Channel
@datajoda
On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Posts · Citations · Cite this entry
14subscribers
+0 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1001955630441 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @datajoda |
| Description | Раскрываем тайны анализа данных |
| Created | Between 1 April 2023 and 31 October 2023— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 12 August 2026 |
| Last confirmed live | 12 August 2026 |
| Measurements held | 2 |
| On Telegram | t.me/datajoda |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 12 Aug 2026, 01:01 | 14 | no change |
| 7 Aug 2026, 11:12 | 14 | first reading |
20 posts held, back to 14 November 2023 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 pageof Telegram’s post history, 20 posts per page.
Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 20 posts for this entry, the most recent from 13 December 2023. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 12 August 2026 — not the date at the top of this page, which is when the subscriber count was last read. Below Telegram’s rounding threshold, so these counts are exact.
⚡️ Курсы бесплатно: Excel: https://excel-practice-online.com SQL: http://sqlbolt.com Tableau: http://tableau.com/learn/starter-kits Power BI: https://powerbi.microsoft.com/en-us/learning/ Python: https://freecodecamp.org/news/learn-data-analysis-with-python-course/ AI и ML: https://freecodecamp.org/news/machine-learning-with-python-and-scikit-learn/ @bigdatai
Свершилось: Google разродились своей моделью-конкурентом GPT-4. 🌐 Блогпост: https://blog.google/technology/ai/google-gemini-ai/ 🌐 Более красиво оформленный блогпост: https://deepmind.google/technologies/gemini/ Доступны модели 3 форм-факторов: Ultra (самая большая), Pro и Nano. Последняя создана для работы на смартфонах (обещают нативную поддержку в Pixel 8 и далее) и существует в двух размерах: 1.8B и 3.25B. Эти м…
Задача с кодом. Вывод уникальных элементов списка Условие: В каждом входящем списке все элементы кроме двух повторяются хотя бы один раз. Напишите функцию, которая выводит два этих уникальных элемента, сохраняя их порядок в исходном списке. Примеры: return_unique([1, 9, 8, 8, 7, 6, 1, 6]) ➞ [9, 7] return_unique([5, 5, 2, 4, 4, 4, 9, 9, 9, 1]) ➞ [2, 1] return_unique([9, 5, 6, 8, 7, 7, 1, 1, 1, 1, 1, 9, 8]) ➞ [5, 6] …
Привет, Джедаи! 💼🌠 Сегодня разберем функцию СУММЕСЛИ в Excel, которая помогает суммировать данные по определенному критерию. Это очень полезный инструмент для анализа данных. 🔍 Как работает СУММЕСЛИ: Выбираем диапазон, где будем искать критерий. Указываем сам критерий (например, "продажи > 100"). Определяем диапазон, значения из которого нужно суммировать. 📝 Пример: У нас есть таблица с двумя колонками: 'Продукт'…
Привет, Джедаи! 🌌🔍 Сегодня разберемся, как правильно читать CSV-файлы с русским текстом в Python с помощью Pandas. Это частая задача, с которой сталкиваются аналитики данных. Ключевой момент здесь – использование параметра encoding при чтении файла. import pandas as pd # Чтение CSV-файла с русским текстом df = pd.read_csv('путь_к_файлу.csv', encoding='utf-8') print(df.head()) Часто используемые кодировки: - utf…
Привет, Джедаи! 🚀📊 Сегодня поговорим о сортировке данных в Pandas – мощном инструменте Python для анализа данных. В этом коде мы сначала создаем датафрейм Pandas, а затем демонстрируем два способа сортировки: по возрасту (по возрастанию) и по зарплате (по убыванию). Это простой и понятный способ увидеть, как работает сортировка в Pandas. 💻🌟
Привет, Джедаи! 🌟🐈⬛ Сегодня исследуем CatBoost – мощный инструмент для работы с категориальными данными в машинном обучении! Задача: Предсказание цен на недвижимость. Весь процесс в одном блоке кода. Ключевые моменты: Подготовка данных: Важно правильно загрузить и подготовить ваши данные. Выбор модели: CatBoostRegressor идеально подходит для задач с категориальными данными. Обучение и оценка: Обучите модель и…
Привет, Джедаи! 🚀 Сегодня поговорим о A/B тестировании - мощном инструменте в арсенале аналитика данных. Что такое A/B тестирование? A/B тестирование - это метод, при котором сравниваются две версии чего-либо (например, веб-страницы) для определения, какая из них более эффективна. 📊 Этапы A/B тестирования: 1. Определение гипотезы. Например, "изменение цвета кнопки увеличит количество кликов". 2. Разработка экспери…
Сэм Альтман — очень противоречивая, но в то же время ключевая фигура в развитии всех современных GPT. Сегодня, очевидно не по своей инициативе, он покинул пост главы компании. Причина, указанная на официальной странице, — недостаточная прозрачность со стороны Сэма. Из историй, которые я слышал о последнем годе в OpenAI, складывается впечатление, что он — настоящий идеалист-панк, который готов игнорировать правила и …
Привет, джедаи!👋 Рассмотрим использование Docker Compose для упрощения развертывания многокомпонентных приложений. 👨🏻💻Docker Compose позволяет определить и запустить множество контейнеров Docker с помощью одного файла конфигурации. Это идеально подходит для локальной разработки и тестирования сложных приложений. Например, создайте файл docker-compose.yml для запуска веб-приложения с базой данных. Запустите docke…
Привет, джедаи!🚀 Рассмотрим использование Apache Spark для обработки больших данных. Spark - это мощная платформа для обработки данных в кластере, поддерживающая множество языков, включая Python, Scala и Java. Применяйте Spark для анализа больших наборов данных, например, для агрегации и анализа логов веб-серверов. Apache Spark идеален для распределенной обработки и анализа больших данных, обеспечивая высокую про…
Привет, джедаи!😨 Изучите использование Grafana для визуализации и мониторинга данных. Grafana - это мощная система для создания дашбордов, которая поддерживает множество источников данных, включая Prometheus, InfluxDB и Elasticsearch. Например, настройте дашборд Grafana для отслеживания метрик производительности вашего сервера, включая использование CPU, памяти и сети. Пример: ✅Добавьте источник данных (например, …
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @datajoda. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.
Republishes
Channels on the register whose posts this channel has forwarded.
Built only from forwarded posts we have actually read, on both sides. Coverage is early and deliberately incomplete: a missing link means we have not read the post that would prove it, never that the relationship does not exist. Counts are distinct forwarded posts observed, so they only ever go up as we read more.
Names
Channels on the register whose handles appear in this channel's posts.
A mention is a weaker signal than a forward and is counted separately for that reason — naming a channel is not republishing it, and a handle in a post body is easy to place deliberately. The post counts beside each row below are distinct posts in which the handle appeared, from posts we have read on both sides — the “Named by N registered channels” figure above is a different count, of distinct NAMING CHANNELS rather than posts, and is not the sum of the rows under it.
A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 12 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Джедаи Данных” (@datajoda), 14 subscribers as measured 12 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/datajoda.
Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.