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 50 261 مشترک است و جایگاه 2 667 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 12 507 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 50 261 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 22 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 45 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 9.24% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 6.54% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 4 645 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 3 285 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 23 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.
50 261
مشترکین
+624 ساعت
+787 روز
+4530 روز
آرشیو پست ها
🎓 Бесплатный курс по работе с Managed Service for Greenplum®
За последние четыре года в России число вакансий в области аналитики данных увеличилось в 10 раз — такие данные приводит HeadHunter. Узнайте больше о том, как работать с одним из самых востребованных инструментов для работы с данными — сервисом для управления кластерами СУБД Greenplum в инфраструктуре Yandex Cloud.
На курсе вы научитесь:
⏺ создавать облачную инсталляцию Greenplum и работать с ней;
⏺ писать и оптимизировать запросы с учётом специфики Greenplum;
⏺ проектировать оптимальную физическую модель данных.
Обучение будет полезно дата-архитекторам, DevOps-инженерам, разработчикам и администраторам баз данных. Узнайте больше о курсе по ссылке.
🎉 Андрей Карпати снова в деле!
Только что вышел новый двухчасовой туториал по созданию GPT Tokenizer.
В этой лекции вы с нуля построите свой токенизатор, используемый в GPT от OpenAI.
В процессе вы увидите, что многие странные поведения и проблемы LLM на самом деле связаны именно с токенизацией.
В лекции рассматривается ряд этих проблем, и обсуждается, почему именно токенизация виновата в них, и почему в идеале кто-то должен найти способ полностью удалить этот этап.
Video: https://www.youtube.com/watch?v=zduSFxRajkE
Colab: https://colab.research.google.com/drive/1y0KnCFZvGVf_odSfcNAws6kcDD7HsI0L?usp=sharing
@data_analysis_ml
💥 Прими участие в онлайн-хакатоне HomeHack от Хоум Банка и Sk Fintech Hub с 1 по 6 марта 2024 и поборись за призовой фонд в 1 000 000 рублей. Регистрируйся до 29 февраля по ссылке: https://cnrlink.com/hhdataanalysis
👤 К индивидуальному участию в мероприятии приглашаются системные аналитики, аналитики данных и разработчики Oracle любого уровня подготовки со всей России.
🎯 Участникам предстоит создать решение в одном из двух треков:
1. Эффективное управление клиентской документацией: предложи решение для реализации новой системы хранения и обработки данных для оптимизации пространства и обеспечения безопасности;
2. SQL Сhallenge: покажи свои навыки SQL и PL/SQL! Решай захватывающие задачи и докажи, что ты настоящий мастер в работе с данными.
🏆 Регистрируйся, побеждай, обменивайся опытом с экспертами, получи кейс в портфолио и стань членом команды Хоум Банк.
👉 Успей подать заявку на участие до 29 февраля на онлайн-платформе Codenrock: https://cnrlink.com/hhdataanalysis
Реклама. ООО "ХКФ БАНК". ИНН 7735057951. erid: LjN8KMqCP
🖥 Лучшие бесплатные курсы по искусственному интеллекту в 2024 году.
▪Читать
@data_analysis_ml
Интересуетесь аналитикой данных? Узнайте, как стать BI-аналитиком и развиваться в этой перспективной сфере
Начните с бесплатного практического урока «Два принципа построения качественной базы данных» от OTUS.
📅 Приходите на бесплатный открытый урок 27 февраля в 20:00 мск в рамках старта курса «BI-аналитика». После занятия вы сможете записаться на курс, в том числе в рассрочку.
На вебинаре рассмотрим:
- введение в теорию БД и обзор видов БД
- архитектурные принципы качественного хранения данных в реляционной БД
- практический кейс
Вебинар проведёт Александра Мёрзлая, опытный аналитик из крупного банка.
👉 Регистрируйтесь чтобы посетить бесплатный урок: https://otus.pw/d1Xch/?erid=LjN8Kcdz3
Log-based testing 🪵
logot позволяет легко проверить, правильно ли ваш код ведет журнал.
Правильное логированеи гарантирует, что ваш код можно отладить во время выполнения, но зачем вообще анализировать логи?
Иногда проверка логов - это единственный разумный способ убедиться в том, что ваш код действительно работает правильно! Особенно это касается многопоточного или асинхронного кода.
▪Github
▪Docs
@data_analysis_ml
🎮Как использовать ИИ в игровой индустрии?
Расскажет Артем Голубин, Senior Data Scientist, преподаватель курса Reinforcement Learning в OTUS на открытом уроке.
Вместе с опытным экспертом вы разберете:
- историю развития интеллектуальных агентов для настольных и компьютерных игр;
- подходы к созданию игровых ботов с помощью обучения с подкреплением;
- как обучить модель эффективно управлять группой юнитов в одной из популярных игр.
⚡Занятие пройдёт 22 февраля в 20:00 мск и будет приурочено к старту курса «Reinforcement Learning».
👉Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы занять место на открытом уроке и получить запись.
При поступлении в группу обучения возможны разные способы оплаты и рассрочка платежа
erid: LjN8K9Rfy
💫 Шпаргалка для алгособеса — алгоритмическая сложность, структуры данных, методы сортировки и Дейкстра
▪Читать
@machinelearning_interview
Хотите разобраться в различиях 3 основных направлений Data Science: машинного обучения, data-инженерии и data-аналитики? Узнать, чем занимаются специалисты этой сферы и насколько они востребованы?
👉 Скорее регистрируйтесь на бесплатный мини-курс по Data Science и забирайте приятный бонус: https://epic.st/iwKT_
После просмотра видеоматериалов будет онлайн-встреча с Анастасией Борневой — специалистом в сфере программирования. Разберём пройденный материал и обсудим актуальные вопросы профессии.
🎉 Все участники получат крутые подарки!
Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН: 9704088880
💡 A Guide to Production Level Deep Learning 🎬 📜 ⛴️
Руководство по созданию практических систем глубокого обучения производственного уровня для использования в реальных приложениях.
▪Github
@data_analysis_ml
Станьте бизнес-аналитиком вместе с Практикумом
Наша цель — помочь вам найти своё (рабочее) место в IT. Поэтому мы учим на практике, помогаем готовить резюме и портфолио, проводим тестовые собеседования и предлагаем партнёрские вакансии.
◾️ Нашим выпускникам удавалось совмещать учёбу с работой: учиться можно в любое время, главное — соблюдать дедлайны.
◾️ Если что-то пойдёт не так, можно взять паузу на неотложные дела.
◾️ Оплачивать учёбу можно частями, почти как по подписке.
◾️ Если поймёте, что поторопились с выбором, — достаточно написать об этом в поддержку. Мы вернём деньги за оставшиеся дни учёбы.
Ближайший старт потоков — 29 февраля
→ Кнопка запуска карьерных перемен
💫 Карпатый объявил о своем уходе из OpenAI 4 дня назад.
Сегодня он выпустил реализацию алгоритма Byte Pair Encoding, лежащего в основе GPT и большинства LLM.
Byte Pair Encoding: "Минимальный, чистый, код для алгоритма Byte Pair Encoding (BPE), обычно используемого в токенизации LLM".
Самое интересное? Он написан в 70 строках на чистом питоне. (На самом деле это 37 строк кода, если убрать комментарии и пустые строки.)
Github
@data_analysis_ml
🤖 DataDreamer - это мощная библиотека Python с открытым исходным кодом для легкого создания промптов, синтетических данных и рабочих процессов обучения.
Установка:
pip3 install datadreamer.dev
▪репо: https://github.com/datadreamer-dev/DataDreamer
▪документация: https://datadreamer.dev/docs/latest/#installation
▪abs: https://arxiv.orag/abs/2402.10379
@data_analysis_ml🔥 Дайджест полезных материалов из мира Data Science за неделю
Почитать:
— Топ бесплатных курсов по Python в 2024 году
— Open AI Sora. Модели генерации видео как симуляторы мира
— Очистка данных перед загрузкой в хранилище. Подробное руководство с техническими деталями
— Книга по искусственному интеллекту с открытым исходным кодом от Hugging Face.
— Google представляет Как обучить эффективные LLM на данных
— Курсы Сomputer Science с видеолекциями актуальные в 2024 году
— Google создала MobileDiffusion -модель для быстрой генерации изображений на смартфонах.
— Some (Pleasant) Surprises about the Surprise Module: A Beginner's Thoughts
— Recapping the AI, Machine Learning and Data Science Meetup — Feb 15, 2024
— Anaconda for Machine Learning: A Comprehensive Overview
— 3 Ways To Store Data in Computer Vision Applications
— "Day 30 of My Learning Journey: Setting Sail into Data Excellence! Today's Focus: Mathematics for Data Analysis (Stats Day -9)
— Prompt Engineering For Developers: A Complete Guide!
— How to Build an LLM RAG Pipeline with Upstash Vector Database
— Earthquake Heatmap using Python folium library
— Day 29 of My Learning Journey: Setting Sail into Data Excellence! Today's Focus: Mathematics for Data Analysis (Stats Day -8)
Github
- V-JEPA новый метод обучения машин пониманию и моделированию физического мира с помощью просмотра видео.
- UserSketch — инстремнт для создания чат-бота на основе единой базы знаний с данными, собранными из любых документов, почты, мессенджеров, приложений.
- Огромный кураторский список материалов: обнаружение лиц
- Специализированные библиотеки Python для решения уникальных задач
- Новый фреймворк для создания видео с конкретным человеком.
Посмотреть:
🌐 DeepMind’s New AI Beats Billion Dollar Systems - For Free! (⏱ 07:20)
🌐 OpenAI Sora: The Age Of AI Is Here! (⏱ 08:27)
🌐 Enhance! AI Super Resolution Is Here! (⏱ 07:05)
🌐 C# полный курс 2024. Урок 7 Условия (⏱ 15:06)
🌐 Телеграм бот приема заявок и рассылок! Огромный прирост подписчиков! (⏱ 17:10)
🌐 Запрещенный синтаксис #Python, за который вас уволят! (⏱ 00:50)
🌐 Towards Explainable and Language-Agnostic LLMs with Walid S. Saba (⏱ 35:48)
Хорошего дня!
@data_analysis_ml
💙🎓Прокачайте скиллы c Холдингом Т1! Запускаем программу найма в формате ИТ-интенсива.
Открытые школы Т1 — это новый образовательно-карьерный формат, объединяющий offer week и обучение без отрыва от работы.
🤚Поможем улучшить навыки и освоить новые перспективы, если вы готовы к переменам в карьере и хотите присоединиться к команде Холдинга Т1 — лидера* ИТ-рынка, а также имеете опыт работы от 1 года в одном из направлений подбора.
Направления:
📊Системный аналитик
☕️Разработчик Java
📱Разработчик JS+React
🪲Ручной и авто-тестировщик
📌Как это работает?
🔹Подайте заявку на сайте ⬇️Рассмотрим резюме, если ваш профиль подойдет по опыту и навыкам, то попросим пройти тестирование👌 При успешном прохождении — зачислим в группу
🔹Лучшим назначим интервью и направим оффер!
Формат обучения: онлайн
Программа длится 1 месяц
🏳️Принимаем заявки до 25 февраля! *По версии CNews Analytics 2022, TAdviser 2021 и RAEX 2023
📖 ReadAgent - LLM-агент, который читает и объясняет текст, длина которого в 20 раз превышает длину контекста.
Подобно человеку, он решает, где сделать паузу, хранит нечеткие эпизодические воспоминания о прошлом чтении и ищет подробную информацию по мере необходимости.
▪Colab
▪Статья
▪Проект
@data_analysis_ml
12 стратегий настройки готовых к производству RAG-приложений
В этой статье будем рассматривать конвейер RAG (Retrieval-Augmented Generation — генерация с расширенным извлечением) с точки зрения специалиста по изучению данных.
Мы обсудим потенциальные “гиперпараметры”, с которыми можно экспериментировать, чтобы улучшить производительность конвейера RAG. В качестве аналогии можно привести опыты в сфере глубокого обучения, где, например, методы расширения данных — это не гиперпараметры, а своеобразные рычаги, которые настраивают и с которыми проводят эксперименты.
В этой статье мы также рассмотрим различные применимые стратегии настроек, сами по себе не являющиеся гиперпараметрами.
Мы обсудим нижеуказанные гиперпараметры, распределенные по соответствующим этапам. На этапе поглощения данных конвейером RAG можно добиться повышения производительности за счет:
🟡очистки данных;
🟡разбивки на фрагменты;
🟡эмбеддинг-моделей;
🟡использования метаданных;
🟡мультииндексации;
🟡алгоритмов индексирования.
На этапе вывода (извлечения и генерации) вы можете воспользоваться:
🟢преобразованием запросов;
🟢оптимизацией параметров извлечения;
🟢продвинутыми стратегиями извлечения;
🟢моделями повторного ранжирования;
🟢LLM;
🟢промпт-инжинирингом.
Обратите внимание: в этой статье рассматриваются варианты использования RAG по отношению к текстам. Для мультимодальных RAG-приложений могут применяться иные соображения.
📌 Статья
Вебинар Tarantool «Анализируем данные в real-time»
Когда: 21 февраля, 16:00 МСК
Где: онлайн
Расскажем, как организовать анализ большого объема данных в реальном времени с помощью in-memory колоночной СУБД. На вебинаре поговорим о том:
• Как объединить транзакционные и аналитические (OLAP и OLTP) системы и сократить затраты на дублирование данных.
• Как ускорить аналитические запросы и формировать отчетность в real-time.
• Как организовать хранение и управление данными (Feature Store) для ML-задач.
Также мы рассмотрим практические кейсы применения продукта Tarantool Column Store: формирование финансовой отчетности с минимальными задержками, ускорение и повышение точности антифрод-систем, повышение производительности системы выдачи кредитов.
Спикеры:
• Николай Карлов, директор инновационных проектов VK Tech,
• Руслан Галиев, продуктовый менеджер Tarantool Column Store.
Вебинар будет полезен архитекторам, дата-инженерам, инженерам DevOps и разработчикам аналитических систем.
Регистрация
🧑💻 Code to Flow - бесплатная инновационная нейросеть для анализа, объяснения и визуализации кода.
Это мощный инструмент для разбиения кода на шаги и его объяснения.
Используя ИИ, Code to Flow работает с различными языками программирования и фреймворками.
Он пригодится как при обучении, так и при реальной работе, помогая лучше понимать структуру и логику кода.
▪ Пробовать
@data_analysis_ml
🗓 22 февраля, 16:00
📌Аналитические инструменты для ленивых
Что делать, если хочется заниматься аналитикой данных, а не установкой библиотек и инструментов? Присоединяйтесь на практический вебинар от @Selectel, на котором коллеги расскажут, как получить доступ к GPU без лишней настройки, запустить несколько изолированных JupyterLab на одной GPU и развернуть собственную LLM.
Основные темы:
◽️Инфраструктура с GPU.
◽️Генерация изображений.
◽️ML-эксперименты и запуск LLM.
◽️Сбор данных и BI-аналитика.
Регистрируйтесь на мероприятие и участвуйте в розыгрыше приза за лучший вопрос: https://slc.tl/9fr1o
Реклама ООО «Селектел» erid 2VtzqwfEu69
