Не попадись на ботовода! Telemetrio знаходить і позначає такі канали мітками 👉 Хочеш бачити мітку, оформляй підписку

Анализ данных (Data analysis)

Відкрити в Telegram

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

Сітка: MachinelearningРосія11 782Технології та додатки2 576...

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Анализ данных (Data analysis)

Канал Анализ данных (Data analysis) (@data_analysis_ml) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 51 956 підписників, посідаючи 2 576 місце в категорії Технології та додатки та 11 782 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 51 956 підписників.

За останніми даними від 12 листопада, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 567, а за останні 24 години на -10, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 11.80%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 8.86% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 6 134 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 4 606 переглядів.
Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 245.
Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як llm, контекст, openai, архитектура, deepseek.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Data science, наука о данных. @haarrp - админ РКН: clck.ru/3FmyAp”

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 13 листопада, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.

51 956

Підписники

-1024 години

+377 днів

+56730 днів

6 134

Перегляди допису

~ 4 60624 години

~ 5 08248 годин

11.80%

Коефіцієнт залучення

~ 6

Дописів на день

Ads index

Архів дописів

51 956

📚 Anthropic-cookbook Коллекция ноутбуков/ советов, гайдов, демонстрирующих интересные и эффективные способы использования Claude. ▪ Github @data_analysis_ml

51 956

🖥 Whisper.cpp для перевода аудио в текст 🟡Высокопроизводительный интерфейс на C++ для модели Whisper от OpenAI, которая отлично распознаёт текст. Простая реализация на C/C++ без зависимостей. Особенности самой модели Whisper: — Хорошо распознает русский текст (даже с вкраплениями английского) — Хорошо распознает цифры 🖥 GitHub 🟡 Использование Кстати, интересный факт: Whisper.cpp был написан Георгием Гергановым всего за 5 дней @data_analysis_ml

51 956

💨 Scaling hierarchical agglomerative clustering to trillion-edge graphs Кластеризация графов объединяет похожие элементы в группы, что помогает лучшему понять взаимосвязи в данных. В этой статье инженеры Google рассказывают о ключевых методах, которые позволили им построить мощнейший алгоритм, позволяющий группировать графы с триллионами ребер. https://research.google/blog/scaling-hierarchical-agglomerative-clustering-to-trillion-edge-graphs/ @data_analysis_ml

51 956

🔥 Animation with text that highlights important events Анимация является выразительным средством для оживления ваших графиков, и Matplotlib предлагает специализированные инструменты для этой цели. Это руководство представляет собой подробное пошаговое руководство с кодом, который вы можете воспроизвести по созданию эффектных анимаций. • Читать @data_analysis_ml

51 956

📌PyTorch Sentiment Analysis — анализ эмоциональной составляющей текста В этом репозитории содержатся разные реализации анализа текста в PyTorch: — с использованием "мешка слов" (bag of words) — с помощью рекурретной нейросети (RNN) — посредством свёртной нейросети (CNN) — с помощью модных трансформеров 🖥 GitHub @data_analysis_ml

51 956

🌟 О работе трансформеров с контекстом Отличная статья для глубокого понимания, как трансформеры работают с контекстом. Детально описаны механизмы, благодаря которым это вообще возможно, в том числе и механизм внимания. Выдвигается гипотеза, что обучение трансформеров в контексте возникает благодаря неявной реализации градиентного спуска по функции потерь, построенной на основе данных, взятых из контекста. 📎 Arxiv 🟡 Кстати, полезная статья об архитектуре трансформеров на Хабре 🟡 Визуализация механизма внимания от 3b1b @data_analysis_ml

51 956

🔥Common Voice 17 теперь на hf. Common Voice 17 - датасет С 31 175 часами аудиозаписей (и транскрипций) на 124 языках 🎶 Большинство аудио в датасете содержат демографические метаданные, такие как возраст, пол и акцент, которые могут помочь повысить точность систем распознавания речи. Хотите попробовать?


from datasets import load_dataset

cv17 = load_dataset("mozilla-foundation/common_voice_17_0", 
                       "hi", 
                       split="test", 
                       streaming=True)

https://huggingface.co/datasets/mozilla-foundation/common_voice_17_0 @data_analysis_ml

51 956

🌟 Cognita — опенсорсный RAG-фреймворк для построения сложных приложений с LLM 🟡Langchain/LlamaIndex предоставляют простые в использовании абстракции, которые можно использовать для быстрых экспериментов и создания прототипов в Jupyter Notebook. Но когда нужно сделать что-то крупнее пет-проекта, возникают ограничения — например, компоненты должны быть модульными и легко масштабируемыми. И вот здесь отлично пригодится Cognita. 🟡Cognita использует Langchain/Llamaindex под капотом и обеспечивает организацию вашей кодовой базы, где каждый из компонентов RAG является модульным, управляемым API и легко расширяемым. Cognita может быть легко использована локально, при этом инструмент предоставляет вам готовую к производству среду вместе с поддержкой пользовательского интерфейса без кода. 🖥 GitHub ▶️ Затестить Cognita можно тут @data_analysis_ml

51 956

🧠 Open AI только что добавили новую функцию памяти в Chatgpt. Память теперь доступна всем пользователям ChatGPT Plus. Пользоваться памятью очень просто: просто запустите новый чат и напишите ChatGPT все, что вы хотели бы, чтобы он запомнил. Память можно включить или отключить в настройках. @data_analysis_ml

51 956

🌟 Perplexica — открытый поисковой движок с AI Созданный на основе Perplexity AI, этот движок с открытым исходным кодом не просто ищет в интернете, но и понимает ваши вопросы. Perplexica использует передовые ML-алгоритмы для уточнения результатов и предоставляет четкие ответы со ссылками на источники. 🖥 GitHub @ai_machinelearning_big_data

51 956

Repost from Machine learning Interview

⭐️ Data Science разбор реальной задачи с собеседования. Прогнозирование оттока клиентов. ▪Смотреть ▪Данные ▪Ноутбук @machinelearning_interview

51 956

👨‍🎓 100 лекций по математике от Оксфорда Оксфорд публикует лекции по математике, чтобы дать представление об опыте студентов и о том, как они преподают математику в Оксфорде. В этом плейлисте собраны лекции из различных курсов за все студенческие годы (включая целые курсы). За всеми лекциями первого и второго курсов следуют учебные занятия, на которых студенты встречаются со своим преподавателем, чтобы ознакомиться с лекцией и соответствующими заданиями. Примерно 80 часов отборной математики. • Плейлист @data_analysis_ml

51 956

🖥 Giskard — библиотека Python для оценки и тестирования LLM-, ML-моделей Помогает обнаруживать проблемы в моделях. Сканирует LLM, позволяет определить производительность, фиксирует проблемы безопасности. Установка: pip install "giskard[llm]" -U ▶️ Попробовать в Google Colab 🖥 GitHub 3.1k ⭐️ @data_analysis_ml

51 956

📌ИИ может определить политические взгляды по лицу 🟡Исследователи из Высшей школы бизнеса Стэнфордского университета подтвердили, что распознавание лиц можно использовать, чтобы определять политические убеждения человека. Это создаёт новые угрозы приватности со стороны систем распознавания лиц. 🟡591 человека спросили об их политических предпочтениях, а потом «скормили» их фотографии обученной на распознавание лиц модели. Та смогла по чертам лица определить политические предпочтения участников исследования. 🟡Точность определения сравнивали с точностью предсказаний того, как хорошо собеседования определяют успех на работе или алкоголь повышает агрессивность. Достоверность увеличивалась, если показывать ИИ не только фото, но и добавлять контекст: возраст, пол, этническую принадлежность. Модель определяет не принадлежность к конкретной партии, а скорее спектр взглядов человека — консервативные они или либеральные. Судя по представлению модели и небольшой выборке, у либералов лица меньше, а у консерваторов — больше. Вот и пришли мы к ИИ, который мерит черепа и даёт людям оценку, ориентируясь на «большие данные». 📎 Подробнее @data_analysis_ml

51 956

🌟 Mage-ai — отличная замена Airflow Позволяет: • интегрировать и синхронизировать данные из сторонних источников • создавать конвейеры обработки данных в реальном времени и в пакетном режиме, используя Python, SQL и R • производить запуск, мониторинг и оркестровку тысяч конвейеров 🖥 GitHub 7k ⭐️ @data_analysis_ml

51 956

▶️Microsoft представила Infra Copilot, который использует GitHub Copilot для генерации инфраструктурного кода ⏩Microsoft представила новый инструмент Infra Copilot, предназначенный для помощи в написании кода для инфраструктурных систем (подход Infrastructure as Code). В качестве основы инструмент использует GitHub Copilot. ⏩«Infra Copilot использует возможности машинного обучения для интерпретации намерений, стоящих за промптами, и быстрого создания инфраструктурного когда. Он понимает контекст инфраструктурных задач и позволяет профессионалам задавать вопросы на естественном языке и получать соответствующие предложения по коду», — указывает Microsoft. ⏩Infra Copilot доступен пользователям, у которых установлена последняя версия Visual Studio Code и есть лицензия GitHub Copilot. @ai_machinelearning_big_data

51 956

📌Классификация и ординация с помощью R В этой статье мы поговорим о том, как делать кластерный анализ и строить тепловые карты экспрессии в R. Рассмотрим такие понятия как: • Многомерные данные • Облако точек в многомерном пространстве • Коэффициенты сходства-различия • Евклидово расстояние • Коэффициент Жаккара • Иерархическая кластеризация • Алгоритмы иерархической кластеризации на основании расстояний • Метод ближайшего соседа • Метод отдаленного соседа • Метод невзвешенного попарного среднего 📎 Статья @data_analysis_ml

51 956

⚡️ Искусственный интеллект Adobe превращает размытое видео в HD 🟡Исследователи из Adobe разработали модель генеративного искусственного интеллекта (ИИ) VideoGigaGAN, которая может до восьми раз увеличить разрешение видео, снятого в низком качестве. В описании технологии разработчики утверждают, что новый ИИ превосходит другие методы повышения разрешения видео (VSR), поскольку он обеспечивает высокую детализацию, не добавляя заметных артефактов редактирования. 🟡Как правило, при масштабировании видео с помощью генеративно-состязательных нейросетей в кадрах появляются эффекты мерцания и другие нежелательные артефакты. Другие методы позволяют избежать этого, но картинка теряет четкость и детализацию. VideoGigaGAN обеспечивает высокое качество видео с меньшим количеством проблем, заявляют разработчики. 🟡Компания предоставила несколько примеров, демонстрирующих работу ИИ. В демонстрационных клипах действительно видно высокое качество обработки и незаметны эффекты редактирования. Например, текстура кожи или детали внешности выглядят естественно. Пока неизвестно, будет ли VideoGigaGAN доступен простым пользователям в Creative Cloud или Adobe планирует иначе использовать новую модель. ▶️ Вживую посмотреть на работу VideoGigaGAN можно тут @data_analysis_ml

51 956

Когда опять ничего не получается Помните, как котёнок в мультике складывает кубики и приговаривает: «Опять ничего не получается. Ну, и пожалуйста, ну и не нужно»? Так многие бросают английский, думая, что научиться звучать уверенно невозможно. На самом деле всё реально. Есть три слагаемых в изучении английского, которые помогают прийти к результату и повысить уровень. Первое: чёткая цель, которая будет мотивировать двигаться дальше. Второе: продуманный план обучения, а не отдельные занятия время от времени, чтобы видеть постоянный прогресс. И третье: большое количество разговорной практики, чтобы наконец избавиться от языкового барьера. На курсах английского от Яндекс Практикума всё именно так: ✺ Преподаватели-профессионалы, прошедшие отбор: они сфокусированы на вашем результате и помогают достигать целей в комфортной обстановке. ✺ План обучения, который адаптируется под текущий уровень языка — так вы не будете снова учить то, что хорошо знаете, а сможете сосредоточиться на темах, которые пока вызывают сложности. ✺ Много разговорной практики, в том числе с иностранцами, чтобы раскрепоститься в общении и почувствовать себя увереннее, например в поездках. ✺ Программа, разработанная методистами с кембриджским дипломом DELTA: чтобы развивать навыки по международным стандартам обучения. Начните путь к новому уровню английского с малого: запишитесь на бесплатную консультацию. Куратор определит языковой уровень и подберёт курс под ваши цели и амбиции. Всего 30 минут, которые ни к чему вас не обязывают, но помогут поверить в свои силы.

51 956