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 50 251 подписчиков, занимая 2 653 место в категории Технологии и приложения и 12 492 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 50 251 подписчиков.
Согласно последним данным от 24 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 38, а за последние 24 часа — -6, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 9.10%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 6.25% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 4 571 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 3 142 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 29.
- 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 25 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.
50 251
Подписчики
-624 часа
+447 дней
+3830 день
Архив постов
Разбираем тестовое задание в СБЕР на позицию junior-аналитика
📣 Всем привет! Команда Simulative и наш CEO – Андрон Алексанян приглашаем вас на интенсив, где мы в прямом эфире будем разбирать настоящее тестовое задание на позицию junior-аналитика в компанию СБЕР. Это будет последний обучающий интенсив в этом году.
Нам предстоит проанализировать историю договоров клиентов банка, провести аналитику и сформулировать бизнес-выводы.
📅 Дата: 26 декабря
🕘 Время: 19:00 по Мск
Что будем делать на интенсиве:
➖ Решать задания с помощью SQL
➖ Писать хитрые запросы на SCD, pivot table и другие
➖ Подробно разбирать каждый шаг
➖ Считать retention банка и проводить сегментацию
➖ Проводить аналитику и составлять бизнес-выводы
В прямом эфире мы также расскажем о частых ошибках новичков и поделимся лайфхаками — как достойно пройти собеседование и удивить ревьюера крутыми фишками 🤩
❗️ Записи интенсива не будет. Только один раз и только в live-формате.
А вы готовы бустануть свои знания и скиллы в аналитике?
🔗 Регистрируйтесь на интенсив
Реклама. ООО «АЙТИ РЕЗЮМЕ». ИНН 4025460134. Erid:LjN8KD6DY
🔥 Дайджест полезных материалов из мира Data Science за неделю
Почитать:
— 100 вопросов для подготовки к собесу Python
— Большой тест GPT4, GPT3.5, YandexGPT, GigaChat, Saiga в RAG-задаче. Часть 1
— Полный отчет Github за 2023 о состоянии проектов.
— 9 вопросов для собеседования по SQL в Apple
— Геометрия и навигация
— Разметка данных в 2023 году: текущие тренды и требования будущего
— fsspec и вообще зачем оно нам нужно
— Как мы переезжали с PostgreSQL на Data Lake в AWS и какие грабли собрали по пути
— Расчетная архитектура платформы для A/B-тестов Mail.Ru
— Automate the boring stuff with Julia
— Трёхканальный ИИ
— Decoding a Data Model: Using SchemaSpy in Snowflake ❄️
— Quickly create a personalized data dashboard for your boss.
— What Is Data Analysis and How Can You Get Started?
— Explorando as Funções Específicas da Biblioteca google-cloud-storage no Google Cloud Platform
— Microsoft PHI-2 + Huggine Face + Langchain = Super Tiny Chatbot
— How to rank Fungible Tokens in the TON blockchain by transactions
— A good resource on Algorithms!
— High-level overview of AWS Glue
— What is the population of that region?
— Streamlined Data Processing: A Guide to Cost-Effective ELT Implementation
Посмотреть:
🌐 Mixtral 8x7B - новый ИИ. Нейросети, которые ДОМИНИРУЮТ на другими моделями (⏱ 08:04)
🌐 100 вопросов с собеседований Python. Полный разбор реальных вопросов. (⏱ 34:27)
🌐 💡Задача #Python:Комбинация сумм II #python #программирование #код #yotube #youtube #пито (⏱ 00:54)
🌐 💡Крутая задача #Python: #python #программирование #код #yotube #youtube #питон (⏱ 00:49)
🌐 ODSC Webinar | Preparing for your First Enterprise Large Language Model (LLM) Application (⏱ 48:16)
🌐 Adversarial Validation and Training in Stock Market Price Prediction (⏱ 28:09)
🌐 NVIDIA’s New AI Is 20x Faster…But How? (⏱ 08:16)
🌐 Here’s How ChatGPT is Changing The World! (⏱ 08:33)
Хорошего дня!
@data_analysis_ml
🖥 nbgather: 🧽✨ Spit shine for Jupyter notebooks
nbgather предоставляет инструменты для очистки кода, восстановления потерянного кода и сравнения версий кода в
Jupyter Lab.
Загрузите расширение alpha с помощью следующей команды:
jupyter labextension install nbgather
🖥Github
@data_analysis_ml
🖥 csvs-to-sqlite
Чтобы преобразовать файлы CSV в базу данных SQLite для эффективной работы с данными и их хранения, попробуйте csvs-to-sqlite.
https://github.com/simonw/csvs-to-sqlite
@data_analysis_ml
Хорошие новости для всех, кто интересуется машинным обучением и генеративными нейросетями!
Банк ВТБ и Финтех Хаб Банка России объявляет набор на вторую совместную образовательную программу "Машинное обучение PRO: обработка документов и генеративные нейросети".
Программа состоит из двух модулей:
Теоретический модуль:
- с 12 февраля по 11 марта 2024
- Дистанционный формат
- Включает в себя лекции по основам NLP, обработке изображений, языковым моделям и другим темам
Практический модуль:
- с 18 марта по 8 апреля 2024 года.
- Дистанционный формат с несколькими очными днями в Москве
Лучшим командам будет предложено презентовать разработанный прототип на международной конференции по анализу данных Data Fusion 18 апреля 2024 года (data-fusion.ru)
Подать заявку можно на сайте программы
🖥🐍 mamba-minimal
Простая реализация архитектуры Mamba в одном файле PyTorch.
Mamba - это усовершенствованная модель пространства состояний (SSM), предназначенная для эффективной работы со сложными последовательностями, требующими большого количества данных: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces", разработанной ведущими исследователями Альбертом Гу и Три Дао.
🖥 Github
📖 Paper
🎞 Мамба - замена трансформерам?
@data_analysis_ml
🖥 DataStack
Datastack - это фреймворк с открытым исходным кодом, который позволяет легко создавать веб-приложения, информационные панели , формы ввода данных или прототипы в режиме реального времени, используя только Python - опыт работы с фронтендом не требуется.
В DataStack доступно много готовых виджетов, включая запись текста, выбор из выпадающего списка, списки, кнопки, формы ввода, HTML формы , iframe, разделитель страниц, dataframe, таблицы и многое другое.
pip install pydatastack
from datastack import datastack
ds = datastack(main=True)
ds.subheader('DataStack click counter app')
count = 0
def inc_count():
global count
count += 1
ds.button('Click', on_click=inc_count)
ds.write('counts: ' + str(count))
▪ Github
@data_analysis_ml🖥 Ранний релиз: Skrub - новый инструмент для подготовки данных.
▪Подготовка таблиц для машинного обучения
▪Создан для работы со scikit-learn, Python
▪Устойчив к зашумленным данным
▪Работает с фреймами данных pandas
pip install skrub -U
https://skrub-data.org/stable/
@data_analysis_ml
Легкий старт карьеры в Data Science и анализе данных
Начните с бесплатного урока от Марии Тихоновой – Senior Data Scientist в SberDevices и преподавателя ВШЭ.
В результаты вебинара вы:
- узнаете, чем машинное обучение отличается от классического программирования;
- научитесь решать задачи классификации методами ML;
- обучите свою первую ML-модель для распознавания рукописных цифр.
Занятие пройдёт 26 декабря в 18:00 мск и будет приурочено к старту курса «Специализация Machine Learning». После урока вы сможете продолжить обучение на курсе в рассрочку.
Для бесплатного участия и получения записи регистрируйтесь прямо сейчас: https://otus.pw/lU4k/?erid=LjN8KFngH
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963
🖥 Чтобы протестировать наличие определенного исключения в модульном тестировании, используйте функцию
pytest.raises.
Например, с его помощью можно проверить, будет ли выброшена ошибка ValueError при наличии NaN-значений в столбце group.
@data_analysis_ml🪐 nbcommands позволяет использовать команды Unix в блокнотах Jupyter.
Это позволяет взаимодействовать с блокнотами Jupyter без запуска сервера блокнотов.
pip install nbcommands
▪Github
@data_analysis_ml⚠️ Как получить вакансию в машинном обучении в Европе, Азии и США?
⬆️ Расскажет Валентин Шкулов – Data Scientist в Meson Capital Partners на бесплатном вебинаре.
🔹 На занятии вы познакомитесь с различными этапами собеседований для разных локаций и изучите подходы к подготовке и прохождению интервью
🔹 Узнаете особенности в получении офферов в разных локациях.
🔥 Урок идеально подойдет продвинутым IT-специалистам, практикующим ML и желающим выйти на другие рынки или релоцироваться.
👉 Встречаемся 26 декабря в 19:00 мск в рамках курса «Machine Learning. Advanced».
➡️ Регистрация
https://otus.pw/F6bz/?erid=LjN8K854M
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963
🚀 Выпущен новый инструмент, который упрощает перенос вашего датасета с GitHub в Hugging Face Hub! 🚀
У вас есть ценные датасеты, спрятанные в папке '
data' в репозитории GitHub? Теперь вы можете поделиться ими с ML-сообществом всего за несколько минут 🤗.
https://huggingface.co/spaces/librarian-bots/github-to-huggingface-dataset-migration-tool
@data_analysis_ml⚡️ Colab T4
Выпущена новая версия Colab 🥳
▪Github
@data_analysis_ml
Представляем MakeReal в jupyter-tldraw ✨.
Теперь вы можете вручную рисовать графики сюжет и MakeReal будет превращать их в код c использованием matplotlib прямо в блокноте!
▪Github
@data_analysis_ml
Хотите узнать секреты создания ChatGPT и любого другого LLM-продукта?
Большие языковые модели (LLM) помогают ускорять работу компании, а ML-специалисту — становиться в разы более востребованным.
Чтобы узнать как создавать такие продукты приходите на бесплатный вебинар от школы karpovꓸcourses, на котором вы:
● Изучите паттерны проектирования и построения таких систем (всё проще чем кажется!)
● Разберёте кейсы, где языковые модели ускорят, а где наоборот помешают разработке продукта
● Поймёте, какие навыки необходимы для работы с LLM
Вебинар проведёт Богдан Печёнкин, фаундер AI-стартапа и соавтор Симулятора МЛ-инженера от karpovꓸcourses
Встречаемся 21 декабря в 18:00
Регистрируйтесь, чтобы попасть на вебинар
"Дайте мне 7B Llama 2 и GPU, и я изменю мир".
-- Архимед
@data_analysis_ml
Хотите поэкспериментировать с различными методами обработки данных и гиперпараметрами модели? Редактирование конфигурационного файла вручную каждый раз может быть хлопотным.
Hydra позволяет быстро и легко создавать ин настраивать конфиги, выбирать опции из различных групп конфигураций.
@data_analysis_ml
🔥Подборка лучших обучающих каналов для программистов.
➡️Делитесь с коллегами и Сохраняйте себе, чтобы не потерять
⚡Машинное обучение
Machine Learning - полезные статьи новости гайды и разбор кода
Ml Собеседование - подготовка к собеседовению мл, алгоритмам, кодингу
Ml ru - актуальные статьи, новости, код и обучающие материалы
Ml Jobs - вакансии ML
ML Книги - актуальные бесплатные книги МО
ML чат
🚀 Data Science
Анализ данных - полезные фишки, код, гайды и советы, маст-хэв датасаентиста
Data Jobs - ds вакансии
Аналитик данных
Data Science книги - актуальные бесплатные книги
Big data
🏆 Golang
Golang - подробные гайды, разбор кода, лучшие практики, заметки
Golang собеседование
Golang вакансии
Golang книги
Golang задачи и тесты
Golang чат
Golang news - новости go
#️⃣C#
С# академия
С# заметки — код, лучшие практики, заметки программиста c#
С# задачи и тесты
С# библиотека - актуальные бесплатные книги
C# вакансии - работа
🐍 Python
Python/django
Python Собеседование - подготовка к собеседовению python и разбор алгоритмов
Pro python - статьи, новости, код и обучающие материалы
Python Jobs - вакансии Python
Python чат
Python книги
☕ Java
Java академия
Java вакансии
Java чат
Java вопросы с собеседований
Java книги
💻 C++
C++ академия
С++ книги
C++ задачи - подготовка к собеседовению мл, алгоритмам
C++ вакансии
💥 Хакинг Kali Linux
Kali linux
linux_kal - kali чат
Информационная безопасность
🐧 Linux
Linux academy
🦀 Rust
Rust программирование
Rust чат
🛢Базы данных
Sql базы данных
Библиотека баз данных
SQL чат
📲 Мобильная разработка
Android разработка
Мобильный разработчик гайды и уроки
🖥 Javascript/React/PHP
Javascript академия
React программирование
PHP
Книги frontend
Задачи frontend
🇬🇧 Английский для программистов
🧠 Искусственный интеллект
ИИ и технологии
Neural - нейросети для работы и жизни
Книги ИИ
🔥 DevOPs
Devops для программистов
Книги Devops
Docker
📓 Книги
Библиотеки Книг для программситов
💼 Папка с вакансиями:
Папка Go разработчика:
Папка Python разработчика:
Папка Data Science
Папка Java разработчика
Папка C#
🔥 Дайджест полезных материалов из мира Data Science за неделю
Почитать:
— Как извлекать пользу из данных: подборка материалов
— Что нового в Apache Spark 3.4.0 — Spark Connect — Доработки для Shuffle
— Инструменты продуктового аналитика VK, или Как мы работаем с большими данными
— Наиболее часто используемые команды Linux
— 79 Ресурсов, которые следует прочитать, чтобы улучшить свои навыки в области проектирования систем:
— Бесплатные сертификационные курсы для специалистов по данным
— Бесконечные проверки – к успешному развитию: как мы обеспечиваем качество данных
— Как мы наводим порядок с данными в столичном транспортном институте
— Introduction to NannyML: Model Evaluation without labels
— AI in Finance: Transforming Investment Strategies and Risk Management
— How to Use Pandas for Data Analysis
— Telemedicine capabilities expanded through artificial intelligence
— Google Cloud Storage com Python: Um Guia Completo
— Navigating Financial Insights: Analyzing Stock Data with Python and Visualization
— Unveiling Joint Variability: Exploring Covariance
— Navigating Financial Relationships: Understanding Correlation in Finance
— Amazon QuickSight Summary
— 6 Data Science Projects That Can Supercharge Your Job Prospects!
Посмотреть:
🌐 Mixtral 8x7B - это сет из 8 нейронок, которые работают вместе
🌐 How to use Llama2 locally (⏱ 09:00)
🌐 Ollama — модель уровня GPT. Используй GPT без ограничений и абсолютно бесплатно. (⏱ 07:40)
🌐 Shutil: лучший инструмент для управления файлами Python. (⏱ 17:05)
🌐 💡Задача Python: Максимальное среднее подмассива (⏱ 01:00)
🌐 Как использовать API ChatGpt. Работа с Api c нуля (⏱ 12:42)
🌐 Нахождение позиций в отсортированном массиве #python #array #shorts #сортировка (⏱ 00:40)
🌐 Lightning Interview "Catastrophic AI Risks" (⏱ 01:04:57)
🌐 Finetuning, Serving, and Evaluating LLMs in the Wild - Hao Zhang, PhD (⏱ 29:20)
🌐 New AI: 6,000,000,000 Steps In 24 Hours! (⏱ 08:28)
🌐 NVIDIA’s New AI: Virtual Worlds From Nothing! + Gemini Update! (⏱ 09:40)
Хорошего дня!
@data_analysis_ml
