Анализ данных (Data analysis)
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 50 258 مشترک است و جایگاه 2 673 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 12 532 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 50 258 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 19 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 12 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 11 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 8.88% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 6.13% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 4 458 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 3 081 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 31 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 20 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.
pip install auto-round
🎯Пример кода: https://github.com/pytorch/ao/tree/d2bce6a56eae5701cb72eb0cf6359626e7bd0190/torchao/prototype/autoround
🔥AutoRound Github: https://github.com/intel/auto-round
@data_analysis_mlpip 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_ml
اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
