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
Как стать аналитиком данных в Авито? Как вырасти с нуля до senior?
Чтобы ответить на эти вопросы школа karpovꓸcourses и Авито, компания с одними из самых высоких требований к сотрудникам на рынке, проведут бесплатный вебинар.
На вебинаре вы узнаете:
— Как устроена команда аналитики в Авито и какие задачи она решает
— Какие навыки необходимы потенциальному кандидату
— Какие этапы предстоит пройти при трудоустройстве в компанию
А еще вы построите собственный карьерный трек и составите пошаговый план, чтобы получить работу в крупной IT-компании.
Вебинар будет полезен как тем, кто только начинает свой путь в аналитике, так и опытным специалистам, которые хотят покорять новые вершины.
🕖Встречаемся уже 6 декабря в 19:00
Регистрируйтесь, чтобы попасть на вебинар
Суммаризация текстов с использованием LLM и LangChain 🚀
Знаете ли вы, что можно создать собственное приложение для суммаризации текстов, используя
huggingface модели и LangChainAI менее чем за 20 строк кода?
На картинке полный исходный код.
@data_analysis_ml🦾 Записанные хардкодом переменные без описания могут ухудшить читаемость кода.
Использование Enum в #Python позволяет присваивать переменным осмысленные имена, повышая читаемость кода.
from enum import Enum
# class syntax
class Color(Enum):
RED = 1
GREEN = 2
BLUE = 3
# functional syntax
Color = Enum('Color', ['RED', 'GREEN', 'BLUE'])
🔗Подробнее
@data_analysis_mlКейсы SQL в финтехе — 2 декабря на бесплатной онлайн-конференции ЮMoneyDay
📍Обсудим:
— Сбор информации об использовании отчётов, OLAP-кубов, веб-сервисов и пользовательских баз данных в экосистеме Microsoft SQL Server.
— Какую пользу от DG могут получить разработчики и аналитики данных, что для этого делать.
Регистрируйтесь, зовите друзей, коллег и всех, кому будет интересно. Ссылку на трансляцию отправим по почте 🙌🏼
🔥 gpt-fast
Одно из лучших репо-гайдов с тех пор, как
Karpathy
выпустил туториал по minGPT🦾
GPT-Fast: минималистичная реализация декодера на PyTorch с лучшими практиками: квантование int8/int4, декодирование, тензорный параллелизм и т.д. Увеличивает скорость LLM OS в 10 раз без изменения модели!
Нам нужно больше minGPT и GPT-Fasts в мире открытого кода! Туториал создан разработчикои cHHillee из команды PyTorch.
pip install sentencepiece huggingface_hub
Блог: https://pytorch.org/blog/accelerating-generative-ai-2/
Код: https://github.com/pytorch-labs/gpt-fast
@data_analysis_ml🦾 Команда DeepSeek проделывает поистине выдающуюся работу.
Их последняя модель близка к GPT-4 по целому ряду эталонных бенчмарков и выглядит лучшим открытым вариантом.
DeepSeek LLM, продвинутая языковая модель, состоящую из 67 миллиардов параметров.
▪Github
▪Project
@data_analysis_ml
+1🗣️ Large Language Model Course
Выгла вторая версия бесплатного LLM курса.
Это пошаговое руководство с курируемыми ресурсами, разделенное на три части: основы LLM, наука больших языковых моделей и инженерия (W.I.P.).
Идеально подходит как для новичков, так и для экспертов в области ML.
🖥 GitHub: https://github.com/mlabonne/llm-course
🔍 Course: https://mlabonne.github.io/blog/
@data_analysis_ml
Учебный центр IBS при поддержке Фонда «Сколково» создал российскую систему сертификации для системных аналитиков.
Сертификация объединила в себе отечественные и международные стандарты, лучшие практики и наш многолетний опыт в обучении и оценке компетенций аналитиков.
Мы постарались учесть все актуальные требования и тенденции рынка:
• Сертификация включает в себя проверку знаний и практических навыков системных аналитиков.
• После успешного прохождения сертификации системный аналитик получает сертификат, подтверждающий его квалификацию.
• Возможность сдать экзамен в одном из офисов IBS: Москва, Санкт-Петербург, Омск, Ульяновск.
• Возможность пройти бесплатное пробное тестирование, проверить уровень своих знаний или оценить свои компетенции.
• Мы учитываем отзывы и не стоим на месте, и в декабре 2023 года планируем запустить онлайн-тестирование для вашего удобства!
Не упустите шанс стать сертифицированным системным аналитиком: https://cnrlink.com/ibssa
Реклама. ООО "ИБС ИНФИНИСОФТ". ИНН 7713605227. erid: LjN8KLqCp
🛠 Grist - это гибрид базы данных и электронной таблицы, то есть:
🔹 Столбцы работают так же, как и в базах данных: им присваиваются имена, и в них хранятся данные одного типа.
🔹Столбцы могут быть заполнены формулами в стиле электронных таблиц с автоматическим обновлением при изменении ссылающихся ячеек.
https://github.com/gristlabs/grist-core
@data_analysis_ml
⚠️Как специалисту по машинному обучению попасть в крупную компанию?
Освоить востребованный скилл на бесплатном открытом уроке «Ассоциативные правила в теории рекомендательных систем» от OTUS и Марии Тихоновой – Senior Data Scientist в «SberDevices» и преподавателя ВШЭ.
🔹На вебинаре вы изучите теорию ассоциативных правил и примените полученные знания на практике
🔹Узнаете, как искать ассоциативные правила в покупательских корзинах и сможете находить ассоциативные правила в рекомендательных системах инструментами Python.
Занятие пройдёт 4 декабря в 18:00 мск и будет приурочено к старту курса «Machine Learning. Professional».
👉 Регистрация
https://otus.pw/T6gr/?erid=LjN8KcfxY
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
🔥 Дайджест полезных материалов из мира Машинного обучения за неделю
Почитать:
— Как разбить видеокарту и поделиться с коллегами? Динамический шеринг GPU в Kubernetes с помощью MIG, MPS и TimeSlicing
— Обучение ИИ на синтетических данных: исследователи из MIT меняют правила игры
— Как базы данных выполняют SQL-запросы?
— Трюки и лайфхаки с Python кодом
— Большие языковые модели (LLM) в задачах
— DVC + Hydra: легко меняем и запускаем ML эксперименты
— Распознавание русского жестового языка: распознаём до 3+ жестов в секунду на обычном ПК без видеокарты
— Все, что нужно знать для разработки с использованием LLM
— Генеративный ИИ — это просто «замыленный JPEG интернета», который убедительно косит под интеллект
— ТОЛК: серия встреч про технологии будущего от red_mad_robot
— Новые чипы от Microsoft, Git для аналитиков и эволюция Data Platform
— Увядает ли ремесло программиста?
— RAGLog: Log Anomaly Detection using Retrieval Augmented Generation
— The Emergence of Autonomous Agents
— Why OpenAI Assistants is a Big Win for LLM Evaluation
— How to Use AI/ML Models for Your Projects
— No Code Machine Learning for Business Decision-Making
— Working through the fast.ai book in Rust - Part 5
— Smart HR: Embracing Cloud and Machine Learning for Effective Talent Management
— BakaLLM, part 12, 1 step backward, 4 steps forward: starting new experiment
— Markov Decision Processes(MDP) basic concept
— ⚡️⚡️ 7 Machine Learning repos used by the TOP 1% of Python developers 🐉
Посмотреть:
🌐 Thomas Scialom, PhD - Large Language Models: Past, Present and Future (⏱ 34:57)
🌐 Sarah Bird, PhD - Building and Using Generative AI Responsibly: Microsoft’s Journey (⏱ 30:10)
🌐 ODSC Webinar | Enhanced Fine-tuning of Open Source Pre-trained LLMs for Q&A and Summarization Tasks (⏱ 47:04)
🌐 Building an Optimized ML Pipeline: The builders behind Superbet’s profanity detection use case (⏱ 25:23)
Хорошего дня!
@data_analysis_ml
+2💡 Pandas - одна из наиболее важных библиотек для анализа данных.
Однако при работе с большими массивами данных она становится очень медленной и не хватает памяти!
Представляем Modin - библиотеку python, которая в 10 раз быстрее Pandas
Modin хорошо работает на больших массивах данных, там где pandas становится медленной или не хватает памяти.
Посмотрите на приведенный ниже пример: Pandas (слева) и Modin (справа) выполняют одни и те же операции pandas на наборе данных размером 2 ГБ.
Единственное различие между двумя примерами заключается в операторе import (картинки 1 и 2).
Как это возможно?
Pandas является однопоточным, что означает, что он не может задействовать несколько ядер вашей машины, в то время как Modin использует все ядра.
На 3 картинке вы можете посмотреть скорость работы различных функций в Pandas и Modin
▪ Github
@data_analysis_ml
☑️Колаб Google SDV (Stable Diffusion Image To Video) доступен здесь для тех, кто хочет поиграть с ним дома.
https://colab.research.google.com/github/mkshing/notebooks/blob/main/stable_video_diffusion_img2vid.ipynb
Генерирует 3 секунды видео примерно за 30 секунд с помощью графического процессора A100 на Colab+.
Генерация видео не контролируется никаким образом (пока), но, судя по всему, модель может самостоятельно применять разные творческие стили.
Прикрепляем сгенерированное видео.
@data_analysis_ml
В реальных датасетах часто встречаются опечатки и ошибки, особенно в категориальных переменных, введенных вручную.
Чтобы объединить несколько вариантов одной и той же категории, используйте функцию
deduplicate библиотеки skrub.
skrub - это библиотека Python, облегчающая подготовку таблиц для машинного обучения.
pip install git+https://github.com/skrub-data/skrub.git
📌 Github
@data_analysis_mlКаждый аналитик данных когда-то не имел опыта и почти каждый испытывал трудности при поиске первой работы
Если сейчас вам не хватает реального опыта, приходите на бесплатный вебинар от karpovꓸcourses «Как получить реальный опыт в анализе данных за шесть недель?»
На вебинары вы:
- поймете, что хотят от джунов-аналитиков
- узнаете о новых способах получить опыт, если без него найти работу не получается
Также выпускники курса Симулятор аналитика поделятся своими историями поиска работы аналитиком, что поможет вам заранее учесть все возможные трудности и справиться с этой задачей быстрее.
Вебинар проведет Анатолий Карпов — тот самый автор курсов на степике, которые обучили статистике более 200 тыс. человек. Анатолий руководил командой аналитики в отделе бизнеса и рекламы ВКонтакте, а сейчас является основателем школы karpovꓸcourses.
Ждём вас 28 ноября в 19:00!
Регистрируйтесь, чтобы попасть на вебинар
🛠 Как создать первый проект по инженерии данных: инкрементный подход. Часть 1
При работе над реальным проектом вам дадут несколько месяцев обучаться всему, что необходимо для решения проблемы. Вы получите набор задач или формулировок проблемы. Проанализировав их, вы будете продумывать свои действия для их выполнения.
При таком подходе выражение “поди разберись, что к чему” часто становятся мантрой. Такова участь практически всех новичков.
Как часто вы чувствовали себя неуверенно даже после окончания курса? Вы были уверены в своих силах, пока следовали руководству, но как только получили набор задач, стали откладывать их выполнение?
Представляю метод инкрементной разработки проектов, который способен решить проблему снижения мотивации.
📌 Читать дальше
@data_analysis_ml
Уже в четвертый раз прошла конференция о людях и технологиях в образовании от Яндекса. Yet another Conference on Education собрала ведущих IT-экспертов, в том числе из ШАДа, представителей бизнеса и университетов, а также AI-тренеры.
Главными темами конференции стали искусственный интеллект, взаимодействие между вузами и бизнесом, а также новые возможности в IT. Спикеры обсудили востребованные скиллы, влияние ИИ на развитие отрасли, а также мотивацию и профессиональное развитие.
Интересно? Переходи по ссылке и новая бесплатная информация откроется тебе.
🦾 Обучение и развертывание ML REST API для прогнозирования цен на криптовалюты за 10 шагов
Хотите создать свое первое реальное ML-приложение?
Добро пожаловать на 𝗛𝗮𝗻𝗱𝘀-𝗼𝗻 𝗧𝗿𝗮𝗶𝗻 & 𝗗𝗲𝗽𝗹𝗼𝘆 𝗥𝗲𝗮𝗹-𝘁𝗶𝗺𝗲 𝗠𝗟 𝗧𝘂𝘁𝗼𝗿𝗶𝗮𝗹!
В нем описана пошаговая инструкция по созданию REST API для прогнозирования цен на криптовалюты✨
✔️ 𝘁𝗿𝗮𝗶𝗻 создание прототипа ML модели
✔️ 𝗱𝗲𝗽𝗹𝗼𝘆 деплой модели в виде REST API
✔️ 𝗮𝘂𝘁𝗼𝗺𝗮𝘁𝗲 развертывание приложения с использованием GitHub и ML-моделей.
🐱 GitHub
@data_analysis_ml
📈Профессиональное интервью: как успешно пройти собеседование на позицию аналитика?
Авито выпустили видео с полезными советами для всех, кто собирается проходить собеседование на аналитика в digital-сфере. Ира, руководитель аналитики в IT и недвижимости в Авито, поделится ценными советами и деталями самого процесса собеседования, а также расскажет, как успешно пройти его и получить желаемую должность.
Что будет в видео:
🔹Этапы отбора: Ира расскажет о многоэтапном отборочном процессе в компании. Важные шаги, начиная с репрезентации через резюме и до последующих технических интервью и встреч с командами.
🔹Ключевые аспекты резюме: Что должно присутствовать в резюме аналитика? Почему важно указать стек используемых инструментов и рассказать, как решения конкретных задач повлияло на работу в предыдущей компании.
🔹Вопросы HR-специалисту: О чем нужно не забыть спросить и как это поможет принять решение о дальнейшем устройстве и деятельности на новом месте.
🔹Технический скоринг: Как подготовиться, какие вопросы задают кандидаты, почему стоит вспомнить матстат и теорию вероятности.
🔹Кейсы и открытые задачи: A/B эксперименты, решения сложных кейсов и как заранее потренироваться их решать.
Рекомендуем к просмотру всем желающим углубиться в процесс найма и ознакомиться с ключевыми моментами.
Реклама.ООО "КЕХ ЕКОММЕРЦ" ИНН 7710668349 erid: 2SDnjd5yksa
🔥 The Data Engineering Handbook бесплатно!
В этом справочнике собраны все ресурсы, необходимые для того, чтобы стать отличным инженером по данным!
В том числе проекты, которые вы сможете добавить в свое резюме.
📌Ссылка на справочник
@data_analysis_ml
