Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
Анализ данных (Data analysis)
Открыть в Telegram
Data science, наука о данных. @haarrp - админ РКН: clck.ru/3FmyAp
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Анализ данных (Data analysis)
Канал Анализ данных (Data analysis) (@data_analysis_ml) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 50 250 подписчиков, занимая 2 662 место в категории Технологии и приложения и 12 489 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 50 250 подписчиков.
Согласно последним данным от 23 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 44, а за последние 24 часа — -1, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 9.18%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 6.54% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 4 612 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 3 286 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 31.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как llm, контекст, openai, архитектура, deepseek.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Data science, наука о данных.
@haarrp - админ
РКН: clck.ru/3FmyAp”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 24 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.
50 250
Подписчики
-124 часа
+587 дней
+4430 день
Загрузка данных...
Похожие каналы
Облако тегов
Входящие и исходящие упоминания
---
---
---
---
---
---
Привлечение подписчиков
июнь '26
июнь '26
+360
в 14 каналах
май '26
+361
в 20 каналах
Get PRO
апрель '26
+545
в 30 каналах
Get PRO
март '26
+424
в 33 каналах
Get PRO
февраль '26
+5 597
в 63 каналах
Get PRO
январь '26
+2 202
в 125 каналах
Get PRO
декабрь '25
+381
в 19 каналах
Get PRO
ноябрь '25
+637
в 27 каналах
Get PRO
октябрь '25
+473
в 34 каналах
Get PRO
сентябрь '25
+844
в 39 каналах
Get PRO
август '25
+498
в 30 каналах
Get PRO
июль '25
+1 004
в 91 каналах
Get PRO
июнь '25
+835
в 114 каналах
Get PRO
май '25
+345
в 12 каналах
Get PRO
апрель '25
+485
в 38 каналах
Get PRO
март '25
+602
в 17 каналах
Get PRO
февраль '25
+778
в 50 каналах
Get PRO
январь '25
+792
в 50 каналах
Get PRO
декабрь '24
+1 063
в 62 каналах
Get PRO
ноябрь '24
+1 921
в 184 каналах
Get PRO
октябрь '24
+2 266
в 74 каналах
Get PRO
сентябрь '24
+1 544
в 207 каналах
Get PRO
август '24
+1 329
в 48 каналах
Get PRO
июль '24
+1 449
в 57 каналах
Get PRO
июнь '24
+2 129
в 64 каналах
Get PRO
май '24
+1 558
в 46 каналах
Get PRO
апрель '24
+1 838
в 60 каналах
Get PRO
март '24
+1 814
в 32 каналах
Get PRO
февраль '24
+1 919
в 13 каналах
Get PRO
январь '24
+2 481
в 48 каналах
Get PRO
декабрь '23
+1 305
в 41 каналах
Get PRO
ноябрь '23
+5 619
в 82 каналах
Get PRO
октябрь '23
+1 810
в 21 каналах
Get PRO
сентябрь '23
+1 669
в 0 каналах
Get PRO
август '23
+1 481
в 0 каналах
Get PRO
июль '23
+1 093
в 1 каналах
Get PRO
июнь '23
+1 229
в 0 каналах
Get PRO
май '23
+1 932
в 0 каналах
Get PRO
апрель '23
+460
в 0 каналах
Get PRO
март '23
+643
в 0 каналах
Get PRO
февраль '23
+1 030
в 0 каналах
Get PRO
январь '23
+1 205
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '22
+541
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '22
+932
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '22
+1 431
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '22
+1 017
в 0 каналах
Get PRO
август '22
+1 141
в 0 каналах
Get PRO
июль '22
+3 205
в 0 каналах
Get PRO
июнь '22
+6 354
в 0 каналах
| Дата | Привлечение подписчиков | Упоминания | Каналы | |
| 24 июня | +10 | |||
| 23 июня | +15 | |||
| 22 июня | +18 | |||
| 21 июня | +12 | |||
| 20 июня | +41 | |||
| 19 июня | +17 | |||
| 18 июня | +13 | |||
| 17 июня | +12 | |||
| 16 июня | +24 | |||
| 15 июня | +32 | |||
| 14 июня | +12 | |||
| 13 июня | +7 | |||
| 12 июня | +11 | |||
| 11 июня | +5 | |||
| 10 июня | +12 | |||
| 09 июня | +10 | |||
| 08 июня | +10 | |||
| 07 июня | +10 | |||
| 06 июня | +14 | |||
| 05 июня | +15 | |||
| 04 июня | +21 | |||
| 03 июня | +8 | |||
| 02 июня | +17 | |||
| 01 июня | +14 |
Посты канала
Repost from Machinelearning
📌 WSJ: коммерческие сделки OpenAI связаны с ростом личных инвестиций Сэма Альтмана
The Wall Street Journal со ссылкой на судебные документы, ставшие публичными в ходе процесса "Маск против OpenAI", опубликовала расследование о том, что контракты OpenAI повышали оценку стартапов, в которые лично вкладывается Сэм Альтман.
Для контекста: Альтман не владеет долей в самой OpenAI, поэтому его доходы зависят от внешних инвестиций.🟡Механизм OpenAI заключает контракт или соглашение о сотрудничестве, что поднимает оценку стартапа. Затем крупные акционеры OpenAI (например, Thrive Capital) или партнёры (SoftBank) выкупают доли стартапа, от чего личное состояние Альтмана растёт, так как он является их инвестором. 🟡Helion В 2025 году Сэм предлагал OpenAI вложить около $500 млн в термоядерный стартап Helion. Часть сотрудников восприняла идею с настороженностью, и от прямых инвестиций компания отказалась. В марте 2026 года стороны подписали пересмотренное соглашение о сотрудничестве и тогда же Альтман вышел из совета директоров Helion, объяснив это конфликтом интересов. В июне 2026 года Helion оценили в $15,5 млрд, а личная доля Альтмана выросла как минимум до $4,1 млрд. 🟡Cerebras После того как производитель чипов получил от OpenAI обязательство о закупках и провёл IPO, стоимость доли Альтмана выросла более чем в 6 раз по сравнению с декабрём 2025 года. 🟡Retro Biosciences После соглашения о научном сотрудничестве с OpenAI доля Альтмана в этой компании по продлению жизни к декабрю 2025 года достигла $258 млн.
Всего, по данным WSJ, не менее 10 компаний из инвестиционного портфеля Альтмана имеют сделки с OpenAI.🟡На это обратили внимание власти Комитет Палаты представителей США по надзору начал официальное расследование, а генеральные прокуроры нескольких штатов призвали Комиссию по ценным бумагам и биржам проверить деятельность главы OpenAI в преддверии IPO.
Сам Альтман и представители компаний называют сотрудничество обычной практикой.@ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
| 2 | Лето — время начать: освойте Data Science на выгодных условиях
Хотите не просто теоретически разбираться в устройстве нейросетей, а уметь создавать их самостоятельно? Центр непрерывного образования ФКН НИУ ВШЭ предлагает присоединиться к структурированному и выстроенному практикующими экспертами обучению науке о данных.
Станьте специалистом по Data Science высокого уровня:
🟣первая программа профессиональной переподготовки, получившая аккредитацию Альянса в сфере искусственного интеллекта;
🟣вы пройдете весь путь: от высшей математики и программирования до нейросетей и работы с большими данными.
Программа включает курсы по ключевым дисциплинам:
🟣Математика для анализа данных;
🟣Алгоритмы и структуры данных;
🟣Программирование и автоматизация;
🟣Прикладная статистика для машинного обучения;
🟣Машинное и глубинное обучение.
Специальное предложение для тех, кто запишется на ближайший запуск:
⭐️ Скидка 10% на обучение
⭐️ Курс по BI в подарок
📁Старт: 30 июня.
Подробнее о программе 📍 | 1 495 |
| 3 |  NVIDIA CUDA-Q всё сильнее становится мостом между квантовыми вычислениями и реальными задачами.
Рабочий квантовый компьютер появится не сам по себе, а через гибридный подход, где QPU работают вместе с GPU-ускоренной симуляцией.
Уже сейчас экосистема двигается в эту сторону:
• Aegiq и Quantum Motion развивают quantum chemistry workflows
• Classiq использует CUDA-Q для поиска квантовых применений в финансах
• FirstQFM показал quantum foundation models на суперкомпьютере Leonardo
• Eclipse Qrisp, Fraunhofer FOKUS и Qilimanjaro строят свои решения вокруг CUDA-Q
• qBraid стал CUDA-Q target и расширяет доступ к разным QPU-провайдерам
• QCentroid делает QuantumOps workflows на CUDA-Q
• Welinq соединяет distributed quantum compiler с GPU-ускоренной проверкой схем
Гибридные workloads, GPU-симуляция, QPU-доступ и инструменты разработки - именно так квантовая индустрия будет двигаться к практической пользе.
https://developer.nvidia.com/cuda-q | 1 769 |
| 4 | Самый быстрый запрос — тот, который не пришлось выполнять ✌️
Именно поэтому Redis давно стал одним из основных инструментов для ускорения приложений и снижения нагрузки на базы данных.
Но вместе с производительностью появляются новые вопросы: как работать с устаревшими данными, правильно инвалидировать кэш и не превратить ускорение системы в источник новых проблем?
Об этом поговорят на вебинаре Cloud.ru — «Эволюция приложения в облаке: как настроить кэш с Redis и ничего не сломать».
📌 30 июня, 11:00 МСК
Эксперты разберут:
▶️реальные сценарии использования Redis
▶️стратегии кэширования
▶️типичные ошибки, которые встречаются даже в зрелых системах
👉Зарегистрироваться👈
А если вы пропустили предыдущие «серии» — они доступны по ссылкам:
1️⃣ Эволюция приложения в облаке: как навести порядок в артефактах и образах
2️⃣ Эволюция приложения в облаке: как запустить микросервисы в Managed Kubernetes
3️⃣ Эволюция приложения в облаке: как обеспечить стабильность баз данных при росте проекта и нагрузок | 1 782 |
| 5 | OpenAI теперь идёт не только в модели, но и в железо.
Компания вместе с Broadcom представила Jalapeño — первый собственный AI-чип для инференса LLM. Его задача простая: быстрее, дешевле и стабильнее запускать ChatGPT, Codex, API и будущих AI-агентов.
Главное: чип сделали от идеи до tape-out всего за 9 месяцев, а в разработке помогали сами модели OpenAI.
Это уже не просто гонка моделей. Это гонка полной AI-инфраструктуры: чипы, сеть, дата-центры, софт и продукты в одной связке.
https://openai.com/index/openai-broadcom-jalapeno-inference-chip/ | 2 285 |
| 6 | Один из лучших вводных материалов по прикладной линейной алгебре, который мне попадался.
Этот курс объясняет векторы, матрицы и метод наименьших квадратов с самых основ, а затем связывает их с реальными задачами:
• подгонка данных
• машинное обучение
• оптимизация
• обработка изображений
• системы управления
Это материал, который можно рекомендовать студентам, инженерам и всем, кто хочет понять математический фундамент современной data science.
PDF: http://web.stanford.edu/~boyd/vmls/vmls.pdf | 2 279 |
| 7 | LLM в поддержке: от шаблонов к точной работе с документами компании
✅ На открытом уроке разберём, как устроены современные решения на базе LLM, почему они не просто генерируют текст, а используют знания компании для подготовки ответов, и как такие инструменты помогают ускорять обработку обращений.
На практических примерах покажем, как документы превращаются в базу знаний для ИИ, как происходит поиск информации по запросу клиента и каким образом LLM помогает оператору поддержки готовить ответы. Также поговорим о том, как подобные решения применяются в бизнесе уже сегодня.
Урок пройдёт 6 июля в 20:00 МСК в преддверии старта курса «LLM-инженер». Это возможность познакомиться с современным подходом к созданию интеллектуальных сервисов, задать вопросы эксперту и понять, как внедрять подобные решения в реальные процессы компании.
➡️ Регистрация открыта: https://otus.pw/Jafm/?erid=2W5zFHM9zVf
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. | 2 554 |
| 8 | Oracle сократила штат на 13% за последние 12 месяцев и в годовом отчёте за понедельник упомянула внедрение AI как одну из причин.
Численность сотрудников Oracle снизилась со 162 000 до 141 000 человек.
Это сокращение на 13%, которое компания напрямую связала с внедрением AI в свои операционные процессы.
При этом расходы Oracle на реструктуризацию выросли до $1,8 млрд против $374 млн ранее.
Капитальные затраты увеличились на 162% и достигли $55,7 млрд.
Свободный денежный поток упал до минус $23,7 млрд.
Источник: официальный SEC 10-K компании Oracle
d18rn0p25nwr6d.cloudfront.net/CIK-0001341439/0723dfa7-be5f-4227-9da6-eff3cce376a8.pdf | 2 909 |
| 9 |  Anthropic анонсировала Claude Tag - новый способ для команд работать с Claude прямо в Slack.
Суть простая: Claude подключается к рабочему пространству как полноценный участник команды.
Вы сами выбираете, к каким каналам и инструментам у него будет доступ.
Дальше всё так:
• вы отмечаете Claude в переписке, ставите задачу и продолжаете заниматься своими делами.
• Claude выполняет поручение асинхронно, не ломая рабочий поток команды.
Claude Tag вырос из Claude Code, но стал более проактивным и командным инструментом.
По словам компании, 65% кода продуктовой команды создаётся через внутреннюю версию Claude Tag.
https://www.anthropic.com/news/introducing-claude-tag | 3 767 |
| 10 |  ⚡️ 1-bit GLM-5.2 GGUF против Claude 4.8 Opus и GPT-5.5.
Авторы дали трём моделям один и тот же промпт и сравнили ответы в режиме one-shot, без дополнительных уточнений и доработок.
1-bit GLM-5.2 GGUF запускалась локально на Mac Studio M3 Ultra с 256 ГБ RAM и выдавала около 21,6 токена в секунду.
Какой результат вам нравится больше?
GGUF: https://huggingface.co/unsloth/GLM-5.2-GGUF | 3 521 |
| 11 | Теперь на GitVerse — зеркало PyPI! ⚡️
Python‑пакеты переехали на российскую платформу для разработчиков GitVerse — теперь зависимости подтягиваются быстрее, а пайплайны не зависят от доступности внешнего PyPI.
Остаётся только выбрать: установить зеркало как основной источник или оставить как «страховку».
Гайд по подключению. | 3 433 |
| 12 |  Когда ИИ используется так, остается тольок аплодировать 🤣🤣 | 3 448 |
| 13 | Anthropic, возможно, сама «запугала» рынок настолько, что в итоге попала под экспортный бан на ИИ.
В 2026 году 5 из каждых 1000 слов, которые использовала Anthropic, были связаны с рисками, регулированием или ограничениями.
Это в 8 раз больше, чем у Сэма Альтмана.
Сравнение употребления слов в заявлениях Anthropic и OpenAI:
«risk»: 336 против 30
«safeguard»: 121 против 33
«vulnerability»: 128 против 10
https://www.ft.com/content/16ace46c-aeac-40c9-8598-3c01fa4481cb | 4 626 |
| 14 | Выбираем железо для обучения и инференса моделей 🔝
Простая формула: чем больше у модели параметров, тем более мощное железо нужно для ее инференса. Найти решение для нейросетей разного масштаба можно в Selectel.
Более 15 моделей видеокарт — от RTX 4090 до B300 — доступны к аренде в облаке и на выделенных серверах. Облачные серверы подойдут для тех, кому нужна гибкость и быстрая масштабируемость, а выделенные — когда необходима физическая изоляция инфраструктуры, а нагрузки стабильные. Видеокарты в облаке можно арендовать даже на час, цена стартует от 5 рублей.
Выбирайте оптимальный сервер с GPU и арендуйте его от 5 рублей в час: https://slc.tl/aitoq
Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFJumeY9 | 3 399 |
| 15 |  Рассуждение LLM не обязано быть одной линейной цепочкой промптов.
Graph of Thoughts, или GoT, - это официальная Python-реализация статьи «Graph of Thoughts: Solving Elaborate Problems with Large Language Models» для разработчиков, которые экспериментируют со структурированным reasoning у LLM.
Инструмент помогает тестировать более сложные схемы рассуждений: задача моделируется как Graph of Operations, а контроллер выполняет этот граф, используя LLM как движок.
Ключевые возможности:
• graph-based reasoning flow — сложные задачи можно описывать как операции над «мыслями», а не как одну линейную цепочку
• flexible operation graph — можно строить GoO, похожие на Graph of Thoughts, Chain-of-Thought или Tree-of-Thought
• готовая установка — через PyPI: pip install graph_of_thoughts, либо editable-install из исходников
• готовые примеры — сортировка, подсчёт ключевых слов, пересечение множеств и объединение документов лежат в папке examples
• прозрачные результаты — контроллер может сохранять output-графы с операциями, мыслями, оценками, валидностью, расходом токенов и стоимостью
Проект open-source и распространяется под BSD-style лицензией репозитория.
github.com/spcl/graph-of-thoughts | 3 307 |
| 16 |  Quake сегодня исполнилось 30 лет. 🎉
Спустя три десятилетия всё ещё актуален интересен исходный код игры, которая помогла сформировать современные игровые движки, мультиплеерные сетевые технологии и культуру моддинга. 🎮
GitHub: github.com/id-software/quake | 3 836 |
| 17 | Киберагентства Five Eyes предупредили, что frontier AI-модели, способные резко усилить кибератаки против правительств и бизнеса, могут появиться уже через месяцы, а не годы.
Об этом пишет The Guardian.
Предупреждение появилось после того, как США заблокировали доступ иностранных граждан к модели Anthropic Fable из-за опасений, что системы вроде Mythos и Fable могут изменить как наступательную, так и оборонительную кибербезопасность.
«Ожидается, что frontier AI-модели превзойдут текущие ожидания индустрии и фундаментально изменят как наступательные, так и оборонительные кибервозможности. Речь идёт не о годах, а о месяцах»,
- говорится в предупреждении агентств Five Eyes.
https://www.theguardian.com/technology/2026/jun/22/anthropic-claude-fable-ai-model-artificial-intelligence-national-security | 3 702 |
| 18 | Яндекс приглашает в магистратуры по разработке умных устройств на ФКН НИУ ВШЭ и ФПМИ МФТИ
Вот почему это топ:
1. Программы создавали опытные технические преподаватели универов + инженеры Алисы и Умных устройств Яндекса.
2. Совмещение теоретической базы и постоянной практики на задачах с рынка
3. Полный спектр работы над разработкой умных устройств: проектирование, создание ПО, интеграция ML, внедрение
Узнать все подробности программ и поступления можно по ссылке. | 3 534 |
| 19 | Новое исследование, опубликованное в Nature: ИИ может экономить время, но первые данные показывают, что он способен ослаблять ключевые профессиональные навыки.
В польском исследовании по колоноскопии у опытных эндоскопистов показатель обнаружения аденом без помощи ИИ снизился с 28,4% до 22,4% после внедрения ИИ в рабочий процесс.
Это не значит, что ИИ за одну ночь сделал врачей невнимательными.
Проблема глубже: навык поддерживается за счёт сопротивления.
Нужно смотреть, оценивать, сомневаться, исправлять себя и оставаться мысленно ответственным за следующий шаг.
Когда машина начинает подсвечивать подозрительный участок, человеческий глаз постепенно меняет роль: уже не ищет сам, а подтверждает найденное.
Та же закономерность видна и в программировании.
В рандомизированном исследовании 2026 года ИИ помог части разработчиков быстрее выполнять задачи, но сильное делегирование ослабляло концептуальное понимание, чтение кода и навык отладки.
nature.com/articles/d41586-026-01947-1 | 3 643 |
| 20 | Создаём будущее прямо сейчас — приглашаем тебя принять участие! 💚
На связи команда Центра перспективных AI-разработок в индустриях — мы решаем задачи государственного масштаба: внедряем передовые технологии ИИ в госуправление, отрасли экономики и банковскую сферу.
Сейчас мы ищем будущих коллег — NLP/CV-специалистов, которые усилят нашу команду и будут:
✅ Экспериментировать с новейшими языковыми моделями и sota harness.
✅ Создавать мультиагентные системы на базе LLM.
✅ Работать с мультимодальными данными.
✅ Оптимизировать модели для промышленного применения и edge‑устройств.
Чувствуешь, что это твоё? Регистрируйся на One Day Offer — он состоится 27 июня! | 3 623 |
