Анализ данных (Data analysis)
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 50 248 подписчиков, занимая 2 668 место в категории Технологии и приложения и 12 514 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 50 248 подписчиков.
Согласно последним данным от 21 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 39, а за последние 24 часа — -7, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 8.79%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 6.66% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 4 415 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 3 346 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 22 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.
pip install ai-edge-model-explorer
model-explorer
Model Explorer — это инструмент визуализации, который позволяет анализировать модели и графики машинного обучения, ускоряя развертывание на целевых устройствах.
Можно запустить Model Explorer полностью локально в окне браузера.
Ну и конечно же, Model Explorer хорошо работает в Colab, а это означает, что вы можете интегрировать его в существующий рабочий процесс разработки моделей.
🖥 GitHub
@data_analysis_mlbrew install dvc
Позволяет управлять данными, используемыми при обучении ML-моделей, такими как изображения, аудио-, видео- и текстовые файлы
Позволяет удобно организовывать воспроизводимые рабочие процессы, связанные с ML.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@data_analysis_ml
Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
