий и времени
* Проанализировать активность клиентов с помощью Pandas
* Предложить 3 метрики первого уровня для интернет-банка
Мы подробно будем разбирать каждый шаг и будем много говорить о SQL, Python, продуктовых метриках 😉
А также каждого участника вебинара будут ждать несколько подарков, подборка лайфхаков и разбор самых частых ошибок 🤩
🔗 Регистрация на вебинар
Реклама. ООО "Айти Резюме". Erid: LjN8KSEf7
⚡️ Моделирование стохастической модели пробоя диэлектрика (Ref: Fractal Dimension of Dielectric Breakdown
🖥 Код
#python, #numpy #matplotlib
@data_analysis_ml
📑 𝐦𝐥𝐟𝐥𝐨𝐰.𝐚𝐮𝐭𝐨𝐥𝐨𝐠()
Сохранение параметров, метрик во время обучения позволяет воспроизводить эксперименты и выбирать наиболее эффективную модель. Однако написание множества записей в логах может быть обременительным.
Для автоматического логирования добавьте 𝐦𝐥𝐟𝐥𝐨𝐰.𝐚𝐮𝐭𝐨𝐥𝐨𝐠() перед вашим кодом обучения модели.
▪ Github
@data_analysis_ml
💸 Прогнозированию биткоина при помощи VAR (векторной авторегрессии), XGBoost и Facebook Prophet.
▪ Видео
▪ Код из видео
@data_analysis_ml
🔥 Дайджест полезных материалов из мира Машинного обучения за неделю
Почитать:
— Исследование рыночной корзины на основе данных розничной торговли в Стамбуле
— Классификация текстов в spaCy: пошаговая инструкция
— Как мы запустили автобиддер для управления рекламными кампаниями в Ozon?
— Приглашаем на Ozon Tech Community ML&DS Meetup
— Правда ли то, что национальный корпус русского языка «приватизирован» Яндексом?
— Первое слово из нераспечатанного Геркуланумского папируса обнаружено 21-летним студентом факультета информатики
— Построение ML модели для оценки текста языкового экзамена
— Разметка данных при помощи GPT-4
— Антон Мальцев про удобные NPU, Computer Vision для коботов и восстание неуклюжих машин
— От A/B-тестирования к Causal Inference в оффлайн ритейле
— What was that commit? Searching GitHub with OpenAI embeddings
— Simplifying the Fundamentals of Machine Learning
— Data Cleaning with Pandas
— Using machine learning to predict the selling price of a property
— Engineering Practice for Real-time Feature Store in Decision-Making Machine Learning
— What are biases in Machine Learning?
— Hacktoberfest Machine Learning Projects for JS/TS Developers 🎃
— Build a Text Summarization app using Reflex (Pure Python)
— Diving Deep into AI with open-appsec: A Personal Journey of Discovery and Growth
— AI-Powered Cybersecurity: The Future of Protection
Посмотреть:
🌐 Building a Data-Driven Workforce - Dominic Bohan (⏱ 32:52)
🌐 Enabling AI Transformation: MLOps Infrastructure, AI Command Centre & Data Science in Telecom (⏱ 33:08)
🌐 Пишем телеграм бота для скачивания #yotube видео (⏱ 20:41)
Хорошего дня!
@data_analysis_ml
Объединить мобильную и манипуляционную робототехнику, чтобы создать универсальный мозг для робота и сделать робототехнику доступной для людей? 🤖
Такую амбициозную цель ставит перед собой команда Центра робототехники Сбера. IT-специалисты хотят создать такую мультимодальную нейронную сеть, с помощью которой обучение ИИ будет проходить без учителя: самостоятельно или по минимальному числу демонстраций.
Хорошая новость — вы ещё успеваете стать частью больших инноваций, исследовать возможности языковых моделей и избавить людей от рутинных и тяжёлых задач: как в работе, так и в повседневной жизни.
По ссылке — все открытые вакансии в Центре робототехники. Выбирайте ту, которая больше всего подходит под навыки, и откликайтесь!
PlotAI 🎨🤖
PlotAI - ии инструмент для генерации графиков на Matplotlib.
— пользователь подает на вход датафрейм;
— PlotAI создаёт промт для LLM, который содержит первые пять записей и генерирует код Python;
— возвращенный код Python выполняется, и отображается график.
pip install plotai
▪Github
@data_analysis_ml