Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
LEFT JOIN
Открыть в Telegram
Понятно про анализ данных, технологии, нейросети и, конечно, SQL. Услуги — leftjoin.ru Курсы по аналитике — https://stepik.org/users/431992492 Автор — @valiotti Реклама — @valiotti Перечень РКН: https://tapthe.link/PpkTHavwS
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала LEFT JOIN
Канал LEFT JOIN (@leftjoin) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 43 045 подписчиков, занимая 3 125 место в категории Технологии и приложения и 14 731 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 43 045 подписчиков.
Согласно последним данным от 29 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -759, а за последние 24 часа — -16, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 17.68%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 11.62% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 7 611 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 5 001 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 14.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как аналитика, sql, данными, datalens, csv.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Понятно про анализ данных, технологии, нейросети и, конечно, SQL.
Услуги — leftjoin.ru
Курсы по аналитике — https://stepik.org/users/431992492
Автор — @valiotti
Реклама — @valiotti
Перечень РКН: https://tapthe.link/PpkTHavwS”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 30 июня, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
43 045
Подписчики
-1624 часа
-1217 дней
-75930 день
Архив постов
43 045
Repost from настенька и графики
PivotTableJS – библиотека для быстрого исследования данных в Jupyter Notebook. Все с drag-n-drop, дата саентисты советуют.
43 045
FULL JOIN – закрытый канал для полного погружения в аналитику данных
Друзья, мы решили запустить новый формат – профессиональное комьюнити для тех, кому хочется больше экспертного контента от меня лично и команды моих лучших аналитиков. В отличие от этого публичного канала, там мы будем выпускать гораздо больше профессионального подробного контента для вас. А это значит, что мы постараемся раскрывать именно те темы, которые вы будете запрашивать (в рамках нашей с вами любимой области – аналитики и инжиниринга данных).
В канале будет полная и подробная информация по вопросам аналитики данных (и не только!), которую я собирал годами и очень бы хотел знать на заре своей карьеры. Конечно, этот проект – чистый эксперимент, однако, я собираюсь по-честному делиться там проверенной информацией.
Что будет в канале?
– Продвинутый уровень SQL для полного погружения: детальный разбор оконных функций и других рецептов в SQL
– Подробные гайды (к примеру, «Как собрать базу Telegram-подписчиков» с примерами кода на Python)
– Мои уроки о создании консалтинговой компании по вопросам аналитики и инжинирингу данных в России и за рубежом (юридические и налоговые тонкости, лайфхаки по оптимизации налогов)
– AMA-сессии со мной (вы спрашиваете, я отвечаю в формате текста или аудио)
– Закрытый чат для участников коммьюнити
Как часто будут выходить материалы в канале?
Мы планируем выпускать 3-6 полноценных материалов в месяц + бонусные выпуски и ответы на ваши вопросы!
Как попасть в комьюнити?
Стоимость ежемесячной подписки на выбор:
350 рублей
6 евро
Как все происходит?
1. Вы подаете заявку на вступление (по выбранной ссылке на оплату)
2. Оплачиваете доступ с помощью бота @donate
3. Получаете доступ к каналу и чату
4. Прокачиваете свои аналитические навыки и углубляете знания вместе с FULL JOIN
Жду вашего полного присоединения!
43 045
+2Недавно я выступал с докладом о задачах генерации текстов на конференции Linq (было классно, спасибо организаторам!).
Помимо прочих интересных встреч сфоткался вместе с великим Время Валеры!
43 045
Аудитория канала LEFT JOIN не перестает расти! Мы вновь хотим узнать о вас больше и понять как меняется наша аудитория.
Охарактеризуйте себя:
43 045
Data Heroes продолжают говорить о волшебной визуализации данных! 🎨
В этом эпизоде вы узнаете больше об истории этого направления, его расцвете и роли в современном мире. Наши эксперты – звезды специализации – расскажут:
- Какие особенности у русскоязычного датавиз-комьюнити?
- Вырос ли уровень визуальной грамотности?
- Какая польза датавиза для бизнеса?
- Почему современный мир невозможно представить без визуализации данных?
И, конечно же, будут новые советы для юных волшебников джунов! Включайте подкаст и начинайте увлекательное путешествие вместе с нами! 🚀
БОНУС: мы собрали для вас пост с полезными материалами по датавизу от спикеров первой и второй части эпизода о визуализации. Скоро он будет опубликован на канале – следите за обновлениями! 📚
СПИКЕРЫ: Андрей Дорожный, Анастасия Кузнецова, Никита Рокотян
Слушайте подкаст на платформах: Spotify, Anchor, Apple Podcasts, Google, Yandex, Overcast, Mave, Castbox, Telegram (↓)
#подкаст #DataHeroes
43 045
Mathics, аналог Wolfram Research Mathematica
Когда-то давно я писал о Wolfram Research Mathematica, но сегодня я хотел бы рассказать вам об альтернативном варианте такой системы – Mathics. Она имеет модульную структуру, что позволяет запускать ее элементы с индивидуальными зависимостями и минимальными требованиями по ресурсам.
Mathics — бесплатный проект с открытым кодом, синтаксис и функции которой совместимы с Wolfram Research Mathematica. Полагающаяся на экосистему Python, Mathics может быть установлена из Python Package Index (PyPI) или посредством контейнера Docker.
Кстати, уже давно существует Octave (который является аналогом Matlab).
В состав Mathics входят:
• Mathics Core, обязательный компонент для любой работы с системой;
• mathicsscript, клиент с пользовательским интерфейсом;
• Mathics-Django, веб-сервер для браузера с выводом в формате MathML и графикой от Three.js.
Основную документацию разработчики выложили онлайн в PDF. А регулярно обновляемый справочник по внутренней документации Mathics можно найти здесь.
43 045
🍂 Не осень, а сезон ренейминга какой-то! 🍁
Помните RStudio? Ребята решили переименовать свой продукт в Posit, и теперь их новый сайт и все контакты тоже основаны на домене posit.co. По заявлению главных инженеров RStudio/Posit, ребрендинг инструментов имеет чисто эстетические цели и не повлияет на политику компании, функционал и доступность их продуктов.
To posit — это настоящее слово, которое переводится с английского как «класть в основу доводов» или «предлагать для обсуждения». Вдохновившись идеей создания новых возможностей для научного познания мира, Джозеф Аллер, основатель RStudio, решил подчеркнуть в новом названии ту доступность работы с данными, которую дают инструменты с открытым исходным кодом.
А как часто вы пользовались RStudio? И что предпочитаете, RStudio Desktop или RStudio Server?
43 045
🖌 Цвет в визуализации данных 🎨
Как говорили в нашем вчерашнем выпуске подкаста, цвет — один из основных инструментов, который мы используем для визуализации данных. В колористике считается, что у цвета есть 4 характеристики: цветовой тон, яркость, насыщенность и светлота тона.
Дизайнер Лиза Шарлотта Мут написала статью о том, когда использовать тона (качественную палитру), а когда оттенки или градиенты (количественную палитру). А мы не могли не перевести ее, так как цвет — это универсальный язык визуализации, и каждый, кто работает с цветом, должен знать, какие подводные камни и наблюдения подметили зарубежные специалисты по датавизу.
43 045
На связи Data Heroes и сегодня в нашей школе чародейства и волшебства… Стоп. Мы же не Хогвартс🧙🏻
Однако, сегодняшняя тема подкаста – практически магия, ведь она превращает понятные лишь аналитику таблицы и метрики в очевидные и красочные результаты. Мы поговорим о визуализации данных. ✨
Наши эксперты – топовые профессионалы и настоящие звезды датавиза. Сегодня они расскажут о своем пути в профессии и ответят на самые важные вопросы:
- Почему график стоит тысячи слов?
- Как убеждать одним графиком и нужно ли вообще это делать?
- Правда ли, что датавиз управляет общественным мнением?
- С чего начать новичку в специальности?
- Технические навыки или творчество - чего больше в визуализации?
Скорее включайте подкаст и погружайтесь в датавиз вместе с нами! 🚀 Спойлер: Это только первая часть выпуска о визуализации — через неделю будет продолжение!
БОНУС: в эпизоде будет много отличных рекомендаций, полезных материалов по визуализации данных! 📗
⭐ ALL STARS CAST: Роман Бунин, Татьяна Мисютина, Наталья Степанова, Александр Богачев ⭐
Слушайте подкаст на платформах: Spotify, Anchor, Apple Podacsts, Google, Yandex, Mave, Castbox, Overcast, Telegram (↓)
43 045
Сервис для менеджмента экспериментов и фичей в продукте – EXPF Sigma
Над каким бы онлайн-продуктом вы ни работали, сомнения в правильности выбора есть всегда. Для того чтобы развенчать все сомнения нужно проводить A/B тесты, ведь это бесценный кладезь информации для всех, кто принимает решения в онлайн-среде. Но как и где их проводить?
Мои друзья из продуктовой и консалтинговой компании EXPF уже создали улетную платформу EXPF Sigma, на которой можно:
1. Запускать эксперименты на любые сегменты пользователей при помощи фича-менеджера
2. Управлять доставкой фичей после проведенного эксперимента используя сегментацию и фича менеджер
3. Запускать эксперименты со слоями и без слоев
4. Отправлять информацию о экспериментах в любую систему аналитики
Теперь после простой интеграции вы сможете запускать сколько угодно экспериментов по любым правилам и развивать свой продукт в разы быстрее 😎
#leftjoin_рекомендует
43 045
Практический гайд по деплою модели на базе GPT-2
Для своего генератора твитов в стиле Илона Маска, мы развернули стилизованную модель GPT-2 для получения логических выводов в режиме реального времени (Real-time inference) с помощью Amazon SageMaker. А чтобы полученный опыт не пропал даром, собрали все скриншоты в последовательный гид с комментариями по SageMaker JumpStart, выбранной нами модели Hugging Face и подробным объяснением, как работать с такой моделью GPT-2 извне AWS.
Оставляйте реакции, если такие статьи вам полезны, и пишите в комментариях, какие темы и задачи нам еще стоит разобрать!
