Не попадитесь на канал ботавода! Telemetrio находит и помечает такие каналы 👉 Хотите видеть метку — оформите подписку

Анализ данных (Data analysis)

Открыть в Telegram

Data science, наука о данных. @haarrp - админ РКН: clck.ru/3FmyAp

Больше

Сеть: MachinelearningРоссия11 791Технологии и приложения2 572...

📈 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 51 971 подписчиков, занимая 2 572 место в категории Технологии и приложения и 11 791 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 51 971 подписчиков.

Согласно последним данным от 11 ноября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 579, а за последние 24 часа — 16, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 11.39%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 8.64% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 5 921 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 4 493 просмотров.
Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 242.
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 12 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.

51 971

Подписчики

+1624 часа

+557 дней

+57930 дней

5 921

Просмотры поста

~ 4 49324 часа

~ 4 95548 часов

11.39%

Коэффициент вовлеченности

~ 6

Постов в день

Ads index

Архив постов

51 968

⚡️Лучший способ получать свежие обновлении и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь: C++ t.me/cpluspluc Devops: t.me/devOPSitsec Машинное обучение: t.me/ai_machinelearning_big_data АНАЛИЗ Данных: t.me/data_analysis_ml Хакинг: t.me/linuxkalii Linux: t.me/linuxacademiya Базы данных: t.me/sqlhub C#: t.me/csharp_ci Golang: t.me/Golang_google Java: t.me/javatg React: t.me/react_tg Javascript: t.me/javascriptv Мобильная разработка: t.me/mobdevelop Docker: t.me/+0WdB4uvOwCY0Mjdi Python: t.me/pythonl Rust: t.me/rust_code PHP: t.me/phpshka Android: t.me/android_its Big Data: t.me/bigdatai Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview Python подготовка с собесу: t.me/python_job_interview МАТЕМАТИКА: t.me/data_math 💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy C++ папка: https://t.me/addlist/CdBs5DLepLJmZjY6 C# папка: https://t.me/addlist/u15AMycxRMowZmRi Java папка: https://t.me/addlist/ZM3J6oFNAnRlNWU6 FRONTEND папка: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy Linux папка: https://t.me/addlist/w4Doot-XBG4xNzYy 😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog 🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers 🧠ИИ: t.me/vistehno 📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

51 968

🌟 Lance — современный колоночный формат данных для ML-приложений, реализованный на Rust — pip install pylance Lance идеально подходит для создания поисковых систем и хранилищ данных, для масштабного обучения ML-моделей, для хранения таких данных как облака точек. Поддерживает конвертацию из Parquet в 2 строки кода, при этом он быстрее Parquet в 100 раз. Lance можно без проблем использовать с pandas, DuckDB, Polars, pyarrow и не только. 🖥 GitHub 🟡 Примеры использования @data_analysis_ml

51 968

🌟 Реализация диффузионной модели с архитектурой UNet на чистом CUDA В этом репозитории приведена реализация модели UNet на чистом CUDA с подробным описанием всех шагов. Цель этого проекта — создать диффузионную модель на CUDA и достичь производительности PyTorch; выбрана архитектура UNet как ключевая архитектура для диффузионных моделей В итоге, готовая модель была обучена на изображениях слонов из ImageNet 64x64 и теперь вполне успешно их генерирует. 🖥 GitHub @data_analysis_ml

51 968

🌟 «Баннерная крутилка» — сервис, позволяющий выбрать несколько релевантных документов из базы в миллиард объявлений за 200 миллисекунд Сервис выдерживает 700 тысяч RPS и более. Решения для построения систем ранжирования подробно описаны в статье «Как устроен рекомендательный сервис, который выдерживает 700 тысяч запросов в секунду». 🟡Habr @data_analysis_ml

51 968

🌟 RAGapp — простой способ использовать Agentic RAG — docker run -p 8000:8000 ragapp/ragapp RAGapp позволяет легко использовать Agentic RAG в любом продакшене. Так же прост в настройке, как и пользовательские GPT OpenAI, но в отличии от них RAGapp может быть развернут в вашей собственной облачной инфраструктуре с помощью Docker. RAGapp создан с использованием LlamaIndex. После запуска контейнера, нужно перейти на localhost:8000 и настроить RAGapp. Можно подключить любые модели, в том числе и локальные (с помощью Ollama) 🖥 GitHub @data_analysis_ml

51 968

❓Устали от скучных и статичных дашбордов? 👉🏻Хотите создавать интерактивные и визуально привлекательные дашборды, которые оживят ваши данные? Тогда вам сюда! На открытом уроке «Создание кастомных дэшбордов с помощью Plotly Dash» вы: - познакомитесь с Plotly Dash — мощной библиотекой для создания интерактивных веб-приложений и дэшбордов; - научитесь превращать сырые данные в понятные и красивые визуальные единицы; - сможете создавать удобные и функциональные интерфейсы для взаимодействия с данными. Присоединяйтесь 9 июля в 20:00 мск и станьте мастером визуализации в аналитике данных! ⚡️Регистрируйстесь сейчас по ссылке: https://otus.pw/3OSi/ Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. erid: LjN8K4Qbi

51 968

🌟 Kubeflow — экосистема open-source проектов для решения задач на каждом этапе развития ML-системы Kubeflow делает ML на Kubernetes простым, переносимым и масштабируемым. Цель Kubeflow — облегчить оркестрацию рабочих нагрузок ML в Kubernetes и предоставить возможность развертывать лучшие в своем классе инструменты в любой облачной инфраструктуре. 🖥 GitHub 🟡 Доки @data_analysis_ml

51 968

Станьте профессионалом в области Data Science и машинного обучения в магистратуре от Центрального университета! Центральный университет — современный вуз, созданный при поддержке ведущих компаний России: Т-Банка, Авито и других. Получите диплом магистра в области математики и компьютерных наук и обучайтесь на основе реальных кейсов ведущих ИТ-компаний у профессоров из МГУ, МФТИ, РЭШ и практиков из индустрии. Хорошая новость для тех, кто уже имеет опыт в Data Science и машинном обучении — вы можете пропустить базовое обучение и закончить магистратуру за 3 семестра. У каждого студента будет: - личный ментор по траектории обучения; - доступ к карьерному центру с коучами и консультантами; - опыт работы в проектах партнеров уже во время обучения. Участвуйте в онлайн-отборе, чтобы выиграть грант на обучение до 1,2 млн рублей. Больше подробностей про университет и конкурс грантов по ссылке! erid:2VtzqwTkpP2 Реклама, АНО ВО «Центральный университет», ИНН 7743418023

51 968

🖥 AutoGluon — библиотека Python, которая позволяет писать лаконичный код для задач ML — pip install autogluon AutoGluon помогает несколькими строками кода обучать и использовать ML-модели; позволяет решать задачи, связанные с изображениями, текстом, временными рядами и табличными данными. 🖥 GitHub 🟡 Доки @data_analysis_ml

51 968

👨‍🎓Курс МФК МГУ "Нейронные сети и их применение в научных исследованиях" Лекции: - Новая суперспособность науки - Как учить машины - Линейные модели - Сверточные сети - Рекуррентные сети - Трансформеры (часть 1) - Трансформеры (часть 2). GPT - Генеративные модели - Обучение с подкреплением - Нейрорендеринг - Графовые сети - Заключительная лекция 👉 Плейлист на Youtube

51 968

🌟 Scikit-LLM — библиотека Python, призванная упростить разработку сложных и готовых к продакшену конвейеров NLP — pip install scikit-llm Scikit-LLM может взаимодействовать с различными провайдерами LLM, независимо от того, работают ли они локально (например, GPT4All) или в облаке (включая Azure, OpenAI и Vertex AI). Scikit-LLM поддерживает широкий спектр задач анализа текста, включая классификацию, анализ эмоциональной составляющей и т.д. Для сложных сценариев можно объединить несколько задач в конвейер scikit-learn. 🖥 GitHub 🟡 Доки @data_analysis_ml

51 968

🖥 Unstructured — библиотека Python для предобработки сырых данных — pip install "unstructured[all-docs]" Unstructured предоставляет компоненты для предобработки изображений, текстовых документов; поддерживает многие форматы: PDF, HTML, Word docs и др. Запустить библиотеку в контейнере:

docker run -dt --name unstructured downloads.unstructured.io/unstructured-io/unstructured:latest
docker exec -it unstructured bash

🖥 GitHub 🟡 Доки @data_analysis_ml

51 968

⚡️ Microsoft только что был опубликовали Graph RAG! Проект Graph RAG - это пакет для обработки и преобразования данных открытым исходным кодом, предназначенный для извлечения структурированных данных из неструктурированного текста с использованием возможностей LLMs. Эо методология использования структур памяти knowledge graph для улучшения работы LLM. ▪ Github ▪ Docs ▪ Blog @data_analysis_ml

51 968

🌟 SkyPilot — фреймворк для запуска LLM и AI-приложений в любом облаке

pip install "skypilot-nightly[aws,gcp,azure,oci,lambda,runpod,fluidstack,paperspace,cudo,ibm,scp,kubernetes]"

SkyPilot позволяет: — управлять масштабированием: автоматическая постановка в очередь и запуск большого количества задач — получать легкий доступ к хранилищам S3, GCS, R2 — сократить расходы на облако: 3-6-кратное уменьшение расходов при использовании отдельных ВМ с автоматическим восстановлением после падений SkyPilot позволяет работать с GPU, TPU и CPU. Поддерживаемые облака — AWS, GCP, Azure, OCI, Lambda Cloud, RunPod, Fluidstack, Cudo, IBM, Samsung, Cloudflare, VMware vSphere, любой кластер Kubernetes 🖥 GitHub 🟡 Доки @data_analysis_ml

51 968

🌟 Ivy — open-source ML-фреймворк для использования модели, созданной при помощи одного фреймворка, в коде, написанном на другом фреймворке — pip install ivy Ivy — ML-фреймворк, который позволяет: — использовать ML-модели и/или функции в любом фреймворке, конвертируя любой код из одного фреймворка в другой с помощью ivy.transpile() — преобразовывать модели и библиотеки ML для их использования в другом фреймворке с помощью ivy.source_to_source() (эта функция пока в закрытой бета-версии) 🖥 GitHub 🟡 Доки @data_analysis_ml

51 968

🌟 Nous Hermes 2 - Mistral 7B - DPO - GGUF Это квантизованная версия модели Nous Hermes 2 Mistral 7B DPO; работает очень быстро и неплохо умеет в код Сама исходная модель Nous Hermes 2 показала отличные результаты во всех бенчмарках — AGIEval, BigBench Reasoning, GPT4All и TruthfulQA; была обучена на 1000000 пар промпт-ответ качества GPT-4 или выше, а также на других высококачественных наборах данных, доступных в teknium/OpenHermes-2.5. 🤗 Hugging Face @data_analysis_ml

51 968

В России появилась среда разработки – встречайте GIGA IDE На главной технологической конференции лета GigaConf 2024 СберТех представил российскую среду разработки GIGA IDE со встроенным AI-ассистентом*. Среда позволяет вести разработку на популярных языках программирования, обеспечивает совместимость с востребованными плагинами, а также привычный пользовательский опыт. Встроенный в среду AI-ассистент GIGA CODE анализирует контекст, предлагает полные конструкции функций и других элементов, что позволяет писать код до 25% быстрее. • GIGA IDE Desktop – это интегрированная среда разработки, которая включает 70 инструментов для облегчения задач разработки, автоматизации тестирования и администрирования приложений. Разработчики уже могут скачать GIGA IDE Desktop на платформе GitVerse. • GIGA IDE Cloud позволит вести разработку в облаке, расширив возможности устройства дополнительными облачными ресурсами. Публичный релиз среды запланирован на осень 2024 года. Чтобы первыми получить доступ к GIGA IDE Cloud – регистрируйтесь на платформе GitVerse на раннее тестирование. *AI (Artificial Intelligence) - «искусственный интеллект»

51 968

🌟 OSS Vizier — open-source инструмент для оптимизации, настройки гиперпараметров ML-систем — pip install google-vizier[jax] OSS Vizier — это инструмент, написанный на Python для оптимизации и исследования нейросетей и т.д. OSS Vizier основан на Google Vizier, одном из первых сервисов для настройки гиперпараметров, рассчитанных на работу с масштабными ML-системами. 🖥 GitHub 🟡 Доки @data_analysis_ml

51 968

🌟 Cambrian-1 — семейство мультимодальных LLM, ориентированных на CV-задачи Cambrian-1 — это семейство MLLM, разработанных с упором на работу с визуальной информацией. На страничке Cambrian-1 представлены модели 3 размеров (8B, 13B и 34B), данные для обучения, скрипты для обучения на TPU. Скоро на GitHub появится скрипт для обучения на GPU. 🟡 Страничка Cambrian-1 🖥 GitHub 🤗 Hugging Face @data_analysis_ml