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 50 224 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 666-o'rinni va Rossiya mintaqasida 12 538-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 50 224 obunachiga ega bo‘ldi.
18 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni 10 ga, so‘nggi 24 soatda esa 7 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 8.77% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 6.56% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 4 404 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 3 295 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 30 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 19 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.
50 224
Obunachilar
+724 soatlar
+227 kunlar
+1030 kunlar
Postlar arxiv
👩💻 gazpacho — простая и быстрая библиотека для веб-скрейпинга на Python.
🌟 Библиотека обеспечивает понятный интерфейс для скрейпинга HTML-страниц и поиска элементов на основе CSS-селекторов. Основные возможности включают функции для извлечения и обработки данных, не требующие дополнительных зависимостей. Библиотека ориентирована на легкость использования и минимализм.
👩💻 Лицензия: MIT
🖥 Github
@data_analysis_ml
Как работают генеративные технологии, которые лежат в основе большинства визуальных сервисов? Какова их «математическая начинка»? Получите ответ на эти и другие вопросы на бесплатном интенсиве Computer Vision Week! Он пройдёт с 25 по 29 ноября онлайн и поможет вам разобраться в сложных вопросах компьютерного зрения и диффузионных моделей.
Среди организаторов — эксперты, которые создают технологии будущего: Yandex Cloud, Школа анализа данных, YaArt и YaResearch. За 5 дней они расскажут, как устроена генерация изображений на практике: от математических основ и алгоритмов до нейробайесовских методов. Вы также научитесь работать с генеративными технологиями самостоятельно и узнаете, какие горизонты они открывают для разработчиков и исследователей.
Что ещё? Вы не только послушаете лекции, но и сможете попробовать свои навыки на практике — в решении задач. Те, кто успешно справится с отборочными испытаниями и итоговой работой, получат заветный сертификат в портфолио!
Успейте зарегистрироваться до 24 ноября, пока есть места!
🔍 Label Studio — это универсальный фреймворк для аннотации данных с открытым исходным кодом, поддерживающий множество типов данных, включая текст, изображения, видео и аудио.
🌟 Он позволяет настраивать интерфейсы для различных задач разметки, таких как классификация, сегментация и анализ тональности. Этот инструмент активно используется для разметки данных в проектах, связанных с машинным обучением и NLP.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@data_analysis_ml
+4
💪 Уже есть опыт работы с хранилищами данных, но хочешь прокачать скилы и открыть новые карьерные горизонты?
Тогда скорее залетай на бесплатный ИТ-интенсив в Открытых школах Т1 для аналитиков платформы данных (DWH) — регистрация до 8 ноября!
Открытые школы — это возможность усилить свои навыки и получить оффер от одного из лидеров* российского ИТ-рынка — Холдинга Т1. И все это за месяц, онлайн и в удобное вечернее время.
Что ты получишь?
🔹Уникальный рыночный опыт и масштабные ИТ-проекты: мы одни из первых, кто внедряет технологии для управления данными. Выпускники школ смогут присоединиться к проекту по созданию новой технологической платформы данных в банковской сфере.
🔹Быстрый рост в ИТ при поддержке экспертов и топовых преподавателей. Карьерные треки для выпускников Открытых школ позволяют быстро расти в профессии в Т1.
🔹Работа в бигтех-компании: ИТ-аккредитация, современный техстек, ДМС, удаленка, крутые офисы, спорт, обучение, митапы, ИТ-конференции, программы признания и развития, а также многое другое от Т1.
Более 900 специалистов уже прошли этот путь — теперь твоя очередь! Читай подробности в карточках ☝️ Старт обучения уже 11–12 ноября! Ссылка для подачи заявки.
Реклама. ООО «Т1» ИНН: 7720484492. Erid: 2SDnjcEokmZ
🔥 llamacoder — открытый проект для создания приложений на основе текстовых запросов с использованием Llama 3.1 405B.
🌟 Он включает в себя интерфейс, который позволяет пользователям генерировать небольшие приложения с помощью одного запроса, а также предоставляет возможности для дальнейшей настройки и обмена созданными приложениями. Проект создан на Next.js, Tailwind CSS и Sandpack для песочницы кода. Проект активно развивается, и разработчики планируют добавить множество новых функций.
🖥 Github
@data_analysis_ml
🔥 Fish Speech — новое решение для синтеза речи (TTS) с поддержкой множества языков и возможностью точного воссоздания голоса на основе коротких аудиофрагментов (10–30 секунд)!
🌟 Библиотека поддерживает кросс-языковое TTS, управление тембром и эмоциями, не требуя фонемной зависимости. Также предоставляется интерфейс на базе Gradio и GUI для локального развертывания на разных платформах, включая Linux, Windows и macOS.
🔐 Лицензия: CC BY-NC-SA 4.0
🖥 Github
@data_analysis_ml
Как оценить навыки и выбрать область развития для ML специалиста?
🔹Разберем на открытом уроке «Карьерные пути для ML специалистов», приуроченному к новому курсу «ML Team Lead» от Otus.
✅ Обсудим подходы Microsoft, Google, Netflix к карьерному росту
Познакомимся с методами определения областей для роста специалистов, техниками оценки сильных сторон команды и выявлением областей для развития навыков.
👉 Регистрация и подробности:
https://otus.pw/Sipm/?erid=LjN8KRGDX
#реклама
О рекламодателе
🖥 LibreChat — это полностью открытая платформа для развертывания собственного чат-бота, аналогичного ChatGPT.
🌟 Приложение поддерживает интеграцию с различными AI-моделями (OpenAI, Anthropic и др.) и функции, такие как переключение моделей, поиск сообщений, многопользовательский доступ и мультимодальные данные (текст, файлы, изображения). Проект предназначен для гибкой настройки и развертывания как локально, так и в облаке.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@data_analysis_ml
❓Как наконец перестать делать ошибки в моделях процессов в нотации BPMN?!
Узнайте на бесплатном вебинаре онлайн-курса «BPMN: Углубленная практика» - «Как нарисовать модель процессов без ошибок»: регистрация
Структура вебинара:
1. Для чего нужна нотация BPMN;
2. Типовые ошибки в нотации BPMN;
3. Хороший стиль моделирования в нотации BPMN.
Урок идеально подойдёт:
начинающим системным и бизнес-аналитикам,
менеджерам проектов и продуктов.
🤝Понравится вебинар — продолжите обучение на курсе по специальной цене и даже в рассрочку!
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
🔥 RagBuilder — это набор инструментов, который поможет вам автоматически создать оптимальную настройку Production-ready Retrieval-Augmented-Generation (RAG) для ваших датасетов.
Кроме того, RagBuilder содержит несколько полезных, готовых шаблонов RAG, которые показали высокую производительность на различных тестах.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@data_analysis_ml
🤖 ИИ и iGaming — в чем связь?
AI трансформирует индустрию, и знание его возможностей — ключ к успеху.
➡️ Поэтому тебе нужно подписаться на Owner 1win!
На канале ты найдешь:
⏺Анализ трендов — как AI меняет правила игры в индустрии азартных игр;
⏺Инсайты от экспертов — мнения лидеров рынка о будущем iGaming с использованием ИИ;
⏺Новые подходы к монетизации и привлечению игроков.
😍 Присоединяйся к Owner 1win и будь первым!
🔥 Ichigo — ИИ инструмент, предназначенный для расширения возможностей текстовых моделей посредством добавления к ним обработки аудио в реальном времени!
🌟 Он расширяет текстовые модели, позволяя им обрабатывать аудиовводы, поддерживать интерактивные многотуровые сессии, а также игнорировать незначительные шумы. В проекте есть инструменты для развертывания с Docker и обучения с Hugging Face, включая генерацию синтетического аудио
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@bigdatai
🔥 Agent-S — open-source фреймворк от Simular AI, который создаёт ИИ-агентов, способных автоматически взаимодействовать с компьютером, имитируя действия человека.
💡 Проект предназначен для разработки ИИ-агентов, способных обучаться и выполнять сложные задачи, такие как управление GUI. Поддерживает интеграцию с крупными языковыми моделями (LLM) и предоставляет API для поиска и извлечения данных через Perplexica.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
📖 Arxiv
🖥 Github
@data_analysis_ml
Топовый ивент для айтишников на МТС True Tech Champ 🚀 уже открыта регистрация!
Финал ИТ-чемпионата состоится совсем скоро:
Дата: 8 ноября
Место: МТС Live Холл
Формат: Офлайн + Онлайн
Что тебя ждет?
🤖 Захватывающее шоу с гонками роботов в интерактивных лабиринтах
🕹 Более 20 активностей для программистов и любителей технологий
🧠 Вдохновляющие выступления экспертов, полезные воркшопы и даже немного юмора от разработчиков
Это мероприятие идеально подходит тебе, если:
— Ты занимаешься программированием
— Тебе интересны современные технологии
— Ты планируешь строить карьеру в сфере ИТ
Регистрация заканчивается через несколько дней — поспеши зарегистрироваться: https://truetechchamp.ru/conf
🔥 Maxun — бесплатная open-source платформа без кода для извлечения веб-данных.
🌟 Инструмент позволяет пользователям создавать агентов, которые автоматически собирают данные с веб-сайтов, поддерживая различные действия, такие как захват списков, текста и скриншотов. Также предусмотрена поддержка интеграции с Google Sheets, прокси для обхода защит, а для тех, кто не хочет управлять инфраструктурой, доступна облачная версия. Поддерживаются авторизация и двухфакторная аутентификация для работы с защищенными ресурсами.
🖥 Github
@data_analysis_ml
+1
🌟 Яндекс разработал новое поколение языковых моделей YandexGPT 4.
В Yandex Cloud стало доступно новое семейство моделей, представленное в двух версиях — Pro и Lite. Эти модели обеспечивают более точные ответы, способны работать с расширенным контекстом и лучше справляются с длинными текстами.
🌟 Первым сервисом, использующим YandexGPT 4 с опцией «Про», станет Алиса. Алексей Долотов, руководитель продуктов ML в Yandex Cloud, и Андрей Бут, руководитель команды YandexGPT Alignment, поделились подробностями о процессе обучения YandexGPT 4 и ее отличиях от предыдущих моделей в новой статье на Хабре.
🔗 Статья
@data_analysis_ml
🔥 Integuru — это репозиторий с AI-агентом для автоматического создания интеграций с платформами через реверс-инжиниринг их внутренних API!
💡 Пользователь может предоставить файл сетевых запросов, cookies и указать требуемое действие, а Integuru создает зависимые запросы и Python-код для выполнения этой задачи. Использует модели OpenAI, поддерживает управление входными переменными и автоматическое построение графа зависимостей запросов. Подходит для генерации кода, автоматизации RPA и работы с неофициальными API
🔐 Лицензия: AGPL-3.0
🖥 Github
@data_analysis_ml
🔥 Data Formulator — инструмент от Microsoft для интерактивного создания визуализаций данных с помощью AI!
🌟 Пользователи могут комбинировать командные интерфейсы и текстовые подсказки, чтобы задавать параметры графиков, при этом AI помогает в трансформации данных для создания диаграмм. Инструмент доступен как через Python, так и через GitHub Codespaces, что позволяет легко развернуть его и использовать для визуализации сложных данных
🔐 Лицензия: MIT
📖 Arxiv
🖥 Github
@data_analysis_ml
⚡️ Яндекс объявил победителей ежегодной научной премии Yandex ML Prize. В этом году из 160 заявок выбрали 14 учёных, которые представили наиболее значимые разработки в области генеративных моделей, обработки естественного языка, компьютерного зрения, информационного поиска, распознавания и синтеза речи, когнитивной робототехники.
Вот некоторые из лауреатов:
🟢 Елена Тутубалина (Казанский федеральный университет, AIRI) занимается исследования в в области анализа естественного языка, биомедицинских и химических данных. Её разработки могут сделать процесс разработки лекарств более эффективным.
🟢 Алексей Скрынник (AIRI) разрабатывает алгоритмы многоагентного обучения, которые позволяют агентам (например, роботам) работать автономно, без центрального управления. Эти методы подходят для задач, где важна скоординированность действий, например, в логистике и на промышленных объектах.
🟢 Валерия Ефимова (ИТМО) ведет научную деятельность в области компьютерного зрения в областях медицины и промышленности. Её исследования могут повысить эффективность производства в промышленных предприятиях — находить дефекты и оценивать качество материалов.
А что они получат за свои достижения? Денежные награды, а также доступ к Yandex 360 и гранту на работу с сервисом Yandex Cloud — с его помощью можно выполнять объёмные вычисления и обрабатывать данные экспериментов.
@data_analysis_ml
🖥 zerox — инструмент для извлечения текста и структурированной информации из PDF-документов с использованием методов OCR (распознавания текста) и NLP
🌟 Основной акцент сделан на поддержку «нулевого этапа обучения» (zero-shot), что позволяет извлекать текстовые данные из документов без необходимости предварительной настройки или обучения на конкретных данных. Проект предназначен для автоматизации анализа и обработки PDF в бизнес-приложениях
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@bigdatai
