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 51 916 подписчиков, занимая 2 560 место в категории Технологии и приложения и 11 803 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 51 916 подписчиков.
Согласно последним данным от 03 ноября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 1 220, а за последние 24 часа — -7, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 9.49%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 8.01% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 4 927 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 4 158 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 212.
- 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 04 ноября, 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.
51 916
Подписчики
-724 часа
+737 дней
+1 22030 дней
Архив постов
🧲 Caltech сделал рекордный квантовый компьютер — 6 100 кубитов на нейтральных атомах.
💡 В чём прорыв:
Кубиты держатся 12,6 секунд - значит, можно сделать миллионы операций, пока они не «сломаются» от шума.
Управление с точностью 99,98% - критично, потому что коррекция ошибок работает только при редких сбоях.
Лазеры-«пинцеты» разделяют один луч на 12 000 мини-ловушек, которые удерживают атомы в вакууме.
Атомы можно переставлять, не теряя квантовое состояние - это даёт гибкость системе.
🚀 Конкуренты (IBM, Quantinuum) тоже гонят: цель — 100 000 кубитов к 2033 году и полная защита от ошибок к 2029.
decrypt.co/341716/caltech-builds-worlds-largest-neutral-atom-quantum-computer
МТС приглашает на масштабный ИТ-чемпионат True Tech Champ 2025!
Соревнования пройдут в двух треках: алгоритмы и программирование роботов. Участвовать могут начинающие ИТ-специалисты и опытные разработчики.
В этом году ты сможешь:
— решать алгоритмические задачи в индивидуальном зачете;
— объединиться в команду с другими участниками и управлять роботом в лабиринте с помощью кода;
— попасть на офлайн шоу-финал в качестве участника или зрителя;
— побороться за призовой фонд 10 250 000 рублей.
Отборочные этапы состоятся онлайн, финал — 21 ноября в МТС Live Холл в Москве.
Регистрация открыта до 20 октября. Подай заявку прямо сейчас.
🚀 Datarus Jupyter Agent: Умный анализ данных
Datarus Jupyter Agent — это мощная система многоступенчатого рассуждения, позволяющая выполнять сложные аналитические задачи с автоматическим восстановлением ошибок и синтезом результатов. Интеграция с Jupyter и Docker обеспечивает надежную среду для анализа данных.
🚀 Основные моменты:
- Многоступенчатое рассуждение с использованием модели Datarus
- Интеграция с Docker для изолированного выполнения
- Поддержка TensorFlow, PyTorch и scikit-learn
- Автоматическое восстановление ошибок
- Управление Jupyter-ноутбуками и экспорт результатов
📌 GitHub: https://github.com/DatarusAI/Datarus-JupyterAgent
@data_analysis_ml
Save the date — 30 октября идем на Яндекс Analytics Talks Meetup
Аналитики Городских сервисов Яндекса расскажут о том, как эффективно использовать данные и искать точки роста продуктов. В программе:
Доклады о том, как создавать продукты и делать их лучше для пользователей. Поговорим про новые фичи, поделимся метриками и сложностями при запусках. Дискуссия про LLM и GenAI в контексте DWH и аналитики — обсудим, приносят ли инструменты реальную пользу или это только хайп.
А еще афтепати с настолками и неформальное общение с экспертами Городских сервисов Яндекса.
📌 30 октября, сбор гостей с 18:00
📌 Москва, офлайн
Регистрируйтесь и зовите друзей!
Мероприятие бесплатное. Количество мест ограничено — пожалуйста, дождитесь нашего подтверждения.
💸 BigTech удваивает ставки на ИИ
- В 2025 компании потратят $345 млрд на AI-инфраструктуру - рост в 2,5 раза за два года.
- Для сравнения: мировой телеком тратит ~$1,5 трлн.
- Проект OpenAI Stargate ($500 млрд к 2029) = ~25% от прогнозируемых $2 трлн при росте в 58% год за годом.
Сэм Альтман видит экспоненту — и она уже в цифрах.
Бизнесу данные нужны как воздух📊
На их основе компании принимают важные стратегические решения. Поэтому спрос на аналитиков растёт в самых разных сферах: от банковской до медицинской.
На курсе «Аналитика данных с МФТИ» готовят специалистов универсальной квалификации. За 10 месяцев вы научитесь использовать Python для анализа данных, применять методы ИИ в своих задачах и работать с базами данных.
С универсальными знаниями вы сможете строить карьеру в одном из трёх направлений аналитики:
➡️Аналитика данных.
➡️Data Science.
➡️Инженерия данных.
🎓 После обучения получите дипломы о профессиональной переподготовке от МФТИ и Нетологии. Центр развития карьеры поможет с трудоустройством, резюме и портфолио.
Записывайтесь на курс и становитесь универсальным специалистом в аналитике → https://netolo.gy/eovL
Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125 Erid: 2VSb5wPuu7P
🚀 Вышел Postgres 18 — с поддержкой Async I/O
Раньше все операции чтения были блокирующими, теперь - нет.
Результат: огромный прирост производительности для приложений с интенсивным чтением.
⚡️ Async I/O включён по умолчанию в Postgres 18!
Что интересного:
- Новый алгоритм skip scan для многостолбцовых индексов
- Параллельное построение GIN-индексов (JSON, полнотекст)
- Виртуальные генерируемые столбцы (значения считаются на лету)
- Функция
uuidv7() — UUID с временной сортировкой
- Сохранение статистики планировщика при мажорных апгрейдах
- Поддержка OAuth 2.0, улучшения TLS и безопасности
- Новый протокол взаимодействия клиентов и утилит — v3.2
🟠 Релиз: https://www.postgresql.org/about/news/postgresql-18-released-3142/
🔊 OpenAI готовится выпускать свое первое «железо» к 2026–2027
Что происходит:
- В OpenAI пришло уже более 24 специалистов из Apple в этом году - в области интерфейсов, камер, аудио, носимых устройств и производства. Команду ведёт Тан Тан, 25 лет проработавший в Apple, теперь - Chief Hardware Officer OpenAI.
- Один из описанных концептов — умная колонка без экрана, плюс исследуются очки, диктофон и носимый пин - как дополнение к смартфону или ноутбуку.
- OpenAI обсуждает модули колонок с Goertek и опирается на китайскую цепочку поставок Apple, что ускорит массовый запуск, но усиливает геополитические риски.
- Фундамент — сделка на $6,5 млрд: покупка io Products у Джони Айва, чья команда теперь интегрирована в OpenAI (при этом LoveFrom продолжает независимую работу).
⚡ Реалии рынка: провал Humane Pin (HP купила и закрыла за $116M) показывает, насколько жестким является сегмент.
🎙️ Если первый продукт будет без экрана и голосоцентричным — успех зависит от:
- дальнобойных микрофонных массивов
- beamforming и низкой задержки wake word
- on-device фильтрации
- плавного облачного хэнд-оффа для быстрых ответов в реальных условиях.
Источник: https://www.theinformation.com/articles/openai-raids-apple-hardware-talent-manufacturing-partners
🚀 Вышел Postgres 18 — с поддержкой Async I/O
Раньше все операции чтения были блокирующими, теперь - нет.
Результат: огромный прирост производительности для приложений с интенсивным чтением.
⚡️ Async I/O включён по умолчанию в Postgres 18!
Что интересного:
- Новый алгоритм skip scan для многостолбцовых индексов
- Параллельное построение GIN-индексов (JSON, полнотекст)
- Виртуальные генерируемые столбцы (значения считаются на лету)
- Функция
uuidv7() — UUID с временной сортировкой
- Сохранение статистики планировщика при мажорных апгрейдах
- Поддержка OAuth 2.0, улучшения TLS и безопасности
- Новый протокол взаимодействия клиентов и утилит — v3.2
🟠 Релиз: https://www.postgresql.org/about/news/postgresql-18-released-3142/
Alibaba Group представила Memp — новый фреймворк, который даёт LLM-агентам обучаемую и обновляемую процедурную память.
📈 Результат — более высокая успешность и эффективность при сложных задачах.
🧠 Memp превращает прошлый опыт агентов в детальные инструкции и абстрактные стратегии, постоянно совершенствуясь по мере накопления данных.
🔄 Память можно даже передавать более слабым моделям, повышая их возможности.
https://huggingface.co/papers/2508.06433
🆕 Hugging Face представили **AI Sheets** — no-code инструмент для создания и обработки таблиц с помощью ИИ.
- Выглядит как обычная таблица, но вместо формул — тысячи моделей
- Поддержка OpenAI-совместимых и локальных LLM
- Можно добавлять столбцы с промптами, редактировать данные вручную или через лайки
- Запуск онлайн или локально (Docker / pnpm)
- Полностью опенсорс (Apache-2.0), легко встроить в пайплайны
- Подходит для классификации, трансформации данных, синтетики и «vibe-тестов» моделей
⚡️ Попробовать
#AI #NoCode #datasets #HuggingFace #LLM
+1
⚡️ Новые модели для Кодина от Kwaipilot: KAT-Dev-32B и KAT-Coder
- KAT-Dev-32B — 62.4% на SWE-Bench Verified, входит в топ-5 среди open-source моделей
- KAT-Coder — 73.4% на SWE-Bench Verified, результат на уровне лучших проприетарных решений
🔗 Попробовать: https://huggingface.co/Kwaipilot/KAT-Dev
🎛️ Claude Squad
Инструмент ориентирован на управление несколькими терминальными агентами искусственного интеллекта (Claude Code, Aider, Codex, OpenCode и Amp).
Проект помогает организовывать взаимодействие разных ИИ и командных инструментов и привлёк более 3,6 тыс. звёзд.
🟠 Ссылка
@data_analysis_ml
IT_ONE Cup. Code & Analyst — хакатон для аналитиков и разработчиков, где ты узнаешь, как работает IT-команда, и получишь сильный кейс в портфолио. Выбери трек и реши одну из задач:
→ Проанализируй BPMN-модель кредитного процесса и подготовь ТЗ на систему мониторинга эффективности.
→ Разработай сервис, который в реальном времени следит за переводами и оповещает о подозрительных операциях.
🏆 Призовой фонд: 900 000 рублей
💻 Формат: онлайн
🗓 Регистрация до 16 октября: https://cnrlink.com/itonecupmsudataanml
Приглашаем системных аналитиков, разработчиков и менеджеров проектов. Размер команды — от 1 до 5 человек.
Что тебя ждёт:
• Применишь навыки системного анализа, построения архитектуры и работы с потоковыми данными.
• Получишь готовый проект в портфолио.
• Для участников ТОП-5 команд в каждом треке — фирменный мерч.
Задачи соревнования:
Трек 1. Навигатор оптимизации. Проанализируй кредитный процесс банка, выяви узкие места и создай ТЗ для системы мониторинга производительности. Решение поможет оптимизировать критически важные процессы.
Трек 2. Финансовый радар. Разработай сервис для анализа транзакций в реальном времени. Архитектура должна включать правила обнаружения мошенничества и поддержку различных алгоритмов обработки.
Ждём тебя на IT_ONE Cup. Code & Analyst — старт 17 октября на Codenrock: https://cnrlink.com/itonecupmsudataanml
⚡️ Tencent представила Hunyuan3D-Part, первую в своём роде open-source модель генерации 3D-объектов на уровне деталей, которая обгоняет все существующие открытые и закрытые решения.
Главное:
🔹 P3-SAM — первая нативная 3D-модель сегментации деталей
🔹 X-Part — генератор деталей с SOTA-результатами по управляемости и качеству
Ключевые особенности:
1️⃣ Обучение на 3.7 млн форм с чистыми аннотациями без использования 2D SAM
2️⃣ Новый автоматический пайплайн сегментации в 3D — полностью без участия пользователя
3️⃣ Диффузионный пайплайн для разбиения на части с учётом геометрии и семантики
Код доступен на GitHub, веса выложены на Hugging Face, а протестировать модель можно как в облегчённой версии на Hugging Face, так и в полном формате через Hunyuan3D Studio.
→Code: https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan3D-Part
→ Веса: https://huggingface.co/tencent/Hunyuan3D-Part
→ Paper: https://arxiv.org/abs/2509.06784
→ Project page: https://murcherful.github.io/P3-SAM/
Попробовать：
→ (Light version) Hugging Face demo: https://huggingface.co/spaces/tencent/Hunyuan3D-Part
→ (Full version) Hunyuan3D Studio: https://3d.hunyuan.tencent.com/studio
+2
🚀 Новое исследование Hunyuan: Reinforcement Learning on Pre-training Data (RLPT)
Этот метод решает главную проблему масштабирования LLM - ограниченность размеченного текста.
🌟 RLPT даёт моделям возможность учиться рассуждениям напрямую на данных предобучения, без дорогой ручной разметки.
Как это работает:
1️⃣ Модель во время обучения сама исследует данные и учится более общим стратегиям рассуждений.
2️⃣ Никакой дополнительной разметки — награды извлекаются прямо из предобучающих данных.
3️⃣ Награды за предсказание следующего сегмента позволяют масштабировать RL на этапе предобучения.
Результаты:
✅ На Qwen3-4B-Base прирост: +3.0 (MMLU), +5.1 (MMLU-Pro), +8.1 (GPQA-Diamond), +6.0 (KOR-Bench), +6.6 (AIME24), +5.3 (AIME25).
✅ Чем больше вычислений, тем сильнее рост.
✅ Технология создаёт базу для дальнейших улучшений в RLVR.
📄 Подробнее: https://arxiv.org/pdf/2509.19249
#AI #RLPT #LLM #MachineLearning #NLP
@data_analysis_ml
🚀 GitHub запустил публичное превью GPT-5-Codex для Copilot
OpenAI представила новую модель GPT-5-Codex, оптимизированную под программирование и агентные задачи.
Она доступна пользователям GitHub Copilot в публичном превью.
Модель можно выбрать прямо в VS Code в режимах Ask, Edit и Agent, но только начиная с версии Copilot v1.104.1. Доступ распространяется на тарифы Pro, Pro+, Business и Enterprise, при этом в бизнес- и корпоративных планах администратор должен включить поддержку GPT-5-Codex в настройках.
https://github.blog/changelog/2025-09-23-openai-gpt-5-codex-is-rolling-out-in-public-preview-for-github-copilot/
📰 На Yandex Neuro Scale 2025 представили обновлённую AI Studio
Платформа позволяет собирать ИИ-агентов без навыков разработки: от голосовых ассистентов на базе realtime API до мультиагентных систем и инструментов вроде AI Search. При желании на платформе можно запустить и самостоятельно написанного агента.
Встроены готовые решения — Нейроюрист, SpeechSense, инструмент для протоколирования встреч. Для агентов доступны быстрые интеграции по шаблону через MCP Hub – там уже доступны Контур.Фокус и amoCRM, вскоре появятся и сервисы Яндекса.
🧠 Сэм Альтман о будущем ИИ-инфраструктуры
Глава OpenAI объяснил, почему компания делает ставку на строительство гигантских дата-центров для ИИ.
По его словам, через год-два масштабные модели могут требовать 10 ГВт вычислений. В такой ситуации придётся выбирать: использовать эти мощности для исследований по лечению рака или, например, для создания бесплатного образования для всего мира.
Чтобы не стоять перед выбором «или-или», OpenAI инвестирует в ещё большую инфраструктуру - так, чтобы человечество могло позволить себе и медицинские прорывы, и доступное обучение для всех.
⚡️ Сэм Альтман опубликовал новый блог-пост «Abundant Intelligence».
Главная мысль: при доступе к 10 гигаваттам вычислений ИИ может приблизиться к решению величайших задач, например, поиску лекарства от рака.
OpenAI видит будущее как «фабрику» ИИ-инфраструктуры, способную выпускать по 1 ГВт новых мощностей каждую неделю.
Альтман сравнивает это с космической программой Apollo, только теперь цель не космос, а создание избыточного интеллекта.
https://blog.samaltman.com/abundant-intelligence
