Firibgarlarga uchmang! Telemetrio bunday kanallarni topadi va belgilaydi 👉 Belgini ko‘rmoqchi bo‘lsangiz, obuna bo‘ling

Анализ данных (Data analysis)

Kanalga Telegram’da o‘tish

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

Ko'proq ko'rsatish

Tarmoq: MachinelearningRossiya11 791Texnologiyalar & Aralashmalar2 572...

📈 Telegram kanali Анализ данных (Data analysis) analitikasi

Анализ данных (Data analysis) (@data_analysis_ml) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 51 965 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 572-o'rinni va Rossiya mintaqasida 11 791-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 51 965 obunachiga ega bo‘ldi.

11 Noyabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni 579 ga, so‘nggi 24 soatda esa 16 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 11.39% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 8.64% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 5 921 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 4 493 ta ko‘rish yig‘iladi.
Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 242 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 12 Noyabr, 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.

51 965

Obunachilar

+1624 soatlar

+557 kun

+57930 kun

5 921

Post ko'rishlar

~ 4 49324 soatlar

~ 4 95548 soatlar

11.39%

Muloqot nisbati

~ 6

Kuniga postlar

Ads index

Postlar arxiv

51 968

⚡️Лучший способ получать свежие обновлении и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь: C++ t.me/cpluspluc Devops: t.me/devOPSitsec Машинное обучение: t.me/ai_machinelearning_big_data АНАЛИЗ Данных: t.me/data_analysis_ml Хакинг: t.me/linuxkalii Linux: t.me/linuxacademiya Базы данных: t.me/sqlhub C#: t.me/csharp_ci Golang: t.me/Golang_google Java: t.me/javatg React: t.me/react_tg Javascript: t.me/javascriptv Мобильная разработка: t.me/mobdevelop Docker: t.me/+0WdB4uvOwCY0Mjdi Python: t.me/pythonl Rust: t.me/rust_code PHP: t.me/phpshka Android: t.me/android_its Big Data: t.me/bigdatai Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview Python подготовка с собесу: t.me/python_job_interview МАТЕМАТИКА: t.me/data_math 💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy C++ папка: https://t.me/addlist/CdBs5DLepLJmZjY6 C# папка: https://t.me/addlist/u15AMycxRMowZmRi Java папка: https://t.me/addlist/ZM3J6oFNAnRlNWU6 FRONTEND папка: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy Linux папка: https://t.me/addlist/w4Doot-XBG4xNzYy 😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog 🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers 🧠ИИ: t.me/vistehno 📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

51 968

🌟 Lance — современный колоночный формат данных для ML-приложений, реализованный на Rust — pip install pylance Lance идеально подходит для создания поисковых систем и хранилищ данных, для масштабного обучения ML-моделей, для хранения таких данных как облака точек. Поддерживает конвертацию из Parquet в 2 строки кода, при этом он быстрее Parquet в 100 раз. Lance можно без проблем использовать с pandas, DuckDB, Polars, pyarrow и не только. 🖥 GitHub 🟡 Примеры использования @data_analysis_ml

51 968

🌟 Реализация диффузионной модели с архитектурой UNet на чистом CUDA В этом репозитории приведена реализация модели UNet на чистом CUDA с подробным описанием всех шагов. Цель этого проекта — создать диффузионную модель на CUDA и достичь производительности PyTorch; выбрана архитектура UNet как ключевая архитектура для диффузионных моделей В итоге, готовая модель была обучена на изображениях слонов из ImageNet 64x64 и теперь вполне успешно их генерирует. 🖥 GitHub @data_analysis_ml

51 968

🌟 «Баннерная крутилка» — сервис, позволяющий выбрать несколько релевантных документов из базы в миллиард объявлений за 200 миллисекунд Сервис выдерживает 700 тысяч RPS и более. Решения для построения систем ранжирования подробно описаны в статье «Как устроен рекомендательный сервис, который выдерживает 700 тысяч запросов в секунду». 🟡Habr @data_analysis_ml

51 968

🌟 RAGapp — простой способ использовать Agentic RAG — docker run -p 8000:8000 ragapp/ragapp RAGapp позволяет легко использовать Agentic RAG в любом продакшене. Так же прост в настройке, как и пользовательские GPT OpenAI, но в отличии от них RAGapp может быть развернут в вашей собственной облачной инфраструктуре с помощью Docker. RAGapp создан с использованием LlamaIndex. После запуска контейнера, нужно перейти на localhost:8000 и настроить RAGapp. Можно подключить любые модели, в том числе и локальные (с помощью Ollama) 🖥 GitHub @data_analysis_ml

51 968

❓Устали от скучных и статичных дашбордов? 👉🏻Хотите создавать интерактивные и визуально привлекательные дашборды, которые оживят ваши данные? Тогда вам сюда! На открытом уроке «Создание кастомных дэшбордов с помощью Plotly Dash» вы: - познакомитесь с Plotly Dash — мощной библиотекой для создания интерактивных веб-приложений и дэшбордов; - научитесь превращать сырые данные в понятные и красивые визуальные единицы; - сможете создавать удобные и функциональные интерфейсы для взаимодействия с данными. Присоединяйтесь 9 июля в 20:00 мск и станьте мастером визуализации в аналитике данных! ⚡️Регистрируйстесь сейчас по ссылке: https://otus.pw/3OSi/ Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. erid: LjN8K4Qbi

51 968

🌟 Kubeflow — экосистема open-source проектов для решения задач на каждом этапе развития ML-системы Kubeflow делает ML на Kubernetes простым, переносимым и масштабируемым. Цель Kubeflow — облегчить оркестрацию рабочих нагрузок ML в Kubernetes и предоставить возможность развертывать лучшие в своем классе инструменты в любой облачной инфраструктуре. 🖥 GitHub 🟡 Доки @data_analysis_ml

51 968

Станьте профессионалом в области Data Science и машинного обучения в магистратуре от Центрального университета! Центральный университет — современный вуз, созданный при поддержке ведущих компаний России: Т-Банка, Авито и других. Получите диплом магистра в области математики и компьютерных наук и обучайтесь на основе реальных кейсов ведущих ИТ-компаний у профессоров из МГУ, МФТИ, РЭШ и практиков из индустрии. Хорошая новость для тех, кто уже имеет опыт в Data Science и машинном обучении — вы можете пропустить базовое обучение и закончить магистратуру за 3 семестра. У каждого студента будет: - личный ментор по траектории обучения; - доступ к карьерному центру с коучами и консультантами; - опыт работы в проектах партнеров уже во время обучения. Участвуйте в онлайн-отборе, чтобы выиграть грант на обучение до 1,2 млн рублей. Больше подробностей про университет и конкурс грантов по ссылке! erid:2VtzqwTkpP2 Реклама, АНО ВО «Центральный университет», ИНН 7743418023

51 968

🖥 AutoGluon — библиотека Python, которая позволяет писать лаконичный код для задач ML — pip install autogluon AutoGluon помогает несколькими строками кода обучать и использовать ML-модели; позволяет решать задачи, связанные с изображениями, текстом, временными рядами и табличными данными. 🖥 GitHub 🟡 Доки @data_analysis_ml

51 968

👨‍🎓Курс МФК МГУ "Нейронные сети и их применение в научных исследованиях" Лекции: - Новая суперспособность науки - Как учить машины - Линейные модели - Сверточные сети - Рекуррентные сети - Трансформеры (часть 1) - Трансформеры (часть 2). GPT - Генеративные модели - Обучение с подкреплением - Нейрорендеринг - Графовые сети - Заключительная лекция 👉 Плейлист на Youtube

51 968

🌟 Scikit-LLM — библиотека Python, призванная упростить разработку сложных и готовых к продакшену конвейеров NLP — pip install scikit-llm Scikit-LLM может взаимодействовать с различными провайдерами LLM, независимо от того, работают ли они локально (например, GPT4All) или в облаке (включая Azure, OpenAI и Vertex AI). Scikit-LLM поддерживает широкий спектр задач анализа текста, включая классификацию, анализ эмоциональной составляющей и т.д. Для сложных сценариев можно объединить несколько задач в конвейер scikit-learn. 🖥 GitHub 🟡 Доки @data_analysis_ml

51 968

🖥 Unstructured — библиотека Python для предобработки сырых данных — pip install "unstructured[all-docs]" Unstructured предоставляет компоненты для предобработки изображений, текстовых документов; поддерживает многие форматы: PDF, HTML, Word docs и др. Запустить библиотеку в контейнере:

docker run -dt --name unstructured downloads.unstructured.io/unstructured-io/unstructured:latest
docker exec -it unstructured bash

🖥 GitHub 🟡 Доки @data_analysis_ml

51 968

⚡️ Microsoft только что был опубликовали Graph RAG! Проект Graph RAG - это пакет для обработки и преобразования данных открытым исходным кодом, предназначенный для извлечения структурированных данных из неструктурированного текста с использованием возможностей LLMs. Эо методология использования структур памяти knowledge graph для улучшения работы LLM. ▪ Github ▪ Docs ▪ Blog @data_analysis_ml

51 968

🌟 SkyPilot — фреймворк для запуска LLM и AI-приложений в любом облаке

pip install "skypilot-nightly[aws,gcp,azure,oci,lambda,runpod,fluidstack,paperspace,cudo,ibm,scp,kubernetes]"

SkyPilot позволяет: — управлять масштабированием: автоматическая постановка в очередь и запуск большого количества задач — получать легкий доступ к хранилищам S3, GCS, R2 — сократить расходы на облако: 3-6-кратное уменьшение расходов при использовании отдельных ВМ с автоматическим восстановлением после падений SkyPilot позволяет работать с GPU, TPU и CPU. Поддерживаемые облака — AWS, GCP, Azure, OCI, Lambda Cloud, RunPod, Fluidstack, Cudo, IBM, Samsung, Cloudflare, VMware vSphere, любой кластер Kubernetes 🖥 GitHub 🟡 Доки @data_analysis_ml

51 968

🌟 Ivy — open-source ML-фреймворк для использования модели, созданной при помощи одного фреймворка, в коде, написанном на другом фреймворке — pip install ivy Ivy — ML-фреймворк, который позволяет: — использовать ML-модели и/или функции в любом фреймворке, конвертируя любой код из одного фреймворка в другой с помощью ivy.transpile() — преобразовывать модели и библиотеки ML для их использования в другом фреймворке с помощью ivy.source_to_source() (эта функция пока в закрытой бета-версии) 🖥 GitHub 🟡 Доки @data_analysis_ml

51 968

🌟 Nous Hermes 2 - Mistral 7B - DPO - GGUF Это квантизованная версия модели Nous Hermes 2 Mistral 7B DPO; работает очень быстро и неплохо умеет в код Сама исходная модель Nous Hermes 2 показала отличные результаты во всех бенчмарках — AGIEval, BigBench Reasoning, GPT4All и TruthfulQA; была обучена на 1000000 пар промпт-ответ качества GPT-4 или выше, а также на других высококачественных наборах данных, доступных в teknium/OpenHermes-2.5. 🤗 Hugging Face @data_analysis_ml

51 968

В России появилась среда разработки – встречайте GIGA IDE На главной технологической конференции лета GigaConf 2024 СберТех представил российскую среду разработки GIGA IDE со встроенным AI-ассистентом*. Среда позволяет вести разработку на популярных языках программирования, обеспечивает совместимость с востребованными плагинами, а также привычный пользовательский опыт. Встроенный в среду AI-ассистент GIGA CODE анализирует контекст, предлагает полные конструкции функций и других элементов, что позволяет писать код до 25% быстрее. • GIGA IDE Desktop – это интегрированная среда разработки, которая включает 70 инструментов для облегчения задач разработки, автоматизации тестирования и администрирования приложений. Разработчики уже могут скачать GIGA IDE Desktop на платформе GitVerse. • GIGA IDE Cloud позволит вести разработку в облаке, расширив возможности устройства дополнительными облачными ресурсами. Публичный релиз среды запланирован на осень 2024 года. Чтобы первыми получить доступ к GIGA IDE Cloud – регистрируйтесь на платформе GitVerse на раннее тестирование. *AI (Artificial Intelligence) - «искусственный интеллект»

51 968

🌟 OSS Vizier — open-source инструмент для оптимизации, настройки гиперпараметров ML-систем — pip install google-vizier[jax] OSS Vizier — это инструмент, написанный на Python для оптимизации и исследования нейросетей и т.д. OSS Vizier основан на Google Vizier, одном из первых сервисов для настройки гиперпараметров, рассчитанных на работу с масштабными ML-системами. 🖥 GitHub 🟡 Доки @data_analysis_ml

51 968

🌟 Cambrian-1 — семейство мультимодальных LLM, ориентированных на CV-задачи Cambrian-1 — это семейство MLLM, разработанных с упором на работу с визуальной информацией. На страничке Cambrian-1 представлены модели 3 размеров (8B, 13B и 34B), данные для обучения, скрипты для обучения на TPU. Скоро на GitHub появится скрипт для обучения на GPU. 🟡 Страничка Cambrian-1 🖥 GitHub 🤗 Hugging Face @data_analysis_ml