Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
Анализ данных (Data analysis)
Kanalga Telegram’da o‘tish
Data science, наука о данных. @haarrp - админ РКН: clck.ru/3FmyAp
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Анализ данных (Data analysis) analitikasi
Анализ данных (Data analysis) (@data_analysis_ml) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 50 256 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 657-o'rinni va Rossiya mintaqasida 12 484-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 50 256 obunachiga ega bo‘ldi.
25 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni 38 ga, so‘nggi 24 soatda esa 0 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 8.85% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 6.52% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 4 447 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 3 278 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 28 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent llm, контекст, openai, архитектура, deepseek kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“Data science, наука о данных.
@haarrp - админ
РКН: clck.ru/3FmyAp”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 26 Iyun, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
50 256
Obunachilar
Ma'lumot yo'q24 soatlar
+377 kunlar
+3830 kunlar
Postlar arxiv
Ⓜ️Чтобы прокачать свой код с помощью LLM, попробуйте использовать magentic.
С помощью magentic вы можете использовать декоратор @𝐩𝐫𝐨𝐦𝐩𝐭 для создания функций, которые возвращают упорядоченные результаты LLM, сохраняя код аккуратным и читабельным. Библиотека позволяет ссмешивайть запросы LLM и обычный код Python для создания сложной логики.
Декоратор @𝐩𝐫𝐨𝐦𝐩𝐭 позволяет определить шаблон промпта Large Language Model (LLM) в виде функции Python. При вызове этой функции аргументы подставляются в шаблон, затем этот промпт отправляется в LLM и генерирует вывод функции.
pip install magentic
from magentic import prompt
@prompt('Add more "dude"ness to: {phrase}')
def dudeify(phrase: str) -> str:
... # No function body as this is never executed
dudeify("Hello, how are you?")
# "Hey, dude! What's up? How's it going, my man?"
🐱 GitHub
@data_analysis_ml🖥 Обучаем нейросеть угадывать, что изображено на картинке при помощи TensorFlow
https://www.youtube.com/watch?v=pNrYjuKo8E8
@data_analysis_ml
По умолчанию трансформаторы #sklearn возвращают массив #NumPy.
Начиная с версии scikit-learn 1.3.2, можно использовать метод 𝐬𝐞𝐭_𝐨𝐮𝐭𝐩𝐮𝐭 для получения результатов в виде #pandas DataFrame.
Этот метод также может быть применен в рамках конвейера scikit-learn.
@data_analysis_ml
Как использовать машинное обучение для оптимизации производства?
Узнайте на примере реальных кейсов на бесплатном онлайн-митапе «Лучше практики MLOps в бизнесе. Опыт FinTech и Security индустрий» от OTUS.
После эфира вы сможете:
🔹 Найти и выстроить процессы, связанные с машинным обучением
🔹 Понять, как работать с эффективностью данных проектов
🔹 Избежать основных ошибок руководителя
🔹 Получить ответы на свои вопросы от опытного эксперта
Встречаемся в следующий вторник, 31 октября в 19:00 мск.
💻Эфир будет в формате конференции и после каждого блока вы сможете задать любые вопросы спикеру Павлу Филонову – ex-Kaspersky, ex-Positive technologies Data Science Manager с опытом в IT 15 лет.
👉Регистрируйтесь бесплатно прямо сейчас и забирайте чек-лист «Список технологий, нужный для MLOps» в подарок: https://otus.pw/mb2n/
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. erid: LjN8K3MdQ
🔥 Дайджест полезных материалов из мира Data Science за неделю
Почитать:
— Как получить полезную информацию из своих категориальных признаков?
— Введение в data science: инструменты и методы анализа
— Airflow в Kubernetes. Часть 1
— WTH is Retrieval Augmented Generation (RAG)?
— The Complete Guide to Time Series Models.
— Uncovering Inventory Insights:Mintclassics (Coursera)
— Data Analyst Roadmap: How to Go From Zero to Hero
— Is Coding a Necessity for Data Analysts?
— A Beginner's Guide to Data Visualization: Making Numbers Tell a Story
— Choosing a Stream Processing System? This Article Has You Covered!
— Logistic Regression made simple and what to look out for 🤔
— Revolutionize Your E-Commerce Strategy with AI-Powered Amazon Price Scraping
— How to Scrape Amazon PPC AD Data using Python
Посмотреть:
🌐 How to Get Ahead of 99% of Data Scientists (Tips from Tyler Richards) (⏱ 53:20)
🌐 Прогнозирование цены биткоина при помощи VAR, XGBoost, FB Prophet (⏱ 20:29)
🌐 Django настройка админки (⏱ 06:55)
🌐 Задача на палиндром строки на C++ (⏱ 00:59)
🌐 Django расширяем функционал! (⏱ 07:03)
🌐 Making Private Data Open and Enhancing Decision-Making through Digital Atlases (⏱ 28:27)
🌐 NVIDIA’s New AI: 20% Faster Game Graphics! (⏱ 04:58)
🌐 DALL-E 3 Is Now Free For Everyone! (⏱ 05:10)
Хорошего дня!
Хочешь поступить в ШАД? Или, может быть, в магистратуру по Data Science?
Ищешь материалы и советы по подготовке?
Тогда подпишись на канал "Поступашки ШАД"!
Канал ведут преподаватели МГУ, ВШЭ и ШАД. Там тебя ждут:
🔺Подборки материалов по математике, алгоритмам, ML/DL;
🔺Советы, как поступить в ШАД, Ai masters или в магистратуры по Data Science;
🔺Инсайды и анонсы об актуальных стажировках, образовательных проектах и олимпиадах.
...и еще много полезного =)
Подписывайся и поступай вместе с нами ⬇️
@postypashki_old
🔥 Лучшие инструменты ИИ в Data Science:
❯ Генерация кратких обзоров YouTube видео
https://eightify.app/sk2
❯ ИИ для аналитики данных
https://rapidminer.com
❯ Визуализация данных
https://tableau.com
❯ Бизнес-аналитика
https://powerbi.microsoft.com
❯ Аналитика, развертывание, масштабирование
https://knime.com
❯ Бизнес-аналитика (BI)
https://akkio.com
https://polymersearch.com
❯ Текстовая аналитика без кода
https://monkeylearn.com
❯ Copilot
https://codium.ai
@data_analysis_ml
Открыта регистрация на отборочный этап Всероссийского хакатона по биометрии с призовым фондом 1 000 000 рублей!
⠀
Тебе предстоит решить интересные задачи, чтобы победить в отборочном туре и принять участие в финале Всероссийского хакатона по биометрии, который пройдет уже 24-25 ноября в Москве.
Кейсы:
• Создание дипфейков для тестирования
• Обнаружение дипфейков
• Некооперативный фронтальный алгоритм защиты от атак предъявления
• Решения для использования новых биометрических модальностей на пользовательских устройствах
⠀ ⠀
🗓 Даты отборочного этапа в ОНЛАЙН-ФОРМАТЕ: 3-5 ноября 2023 года
❗️Даты финала: 24-25 ноября 2023 года 📍 Место: Москва
❗️ Формат: смешанный (отборочный этап в онлайн-формате, а финал на площадке в Москве)
👉 Регистрация на отборочный тур открыта до 29 октября 2023 года: https://tglink.io/97bbec27c944
Реклама. ООО "АКСЕЛЕРАТОР ВОЗМОЖНОСТЕЙ". ИНН 9704005146. erid: LjN8KYD98
🥇 The Most Comprehensive List of Kaggle Solutions and Ideas.
Этот репозиторий - настоящее золото для всех начинающих и практикующих специалистов в области Data Science, Machine Learning!
Просто зайдите и получите доступ практически ко всем лучшим решениям и идеям, которыми поделились топовые участники соревнований Kaggle.
▪Github
▪Сайт
@data_analysis_ml
🐆 Как исследовать снежных барсов с помощью нейросетей?
Студенты Школы анализа данных Яндекса вместе со специалистами Yandex Cloud разработали нейросеть, позволяющую определять на материалах с фотоловушек 10 видов животных, в том числе снежных барсов (ирбисов), внесённых в международную Красную книгу.
По оценкам экспертов, в России обитает не больше 90 ирбисов. Проект развернули в Республике Алтай, где исследователи обнаружили 44 особи, из которых 24 обитают на территории национального парка «Сайлюгемский».
Технология позволит учёным более эффективно изучать ирбисов в естественной среде обитания и понять, как можно защитить их популяцию. Если раньше поиски снежных барсов на тысячах снимков занимал дни и даже недели, то теперь на это уходят секунды.
🗣 Читайте больше о проекте по ссылке.
Реклама. ООО "Яндекс.Облако". ИНН 7704458262
☄️ Ray - это унифицированный фреймворк для масштабирования приложений ИИ и Python.
Ray состоит из ядра распределенной среды выполнения и набора библиотек ИИ.
На картинке прмиер снипет кода, для динамического запуска очереди из 𝗡 заданий на 𝗞 GPU.
▪Github
▪Ray
@data_analysis_ml
🏆 Yandex Cup 2023 — открытый чемпионат для настоящих творцов
Разработчики — художники нового мира. Они создают смыслы, правила и законы, манифестируют идеи, творят миры и целые вселенные. И, если их предшественники делали это, используя слова, краски и звуки, то современные творцы создают новую реальность с помощью программного кода.
Искусство писать код
Тема чемпионата в этом году «Решаем искусство». Участников ждут нестандартные задачи на стыке IT и творчества, а лучшие встретятся лицом к лицу в финале, чтобы оживить арт-инсталляцию и разделить между собой 8 500 000 рублей.
Показать своё мастерство можно в 6 направлениях:
🔸 Фронтенд
🔸 Бэкенд
🔸 Мобильная разработка
🔸 Аналитика
🔸 Алгоритмы
🔸 Машинное обучение
Финал и церемония награждения пройдут офлайн в офисе Яндекса в Казахстане. Яндекс предоставит финалистам проезд и проживание в Алматы.
Регистрация открыта до 29 октября включительно:
👉 Участвую!
#Yandex_Cup23
🖥 Skrub
Часто записи в одной таблице могут не соттветсвовать запясям в другой таблице. Например, в одной таблице может быть "
Yemen", а в другой - "Yemen, Rep".
Функция 𝐟𝐮𝐳𝐳𝐲_𝐣𝐨𝐢𝐧() в skrub позволяет объединить эти таблицы с учетом различных вариаций полей.
pip install git+https://github.com/skrub-data/skrub.git
▪Github
@data_analysis_ml⚡В OTUS стартует набор в группу курса Reinforcement Learning. Отправьте заявку, для того чтобы получить доступ к открытым урокам и получите скидку на обучение.
31.10 в 20.00 (мск) приглашаем на welcome-вебинар «Основные алгоритмы в обучении с подкреплением»
📌На занятии вы:
- познакомитесь с основными алгоритмами обучения с подкреплением;
- узнаете, как применять нейросети для обучения агентов, как обучить агента в среде с дискретным и непрерывным набором действий;
- изучите многообразие алгоритмов обучения с подкреплением и выбор наиболее подходящих из них.
👉Регистрация https://otus.pw/SJiV/
После прохождения курса студенты поймут сильные и слабые стороны основных алгоритмов RL и научатся применять их для решения разнообразных задач в реальном мире, включая игровую индустрию, робототехнику, управление энергетическими системами и управление финансовым портфелем.
При оплате курса возможны разные способы оплаты и рассрочка платежа
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. erid: LjN8KbLVB
🌐 ИИ с открытым исходным кодом захватывает мир.
Бесплатная книга с кодом, которая поможет вам идти в ногу со всем происходящим в мире AI:
State of Open Source AI Book - 2023 Edition
В книге рассматриваются следующие темы:
- ИИ Модели
- Файнтюниг
- Оценка моделей
- Векторные базы данных
- Инструментальные средства разработки
- Механизмы MLOps
и многое другое
И все это бесплатно.
📚 GitHub
@data_analysis_ml
Хотите выйти на новый уровень в анализе данных?
Уже используете А/В-тесты, но боитесь, что делаете это неправильно?
karpovꓸcourses сделали Симулятор A/B-тестов, где вы сможете освоить весь пайплайн проведения экспериментов, научитесь не допускать типичных ошибок и сможете избежать потери денег из-за неправильных выводов. Вы также узнаете, как определять, нужно ли вам вообще проводить A/B-тесты в вашем конкретном случае.
Если вы только знакомитесь с тестами, вы сможете работать с Google Sheets на уже готовой инфраструктуре, а если хотите узнать все технические детали А/В-тестирования и готовы писать код на питоне — у karpovꓸcourses есть продвинутая версия.
Привнесите культуру правильных А/B-тестов в ваши проекты
[Начать учиться]
P.S. По промокоду DAMLOCTOBER на курс действует скидка 5% до 31 октября
Реклама. ООО "Карпов Курсы". Erid: LjN8KaL7o
При просмотре кода на #GitHub навигация по файлам может быть неудобной. Попробуйте редактор GitHub.deb с интерфейсом, похожим на VSCode, для удобного просмотра и работы с проектами.
Этот редактор также отлично подходит для быстрых коммитов.
@data_analysis_ml
💥Прокачайтесь в машинном обучении на бесплатных Тренировках по ML от Яндекса
ML — новое направление Тренировок от Яндекса, которое посвящено классическому машинному обучению. Курс разработан совместно со Школой анализа данных и подойдёт для выпускников технических вузов и начинающих ML-специалистов.
Тренировки пройдут с 30 октября по 29 ноября.
Тренировки по ML — это отличная возможность прокачаться в теме, закрепить знания и подготовиться к отбору в IT-компанию. Здесь вас ждут лекции от экспертов Яндекса, домашние задания и еженедельные онлайн-разборы.
🏆 Участники, которые проявят себя лучше других, получат фаст-трек в Яндекс, а те, кто пройдёт больше половины курса — сертификат о прохождении, который украсит портфолио.
Как проходят Тренировки по ML
1️⃣ Регистрируетесь: участвовать могут все желающие бесплатно и без конкурсного отбора. Старт Тренировок 30 октября.
2️⃣ Смотрите лекции и самостоятельно решаете задачи, которые определяют ваше место в рейтинге участников
3️⃣ Проверяете себя на еженедельных онлайн-разборах
4️⃣ Получаете награды от Яндекса
Я в деле!
Если вы уже чувствуете себя уверенно в направлении ML, то скорее подавайте заявку на оплачиваемую стажировку.
🎓 Open Source AI Projects and Tools to Try in 2023
Существует множество инструментов искусственного интеллекта, и многие из них имеют открытый исходный код и бесплатны для использования.
Чтобы помочь вам узнать о некоторых полезных из них, представляем вам это подробное руководство для дата саентистов.
Он рассказывает о таких инструментах, как
Tensorflow, Hugging Face Transformers, Fauxpilot и других.
https://www.freecodecamp.org/news/open-source-ai/
@data_analysis_ml🔥 Бесплатный вебинар: “Решаем тестовое задание на junior-аналитика в Банк Открытие”
Интересуетесь аналитикой данных? Хотите больше практиковаться на реальных задачах и кейсах?
Приходите на наш бесплатный вебинар, где мы в прямом эфире будем вместе решать настоящее тестовое задание на junior-аналитика в Банк Открытие.
📅 Дата: 25 октября
⏰ Время: 19:00 по Мск
Что предстоит сделать на вебинаре:
* Решить 4 задания по SQL: посчитаем метрику MoM
* Проанализировать ОТП-коды в разрезе категорий и времени
* Проанализировать активность клиентов с помощью Pandas
* Предложить 3 метрики первого уровня для интернет-банка
Мы подробно будем разбирать каждый шаг и будем много говорить о SQL, Python, продуктовых метриках 😉
А также каждого участника вебинара будут ждать несколько подарков, подборка лайфхаков и разбор самых частых ошибок 🤩
🔗 Регистрация на вебинар
Реклама. ООО "Айти Резюме". Erid: LjN8KSEf7
