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 51 956 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 576-o'rinni va Rossiya mintaqasida 11 782-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 51 956 obunachiga ega bo‘ldi.
12 Noyabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni 567 ga, so‘nggi 24 soatda esa -10 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 11.80% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 8.86% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 6 134 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 4 606 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 245 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 13 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.
51 956
Obunachilar
-1024 soatlar
+377 kun
+56730 kun
Postlar arxiv
Как развиться в сфере аналитики данных?
Присмотритесь к программе «Аналитик PRO» от Changellenge Education. Это самый полный курс обучения аналитике на рынке.
«Аналитик PRO» разработан Changellenge Education – школой, которая уже больше 6 лет специализируется именно на обучении аналитике, выпустила больше 3500 аналитиков, которые работают в Яндексе, VK, Газпроме и других крупных компаниях.
Курс подойдет вам, если вы хотите прокачаться как аналитик данных, бизнес-аналитик, финансовый аналитик – в нем есть всё, что нужно для роста в любом направлении аналитики с нуля:
Практическая направленность: 75% курса — это работа над реальными кейсами таких компаний, как Тинькофф. Вы не просто учитесь, вы получаете реальный опыт, который сможете добавить в резюме.
Ключевые навыки: Вы освоите 11 важных аналитических инструментов, включая Excel, Python, SQL и BI-системы. Эти знания помогут вам получить интересные офферы с высокой зарплатой.
Поддержка экспертов: Онлайн мастер-классы от специалистов из Avito, BCG, Google, VK и помощь менторов помогут вам преодолеть все трудности в учебе.
Карьерная поддержка: Консультации с HR-специалистами, помощь с резюме и подготовка к собеседованиям позволят вам уверенно шагнуть на новый карьерный уровень.
Высокие результаты: 83% студентов находят работу сразу после окончания курса.
Сообщество Alumni: После завершения учебы вы вступите в сообщество выпускников, работающих в таких компаниях, как Альфа-Банк, McKinsey, Google и Яндекс.
Оставьте заявку прямо сейчас. До 28 мая на программу действует скидка 50%, а по промокоду DATA10 вас ждет дополнительная скидка в 10 000 руб. от нашего канала. Оставьте заявку по ссылке и начните свою карьеру в аналитике уже сегодня!
Реклама. ООО «Высшая школа аналитики и стратегии». ИНН:7716917009 erid: 2VtzqvLHPDD
+2
🔥 Haystack — фреймворк Python для создания приложений на базе LLM
—
pip install haystack-ai
Haystack — это фреймворк для создания настраиваемых, готовых к продакшену LLM-приложений.
Позволяет подключать компоненты (разные модели, векторные БД, конвертеры файлов) к конвейерам или агентам для взаимодействия с данными.
Благодаря продвинутым методам поиска, он лучше всего подходит для создания RAG, чат-ботов или семантического поиска.
Haystack бурно развивается, относительно недавно вышло значительное обновление — Haystack 2.0.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@data_analysis_ml
+4
🌟 Megatron-Core — библиотека PyTorch для обучения трансформеров
docker run --ipc=host --shm-size=512m --gpus all -it nvcr.io/nvidia/pytorch:24.02-py3
pip install megatron_core
pip install tensorstore==0.1.45
pip install zarr
Как понять, подходит ли вам финтех?
Дата-аналитиками работают те, кому нравятся большие данные и большие зарплаты. Если узнали в этом описании себя — финтех для вас.
30 мая в 18:00 мск пройдёт день открытых дверей онлайн-магистратуры МФТИ и Нетологии «Финансовые технологии и аналитика». На встрече вы узнаете о задачах Data Analyst, трендах индустрии и карьерных возможностях для студентов вуза. Отдельно расскажем, как работает онлайн-образование и что нужно для поступления.
Записывайтесь на встречу, если хотите узнать больше о финтехе и возможностях онлайн-образования.
🔗Ссылка: https://netolo.gy/da9m
Реклама ООО “Нетология” 2VSb5ykbrYQ
+3
🆕 Хотите начать писать приложения с использованием последних моделей lama?
Разработчики Lama 3только что опубликовали серию пошаговых руководств, которые помогут вам начать работу с моделью на Linux, Windows, Mac и других системах.
Смотрите видео здесь ➡️ https://www.youtube.com/playlist?list=PL86eLlsPNfygWBnJZ7AXSeHECJrpCdKtu
@data_analysis_ml
+4
🌟 Репозиторий с лучшими практиками в области создания рекомендательных систем
Этот репозиторий — проект Linux Foundation по AI и данным, — создан с целью помочь ML-исследователям в создании прототипов, экспериментировании и внедрении в продакшен современных рекомендательных систем.
🖥 GitHub
@data_analysis_ml
⚡️ Bend — высокоуровневое управление параллельными вычислениями вместо CUDA и Metal
Опубликованы первые версии проекта Bend, развивающего высокоуровневый язык программирования для параллельных вычислений, который позиционируется как альтернатива низкоуровневыми языкам, таким как CUDA и Metal, обладающая выразительным синтаксисом и возможностями для повышения удобства разработки, свойственными таким языкам, как Python и Haskell.
Из возможностей языка Bend отмечается быстрое распределение объектов, поддержка использования функций высшего порядка, замыканий, продолжений, неограниченной рекурсии, сопоставления с образцом, рекурсивных сопоставлений (fold) и циклов (bend), целочисленных, строковых и списочных типов. Поддерживается два варианта синтаксиса: в стиле Python и в стиле Haskell. В программах не требуется указание управляющих распаралелливанием аннотаций, явного создания потоков и выставления блокировок. Распараллеливание производится автоматически, например, при вычислении выражения "((1 + 2) + (3 + 4))", операции "1 + 2" и "3 + 4" будут выполнены параллельно.
Программы на языке Bend могут выполняться на оборудовании, обеспечивающем массовый пареллелизм, например на GPU, демонстрируя практически линейный рост производительности в зависимости от числа вычислительных ядер. Код на языке Bend компилируется в низкоуровневое промежуточное представление HVM2 (Higher-order Virtual Machine 2), которое затем компилируется в представление на C и CUDA.
🖥 Код проекта написан на языке Rust и распространяется на GitHub под лицензией Apache 2.0.
@data_analysis_ml
Блокчейн TON ищет талантливых разработчиков!
Стартует масштабный хакатон “The Open League Hackathon” с призовым пулом $2,000,000 от команды блокчейна TON.
В поддержку хакатона все Web3-энтузиасты приглашаются на трёхдневные оффлайн встречи для нетворкинга в 13 городах мира:
📍Прага, Берлин, Киев, Варшава, Тбилиси, Белград, Сеул, Тайбэй (Тайвань), Гуруграм (Индия), Гонг-Конг, Минск, Москва и Санкт-Петербург.
Первые встречи начнутся уже 24 мая. Ищи свой город и регистрируйся здесь 👈 тык
Что вас ждет:
— 3 дня нетворка, лекций, конкурсов и работы над собственными проектами с поддержкой представителей TON Foundation и команд экосистемы TON
— Призовые $5.000 для трех лучших проектов на каждом оффлайн ивенте + много мерча и других бонусов
Не упусти возможность представить свое приложение 900 миллионам активных пользователей Telegram вместе с TON.
Регистрируйся — https://society.ton.org/activities/open-league
⚡️ Выпущена Mistral v3!
В базе расширен словарный запас до 32768. Instruct поддерживает вызов функций! Токены с 5 по 9 предназначены для вызова функций, остальные пусты.
https://huggingface.co/mistralai
@data_analysis_ml
Repost from Machinelearning
+4
⚡️ Your Guide to Generative AI Courses
Лучший способ изучить генеративный ИИ - это создать собственный проект. Новый ресурс, который поможет вам погрузится в эту тему!
Новое руководство от DeepLearningAI
по созданию RAG приложения, с пошаговой схемой создания RAG и список кратких уроков, подготовленных кураторами, которые содержат как теоретические знания, так и практические примеры с кодом.
https://deeplearning.ai/resources/generative-ai-courses-guide/
@ai_machinelearning_big_data
Data Analyst, Data Architect, Data Engineer…
🤓 Полезная подборка бюджетных и качественных онлайн-программ обучения начинающих IT-специалистов от Московского физико-технического института (МФТИ).
Не затягивай с подачей заявки. Количество свободных мест ограничено 🔥
Кому подойдёт обучение?
🔹️ Начинающим IT специалистам;
🔹️ практикующим разработчикам;
🔹️ студентам технических специальностей.
💻 Ты получишь доступ к материалам онлайн-курса, регулярным вебинарам и консультациям с практикующими экспертами ведущих вузов и IT-компаний.
Решай реальные кейсы, чтобы применить полученные знания на практике.
По окончании обучения — защита проекта и апгрейд портфолио 📝
Занятия начнутся уже 17 июня 📅
Стоимость обучения — 100 000 рублей, из них 76 000 оплачивает государство и только 24 000 слушатель.
✔️ Программы МФТИ прошли конкурсный отбор ДПО в области искусственного интеллекта.
+5
🌟 Smile — система для работы с ML-моделями и не только
Smile (Statistical Machine Intelligence and Learning Engine) — это быстрая и комплексная система ML, NLP, линейной алгебры, графов, интерполяции и визуализации.
Написана Smile на Java и Scala, большой упор сделан на производительность.
В дополнение ко всему вышеперечисленному, Smile хорошо документирована
🖥 GitHub
🟡 Доки
@data_analysis_ml
Приходите на High SQL — митап ЮMoney о работе с базами данных 😎
Встречаемся 28 мая в 19:00 (мск). Можно прийти в наш офис в Петербурге или подключиться к онлайн-трансляции.
На встрече эксперты ЮMoney и приглашённый спикер расскажут, как строят и развивают базы данных.
Темы докладов ⤵️
🟣SQL Agent Jobs As Code: подход ЮMoney к хранению и деплою заданий для Microsoft SQL Server.
🟣Декомпозиция монолита в DWH: когда делить базу на множество компонент.
🟣Телеметрия в реальном времени и в экстремальных условиях: всё про архитектуру отправки данных.
Участие бесплатное. Чтобы попасть на митап, нужно зарегистрироваться. Все подробности — на сайте High SQL ❤️
+5
⚡️ Neural Networks: Zero to Hero — блок из 8 лекций и практических занятий от Андрея Карпати
Это курс по нейросетям от с самых азов, возможно лучший во всём интернете.
Курс представляет собой серию видеороликов на YouTube, в которых Карпати показывает, как проектировать и обучать нейронные сети.
Все эти результаты записаны в Jupyter-Notebook'ах, можно скачать их и экспериментировать
▶️ Neural Networks: Zero to Hero
@data_analysis_ml
💻 Kafka БАЗА по Теории и Практике.
https://www.youtube.com/watch?v=W7ZCXcxQxV8
@data_analysis_ml
🌟 hosseinmoein/DataFrame — для статистического, финансового и ML-анализа на современном C++
DataFrame — это аналитическая библиотека на C++, предназначенная для анализа данных, аналогичная библиотекам в Python и R.
Её можно сравнить с Pandas, R data.frame или Polars.
При помощи DataFrame можно организовывать данные различными способами; можно объединять, группировать данные.
Можно запускать различные статистические, обобщающие, финансовые и ML-алгоритмы на данных. Можно легко добавлять свои собственные алгоритмы.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@data_analysis_ml
⚡️ Redka (Red is re-implemented with SQLite)
Выпущена новая версии Redka 1.0. В ней реализованы строки, списки, сеты, хэши, отсортированные сеты, а также управление ключами и транзакциями.
▪Github
@data_analysis_ml
Онлайн-день AvitoTech на Data Fest | 26 мая с 13:00 до 18:00
В программе:
• Общение с рекрутерами и лидами Авито в Spatial Chat;
• Участие в ML System Design Game с Михаилом Каменщиковым, руководителем команды рекомендаций в Авито.
Воркшоп поможет получить опыт работы над крупными проектами и подготовиться к собеседованиям, а также развивать свои идеи в интерактивном формате. Регистрация на онлайн и офлайн-активности по ссылкам.
И помните, 1 июня ожидается большой офлайн-день в московском офисе Авито. Подробности программы здесь.
+3
🌟 R для не программистов — открытая книга по анализу данных в R от Daniel Dauber
В этой свободно распространяемой книге описывается использование языка R для большого количество реальных кейсов; изложены важные концепции, с которыми сталкивается аналитик данных в своей работе
📎 Книга
@data_analysis_ml
Стать сотрудником Яндекса быстрее и проще, чем кажется. Участвуйте в днях быстрого найма: решите тестовое, пройдите несколько секций собеседования и получите офер за несколько дней.
Ближайшее Fast Track мероприятия:
• 8–9 июня — для дата-инженеров, офер за 2 дня в DWH команды Маркета.
Зарегистрироваться
