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 50 258 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 673-o'rinni va Rossiya mintaqasida 12 532-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 50 258 obunachiga ega bo‘ldi.
19 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni 12 ga, so‘nggi 24 soatda esa 11 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 8.88% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 6.13% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 4 458 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 3 081 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 31 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 20 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.
50 258
Obunachilar
+1124 soatlar
+637 kunlar
+1230 kunlar
Postlar arxiv
+2
⚡️ Mistral Large 2 уже здесь!
Модель лидирует в рейтингах Arena hard. Впечатляющая производительность в написании кода, понимании сложных промптах и математике. Модель превосходит топовые модели GPT-4 Turbo/Claude Opus!
Кроме того, это модель с открытым исходным кодом - еще одна отличная новость для сообщества разработчиков с открытым исходным кодом.
Blogpost: https://mistral.ai/news/mistral-large-2407/
Model weights: https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Large-Instruct-2407
🦙✨ BigLlama-3.1-1T-Instruct
Вам было мало 405B параметров.
Вот Улучшенная версию Llama 3.1 с 1 000 000 000 параметрами
.
▪ Модель: https://huggingface.co/mlabonne/BigLlama-3.1-1T-Instruct
+2
⚡️ CityGaussian — высококачественный рендеринг больших сцен в реальном времени с помощью гауссианов
CityGaussian (CityGS) использует новый подход к обучению по принципу "разделяй и властвуй" и стратегию Level-of-Detail (LoD) для эффективного обучения и рендеринга.
Такой подход позволяет генерировать различные уровни детализации и реализовать быстрый рендеринг в различных масштабах.
Судя по метрикам SSIM, PSNR и LPIPS, на данный момент CityGaussian достигает самого высокого качества рендеринга по сравнению с аналогичными методами.
🖥 GitHub
🟡 Демонстрация CityGaussian
@data_analysis_ml
Как сохранить производительность высоконагруженных решений при работе с отечественными СУБД?
20 августа в 11:00 приходите на бесплатный вебинар СберТеха для бизнеса и узнаете, с какими нагрузками может работать отечественная СУБД Platform V Pangolin. Это целевая СУБД в Сбере и в ряде крупных компаний, которая создана для высоконагруженных систем.
В конце июля вышел новый релиз Platform V Pangolin 6.3.0 с оптимизациями производительности СУБД при работе с «1С:Предприятие», доработками в области безопасности под актуальные требования ФСТЭК и другими полезными изменениями.
На встрече выясним, как новые возможности продукта могут стать полезны вашему бизнесу и ответим на все вопросы.
Регистрация уже открыта
🦙 Llama 3.1 в стиле nano GPT отАндрея Карпаты
🖥 Github
@data_analysis_ml
+1
🌟 Group Mamba — SSM-модель для точной классификации объектов на изображении
Есть 3 варианта модели Group Mamba с разным количеством параметров, и даже самая маленькая из них (23М) показывает отличную точность классификации до 83.3 % на ImageNet-1K; к тому же эта модель на 26% эффективнее по количеству параметров, чем лучшая из предыдущих моделей Mamba.
🖥 GitHub
🤗 HuggingFace
🟡 Arxiv
@data_analysis_ml
Представляем бесплатный курс "LLMs: теория и практика", 🚀 который поможет вам получить востребованные навыки:
✅ обучение LLMs (LLaMa 🦙, Mistral)
✅ prompt engineering
✅ работа с библиотекой LangChain (RAG)
✅ разработка виртуальных ассистентов 🤖
✅ создание API (FastAPI, Flask)
✅ и многое другое.
В канале по ссылке - 29 видеороликов нашего курса и ссылки для скачивания материалов курса (презентации, python-скрипты, jupyter-ноутбуки).
Перейти к курсу
+1
💻Spice — унифицированный интерфейс запросов SQL и портативная среда выполнения для быстрого извлечения данных из любой БД, хранилища данных или озера данных
curl https://install.spiceai.org | /bin/bash
spice init spice_qs
cd spice_qs
spice run
⭐️ LlamaCoder!
Приложение Claude Artifacts с открытым исходным кодом, которое может создавать полноценные приложения и компоненты с помощью Llama 3.1 405B.
На 100% бесплатное и с открытым исходным кодом.
http://llamacoder.io
@data_analysis_ml
⚡️Лучший способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:
Машинное обучение: t.me/ai_machinelearning_big_data
C++ t.me/cpluspluc
Devops: t.me/devOPSitsec
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
Арихив бесплатных ит-курсов: https://t.me/+-YDHdeS5EEs3MDNi
GitHub представил новый маркетплейс моделей машинного обучения под названием Models, который претендует на конкуренцию с Hugging Face.
Проект пока в тестировании, но вы можете записаться в лист ожидания.
Ключевые преимущества Models: возможность протестировать нейронную сеть в песочнице перед переносом кода в VS Code или Codespaces, а также интеграция с Azure и другими популярными сервисами для разработчиков.
На платформе уже доступно более 20 нейросетей, включая GPT-4o, GPT-4o mini и Llama 3.1. Библиотека будет регулярно пополняться, и разработчики смогут добавлять свои модели.
▪ Github
@data_analysis_ml
🔥 SambaNova выдает более 123 токенов в секунду на llama 3.1 405B со своим ASIC-оборудованием 🤯
Llama 3.1 8B выдает более 1000 токенов в секунду
Попробуйте здесь - https://sambanova.ai
@data_analysis_ml
+1
🔥 Продвинутый курс по Python
Этот курс включает материалы по углубленным концепциям Python и анализу данных. В него входят:
▪️ Упаковка и распаковка значений, менеджеры контекста, декораторы и другие темы;
▪️ Работа с классами, включая магические методы;
▪️ Обработка и визуализация данных;
▪️ Основы машинного обучения.
📌 Ссылка
@data_analysis_ml
+1
🌟 Click-Gaussian — интерактивная сегментация любых 3D-гауссианов
Интерактивная сегментация 3D-гауссианов открывает широкие возможности для работы с 3D-сценами в реальном времени, однако текущие методы имеют массу недостатков.
Чтобы улучшить ситуацию, Seokhun Choi и его коллеги из Сеула и они предлагают метод Click-Gaussian, который позволяет обрабатывать каждый клик 10 мс, что в 15-130 раз быстрее, чем предыдущие методы; при этом Click-Gaussian имеет ещё и большую точность сегментации.
🟡 Страничка Click-Gaussian
🟡 Arxiv
@data_analysis_ml
Знакомьтесь! Сетка — новая социальная сеть для нетворкинга от hh ru, которая помогает ИТ-коммьюнити расширять сеть полезных знакомств и общаться с коллегами по рынку
В приложении есть простой и удобный функционал Q&A, где можно задать свой вопрос сообществу и получить на него развёрнутый ответ от экспертов. Ещё здесь можно профессионально расти и развиваться, следить за актуальным контентом в своей сфере, делиться кейсами и искать партнёров для новых коллаб или side-проектов.
Благодаря big data hh ru Сетка подгружает информацию о вашем опыте работы и помогает точно пересечься с теми, кто повлияет на ваш профессиональный путь. Теперь не нужно ломать голову над тем, где искать полезные контакты.
Скачать приложение. Пересечёмся в Сетке ✌🏻
+1
🌟 Voyager — это библиотека Python (и Java) для быстрого приближенного поиска ближайших соседей
—
pip install voyager
Voyager может использоваться как из Python, так и из Java;
библиотека опирается на алгоритм HNSW, основанный на пакете hnswlib, плюс использует много дополнительных функций.
Voyager активно используется в продакшене в Spotify
🖥 GitHub
🟡 Доки
🟡 Видео про Voyager
@data_analysis_ml
🛢 В мире, где данные — новая нефть, растёт спрос на дата-инженеров. Ведь именно они знают, как такую нефть добывать, обрабатывать и хранить. И пока компании осознают потребность в этих специалистах, конкуренция на рынке низкая, а зарплаты — высокие.
Освоить ключевые компетенции дата-инженера поможет онлайн-магистратура Нетологии и НИУ ВШЭ «Инженерия данных». За 2 года вы на практике изучите Python, Java, Scala, Kotlin и SQL, научитесь проектировать пайплайны и обрабатывать данные, работать с системами хранения данных и базами данных в облаке. Программа даёт широкий простор для переквалификации, поэтому после учёбы сможете перейти в MLOps, DevOps или менеджмент.
Онлайн-формат позволяет учиться без отрыва от привычной жизни и совмещать занятия с работой. При этом у вас будет отсрочка от армии, льготы на проезд и все остальные бонусы очного обучения.
Станьте магистром программной инженерии с дипломом одного из лучших вузов страны и получите веское преимущество при приёме на работу: https://netolo.gy/dlaL
Реклама. ООО "Нетология". Erid 2VSb5wpkBUL
+2
🌟 Pomegranate — библиотека Python для создания вероятностных моделей, таких как байесовские сети или марковские модели
—
pip install pomegranate
Модели, реализованные с помощью pomegranate, могут быть настроены более гибко, чем с помощью других библиотек. Например, можно создать классификатор Байеса, который использует различные типы распределений для каждого признака (например, для связанных со временем признаков — экспоненциальное распределение, а для других признаков — распределение Пуассона).
Или, скажем, можно построить единую модель из нескольких байесовских сетей или сделать классификатор Байеса со скрытой марковской моделью, который делает прогнозы по последовательностям.
🖥 GitHub
🟡 Доки
🟡 Примеры использования
@data_analysis_ml
Как писать поддерживаемый, воспроизводимый и повторно используемый код в ML/DS?
🔹Расскажем на открытом уроке «Рефакторинг ML-проекта с точки зрения продуктового кода» что такое хороший код и как его писать, и почему Jupyter мешает нам это делать
✅ Практика: Декомпозиция ML/DS-кода, работа с окружением, управление зависимостями
Урок приурочен курсу «MLOps» от Otus.
👉 Регистрация и подробности:
https://otus.pw/ml1V/?erid=LjN8KHADT
+2
⚡️ Линейная алгебра для CV и ML — мощный свободный учебник от университета Пенсильвании
Совсем свежий учебник, опубликован в конце марта.
Здесь на 785 страницах детально разбираются темы линейной алгебры, особенно актуальные для ML-приложений.
Вот несколько из разбираемых тем:
— понятие вектора и векторного пространства
— понятие линейного оператора
— связь операторов и матриц
— матричные разложения (LU, SVD и др)
— собственные вектора и собственные значения
— ортогональные, унитарные операторы
— симметричные и эрмитовы операторы
— квадратичные формы, приведение к главным осям
🟡 Linear algebra for Computer Vision, Robotics, and Machine Learning
@data_analysis_ml
