Data Secrets
Главный по машинному обучению Сотрудничество: @veron_28 РКН: clck.ru/3FY3GN
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Data Secrets
Канал Data Secrets (@data_secrets) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 90 966 подписчиков, занимая 1 388 место в категории Технологии и приложения и 6 141 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 90 966 подписчиков.
Согласно последним данным от 04 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 731, а за последние 24 часа — 34, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Верифицирован (официально подтверждён Telegram)
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 25.92%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 18.76% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 23 574 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 17 065 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 304.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как claude, openai, контекст, стартап, llm.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Главный по машинному обучению
Сотрудничество: @veron_28
РКН: clck.ru/3FY3GN”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 05 июля, 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.
«С точки зрения когнитивного поведения, эмоции машины могут быть такими же, как у нас»Ждем, когда появятся движения за защиту чувств ИИ youtu.be/uuOPOO90NBo
pip install pyspark-connect.
2️⃣ Режим ANSI SQL по умолчанию. Раньше Spark прощал многие ошибки — например, если ты делил на ноль или числа не влезали в столбец, он просто возвращал NULL или тихо обрезал значение. Это было удобно, но могло скрывать баги. Теперь включён режим ANSI SQL по умолчанию — как в классических базах данных. Если в запросе ошибка, Spark сразу об этом скажет и выбросит ошибку. Получается более надежно и предсказуемо.
3️⃣ Materialized Views. Это сохранённый результат SQL-запроса, который может автоматически использоваться при выполнении будущих запросов, если Spark понимает, что часть запроса уже была вычислена и закеширована. То есть теперь повторяющиеся запросы не надо каждый раз пересчитывать, можно просто достать из кэша. Супер существенно для времени и нагрузки на кластер.
4️⃣ Python Data Source API. Это прямо очень приятно: теперь не надо учить Scala, чтобы подключиться к кастомному источнику данных, все можно сделать просто на питоне. Это сильно упрощает интеграцию Spark с веб-сервисами, файлами, базами данных и вообще чем угодно.
5️⃣ Новый тип данных VARIANT. Это специально для полуструктурированных данных. То есть теперь, если у вас где-то лежат вложенные поля или JSON, запросы к ним можно выполнять прямо из коробки, предварительно не описывая схему.
Официальный релиз«Половину рабочих мест белых воротничков ИИ заменит в ближайшие 5 лет, и мы к этому не готовы»Иронично, что заявляет он это сразу после громкого выпуска Claude 4
Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
