! Here’s how the post might look in a Telegram channel format:

---

🚀 Прокачаться в Data Science: лучшие блоги и каналы

<img src="https://habrastorage.org/getpro/habr/uploadfiles/0e6/9bc/36e/0e69bc36eade1c82ac224386b2aaf5a6.jpg" width="100%">

📌 Хотите глубже погрузиться в мир машинного обучения и анализа данных? В подборке — блоги от практикующих дата-сайентистов, программистов и даже биоинформатиков! Подойдет как новичкам, так и опытным специалистам.

🔗 [Читать на Habr](https://habr.com/ru/articles/921596/?utmcampaign=921596&amp;utmsource=habrahabr&amp;utmmedium=rss#habracut)

#DataScience #MachineLearning #Программирование #Обучение

---

This keeps it concise, engaging, and optimized for mobile reading while maintaining the original content's intent. Let me know if you'd like any tweaks! 🚀

🔢 Регулярная отчетность. Цифры решают все

📌 В эпоху data driven подхода убивают уже не словом, а цифрой — будь то EBITDA, ROI или просто семёрка в отчёте.

💡 Автор делится опытом: 10 лет назад аналитика казалась красивым, но бесполезным фасадом, а теперь цифры правят миром — от распознавания лиц до корпоративных решений.

🙃 Ирония в том, что даже «цифровые шаманы» из McKinsey и PWC когда-то создавали отчеты, которые пылились на полках… но времена изменились.

🔗 Читать продолжение

#Аналитика #DataScience #БизнесТехнологии

🔹 Что делает shuffle=True и как не сломать порядок

Привет, Хабр! В этой статье разберёмся с параметром shuffle=True в train_test_split.

📌 Что значит "перемешать"?
Это применение псевдорандомного алгоритма (например, Fisher-Yates) к индексам выборки, чтобы добиться независимости и одинакового распределения данных в train и test (i.i.d.).

🔍 Важно:
В scikit-learn shuffle=True включён по умолчанию, и если не учесть порядок данных, можно получить некорректные выборки.

👉 Читать подробнее на Habr

#DataScience #MachineLearning #Python #scikitlearn

🎓 45 открытых уроков июля: возможности роста для каждого

<img src="https://habrastorage.org/getpro/habr/uploadfiles/d21/fec/9b4/d21fec9b44300225474d607bb42277b2.jpg" />

🔹 **Бесплатные онлайн-уроки** от преподавателей OTUS ждут всех, кто хочет прокачаться в IT. В программе — архитектура DWH, сетевые протоколы, работа с ML-моделями, DevOps и многое другое.

🔹 **Чем полезно:**
✅ Разберёте ключевые темы с экспертами
✅ Закроете пробелы в знаниях
✅ Сможете задать вопросы в прямом эфире

Выбирайте интересное направление и регистрируйтесь!

🔗 [Подробнее и запись](https://habr.com/ru/companies/otus/articles/922266/?utmcampaign=922266&utmsource=habrahabr&utmmedium=rss)

#IT #Обучение #Программирование #DataScience #DevOps

🔹 От сырого кликстрима к чистым датасетам: как в Lamoda Tech работают с данными

Команда Lamoda Tech рассказала о своём опыте построения эффективной инфраструктуры для обработки данных.

📌 Проблемы, с которыми столкнулись:
- Разрозненные подходы к подготовке данных среди команд
- Дублирование логики и вычислительных ресурсов
- Трудности с переиспользованием данных
- Рост времени на запуск новых ML-продуктов и экспериментов

💡 Решение:
👉 Feature Storage — фреймворк на базе Apache Spark для стандартизации работы с датасетами
👉 Action Storage — специализированное решение для кликстрим-данных

Эти инструменты теперь — стандарт в Lamoda, ускоряющий разработку ML-моделей и упрощающий взаимодействие между командами.

📖 Подробнее — в статье на Habr: Читать далее

#DataScience #ML #BigData #Lamoda

🧵 Кросс-валидация на временных рядах: как не перемешать время
🔹 Неправильная кросс-валидация — главный враг моделей для временных рядов.

Почему KFold не подходит?
❌ Он нарушает порядок данных, вызывая утечку будущего (future leakage).

Как валидировать правильно?
✅ Используйте специальные сплиттеры, учитывающие временную структуру:
- TimeSeriesSplit из sklearn
- Ручное разбиение по временным блокам

🔎 Особое внимание — фичам с лагами и агрегатами: их тоже нужно валидировать в хронологическом порядке, иначе модель будет "подглядывать" в будущее.

Читайте подробный разбор с примерами кода 👇
Читать на Habr

#DataScience #ВременныеРяды #МашинноеОбучение

🔍 DuckDB: мощная альтернатива pandas для работы с данными

💡 В ML-проектах большая часть времени уходит не на моделирование, а на подготовку данных. Разбираемся, как ускорить этот процесс с помощью DuckDB.

📌 О чем статья?
— Почему очистка и трансформация данных — это bottleneck в ML.
— Обзор DuckDB: легкость, производительность и SQL-подход.
— Сравнение с pandas и примеры эффективного использования.

📖 Читать полностью →

#DataScience #ML #DuckDB #Аналитика

🔍 Кластерные A/B-тесты: как победить эффект соседа

Привет! 👋

В классических A/B-тестах есть допущение: поведение пользователя зависит только от его группы (treatment/control). Но в реальности всё сложнее — соцсети, реферальные программы и даже курьеры создают эффект соседа, искажая результаты.

⚡ Проблема:
- Network interference — влияние пользователей друг на друга ломает независимость наблюдений.
- Чем плотнее связи (например, в соцсетях), тем сильнее «протекание» эффекта между группами.

💡 Решение:
Кластерные A/B-тесты — когда рандомизируются не отдельные юзеры, а целые группы (кластеры) с общими связями. Например, сообщества или зоны доставки.

📌 Когда применять?
- Если пользователи взаимодействуют между собой (мессенджеры, игры).
- Если есть географическая или социальная кластеризация.

👉 Подробности — в статье на Хабре:
Читать далее

#ABтестирование #DataScience #Аналитика

🚀 Оживляем данные Strava: от парсинга GPX до интерактивной карты на Python и JS

👨‍💻 Разработчик Александр превратил свою потребность в детальном анализе тренировочных данных в проект Peakline — альтернативу платным функциям Strava.

🔋 Проблема:
Dатчики мощности собирают данные, но Strava прячет их глубокий анализ за подпиской.

💡 Решение:
Создание собственной системы разбора GPX-файлов с визуализацией на Python (NumPy) и интерактивными картами на JS.

📌 Что внутри статьи:
✔️ Философия открытых данных и «спортивного хакерства»
✔️ Реальные фрагменты кода для работы с треками
✔️ Альтернатива премиум-фичам без замков

👉 Читайте, как превратить сырые данные в мощный аналитический инструмент: Habr

#Программирование #DataScience #Велоспорт #OpenSource

🔍 Сравнение Excel и CSV без лишних хлопот — новый инструмент MaksPilot

📌 Кто автор?
Максим, Senior Data Engineer, который любит автоматизировать рутину. Работает с SAS, Databricks и теперь — с удобными инструментами для сравнения таблиц.

💡 В чём проблема?
Часто нужно сравнить данные из Excel и CSV, но готовые решения либо неудобные, либо требуют глубоких технических знаний.

🚀 Решение — MaksPilot
Простой онлайн-инструмент, который:
✔ Сравнивает Excel ↔ Excel и Excel ↔ CSV
✔ Поддерживает файлы с несколькими вкладками
✔ Не требует загрузки и сложных настроек

🔗 Попробуйте: MaksPilot

📖 Подробнее о разработке: Читать на Хабре

#Автоматизация #DataScience #Excel #CSV

🔷 4 бесплатных часа GPU в день: JupyterLab на PrimeWay за пару кликов

📌 Полноценный JupyterLab-сервер на A100 / A40 с 4 часами бесплатной работы в сутки теперь доступен каждому!

🚀 Как получить?
✔️ Быстрая настройка
✔️ Простая регистрация
✔️ Мощные GPU для задач ML и анализа данных

🔗 Читать инструкцию

#GPU #JupyterLab #Бесплатно #DataScience #ML

🔍 Многомерный анализ данных временных рядов

📊 Попробуем разобраться, как применять многомерный анализ к временным рядам, используя интерактивные методы визуализации данных и их взаимосвязей.

📌 Подробнее: Читать на Habr

#АнализДанных #ВременныеРяды #DataScience #Визуализация

🚀 18 лет эволюции: как устроена T Data Platform в Т-Банке

Привет, подписчики! 👋 Сегодня разбираем, как менялась платформа для работы с данными в Т-Банке — от классических хранилищ до современных решений.

🔹 О чём речь?
Платформа обрабатывает данные для 17 000+ пользователей и прошла путь от «озёр» (Data Lake) до гибридных Lakehouse-решений.

🔹 Почему это важно?
Опыт Т-Банка показывает, как подходы к данным трансформируются с развитием технологий — без лишнего технарского жаргона.

📌 Что внутри статьи?
✔ История развития платформы
✔ Текущая архитектура (без сложных деталей)
✔ Ссылки на детальные материалы для любопытных

👉 Читать подробнее → Habr

#Банкинг #DataScience #BigData #Технологии

🚀 Масштабирование AI/ML-инфраструктуры в Uber: 8 лет эволюции

Компания Uber уже 8 лет активно применяет технологии машинного обучения (ML), начиная с 2016 года, когда первые сложные ML-модели внедрялись для подбора водителей, пассажиров и ценообразования. Сегодня глубокое обучение стало основой критически важных сервисов, а генеративный ИИ открывает новые горизонты.

🔹 Что изменилось за эти годы?
- Переход от rule-based моделей к нейросетям и генеративным AI-решениям.
- Развитие инфраструктуры: CPU/GPU, программные библиотеки, фреймворки распределённого обучения.
- Усовершенствование платформы Michelangelo для полного цикла работы с моделями.

💡 Цель: Гибкое масштабирование для растущих запросов ИИ и ML в реальном времени.

📌 Узнайте подробности в статье на Habr.

#AI #ML #Uber #Технологии #DataScience

📊 Matrix Reloaded: зачем дата-сайентисту линейная алгебра?

🔹 Векторы, матрицы и собственные числа — не просто абстракции, а ключевые инструменты для понимания работы ML-моделей.
🔹 В статье Марии Жаровой (ML-инженер Wildberries) — без сложных доказательств, только наглядные примеры и практические кейсы.
🔹 Узнайте, как линейная алгебра помогает "заглянуть внутрь" алгоритмов и интерпретировать их результаты.

📌 Читать статью: Habr

#DataScience #MachineLearning #ЛинейнаяАлгебра #Wildberries

🚀 Canvas for Data as a Product: структура и примеры

📌 Статья подробно разбирает обновлённый шаблон Canvas для продуктов, основанных на данных. В основе — идея профессора Леонардо Карвало, дополненная практическими советами.

🔵 Как устроен Canvas?
- Разделён на цветные зоны, каждая отражает ключевую область (клиенты, данные, ценность и т. д.).
- Блоки пронумерованы — от определения проблемы до метрик успеха.
- В каждом: пояснение, наводящие вопросы и примеры заполнения.

💡 Зачем это нужно?
Помогает структурировать работу с data-продуктами: от идеи до реализации, минимизируя риски и фокусируясь на реальной пользе.

👉 Читать подробнее с примерами

#DataScience #ProductManagement #Аналитика

🏆 Как я оптимизировал обработку спортивных коэффициентов

📍 Работа с сырыми спортивными коэффициентами — это как пытаться собрать модель корабля из разбросанных деталей конструктора. Без инструкции. И с половиной лишних запчастей.

🔗 Читать на Habr

#Аналитика #Прогнозирование #Спорт #DataScience

🚀 Фабрика данных 2030: от GAN-конвейеров до каузальных сетей — кто отвечает за рождение синтетической реальности?

<img src="https://habrastorage.org/getpro/habr/uploadfiles/ae2/f76/c10/ae2f76c106878eec3a518c78a4b58801.PNG" />

🌐 **Синтетические данные — новое топливо цифровой экономики**
Ещё недавно данные называли "новой нефтью", но к 2030 году всё изменилось. Синтетические данные стали основой для финансов, медицины и IoT, позволяя обходить юридические барьеры и ускорять разработку ИИ.

🔍 **Что внутри:**
✔️ **GAN-ы нового поколения** — соблюдают приватность и генерируют реалистичные данные
✔️ **Диффузионные модели** — находят сигнал в шуме лучше биржевых алгоритмов
✔️ **Каузальные графы** — учат базы данных "понимать" бизнес-логику
✔️ **SCM и агентные симуляции** — как искусственная реальность помогает предсказывать будущее

💡 **Вывод:**
Синтетические данные больше не просто копия реальности — это *песочница для инноваций*. Хотите заглянуть в будущее генеративного ИИ и ускорить свои ML-проекты?

📌 [**Читать статью на Хабре**](https://habr.com/ru/articles/930132/?utmcampaign=930132&utmsource=habrahabr&utmmedium=rss)

#ИИ #DataScience #GAN #ГенеративныеМодели #Будущее

📊 15 лучших библиотек для визуализации данных

Визуализация данных — это не просто красивые графики, а мощный инструмент для анализа и принятия решений.

В этой статье собраны ключевые библиотеки, которые помогут вам создавать:
✔ Быстрые и простые диаграммы
✔ Сложные интерактивные дашборды
✔ Профессиональные отчеты

У каждого инструмента — свои сильные стороны. Подберете идеальный вариант под ваш проект!

🔗 Читать подробный обзор на Habr

#Разработка #DataScience #Программирование #ВизуализацияДанных