متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
Data Science | Machinelearning [ru]
الذهاب إلى القناة على Telegram
Все о Data Science, машинном обучении и искусственном интеллекте: от базовой теории до cutting-edge исследований и LLM. Личный блог автора - @just_genych По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin РКН: https://vk.cc/cJPGXD
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Data Science | Machinelearning [ru]
تُعد قناة Data Science | Machinelearning [ru] (@devsp) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 19 991 مشتركاً، محتلاً المرتبة 6 730 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 33 728 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 19 991 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 22 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -88، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -13، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 8.15%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.63% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 630 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 725 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 8.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل llm, nvidia, контекст, openai, архитектура.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Все о Data Science, машинном обучении и искусственном интеллекте: от базовой теории до cutting-edge исследований и LLM.
Личный блог автора - @just_genych
По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin
РКН: https://vk.cc/cJPGXD”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 23 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
19 991
المشتركون
-1324 ساعات
-487 أيام
-8830 أيام
أرشيف المشاركات
Приглашаем на главное BI-событие декабря — Yandex DataLens Festival!
В этом году будет ещё интереснее! Вас ждут 2 недели полезного контента от экспертов:
⭐️ Yandex Cloud. Как построить аналитику в облаке
⭐️ MAXIMUM Education. Как переезд с Power BI расширил число пользователей аналитики
⭐️ Ренессанс Страхование. Как построить систему знаний и обучения BI
⭐️ CARCADE. Как организовать работу 1000 пользователей BI в финсекторе
⭐️ YCLIENTS. Как анализировать работу команды разработки
⭐️ Reveal the Data aka Роман Бунин. Сколько живёт дашборд и как увеличить время его жизни
Помимо этого, ведущие разработчики DataLens и YTsaurus поделятся рецептами, как готовить опенсорс, а именно:
🛠 как развернуть у себя
🛠 как кастомизировать UI
🛠 как настроить базовую аутентификацию
🛠 как интегрировать с YTsaurus
Будет много нетворкинга — разберём вопросы на Q&A-сессии и пообщаемся вживую на афтерпати. Ну и какой фестиваль без конкурсов и сюрпризов 🎁
Участие бесплатное, нужно только ➡️ зарегистрироваться
SQL теперь в телеграм!
SQL — главный язык программирования баз данных. Базы данных есть везде: от маленького интернет-магазина до социальной сети. Sql будет легко выучить, если подписаться на официальный русскоязычный канал. Это первоисточник всего, что появляется в платных курсах и остальных ресурсах. Стоит подписаться!
💪Как мы запустили сервис вопросов и ответов, получили много хейта, а потом внедрили ML и ускорили процессы в разы
В этой статье я поделюсь с вами историей о том, как мы размечали данные, искали баланс между порогом вероятности и охватом вопросов, обучали и дообучали модель, а также расскажу об итогах нашей работы.
Читать...
Всё о Machine Learning на YaTalks 2023: доклады топовых экспертов
Ждём вас на конференции YaTalks 2023 — крупнейшем мероприятии Яндекса для IT-сообщества. Более 100 экспертов индустрии соберутся, чтобы поделиться кейсами и идеями, которыми можно вдохновиться. Выступления будут 5 и 6 декабря: офлайн — в Москве и Белграде, онлайн — в любой точке мира.
Вот что обсудим в первый день в треке Machine Learning ↓
«Ускоритель в масштабе планеты: как инженеры управляют временем» — доклад о технологиях, которые увеличили скорость целых городов и стран, и о том, что происходит уже сейчас и ждёт нас в будущем.
Алексей Гусаков, технический директор, Яндекс Поиск
«Практические аспекты обучения диффузионных моделей на примере YandexART» — про процесс обучения генеративных картиночных диффузионных моделей от а до я.
Сергей Овчаренко, руководитель группы нейросетевых технологий компьютерного зрения, Яндекс Поиск
«Сильный ИИ — миф или уже реальность?» — что сейчас умеют LLM, с чем ещё, кроме текстов, умеют работать и как они могут помочь в создании сверхсильной интеллектуальной машины.
Андрей Кузнецов, руководитель научной группы FusionBrain, AIRI
Вас ждут не только доклады, но и нетворкинг, лайвкодинг, Random Coffee с коллегами, карьерные консультации и живые встречи с топовыми экспертами. Регистрируйтесь по ссылке на один из дней и приходите ↓
Зарегистрироваться
Реклама. ООО "Яндекс". erid: 2VtzqxJFN5W
🤖Модельный риск: как увеличить эффективность работы ML моделей в большой компании
В этой статье расскажем о том, как можно сделать машинное обучение в компании более эффективным, какие бывают риски у ML моделей и как на них реагировать, а также делимся своим опытом, как мы построили систему по модельному риску в X5 Tech – компании с сотнями ML моделей в production.
Читать...
Хотите разобраться в языковых моделях? Учитесь у профессионалов и получайте знания из первых рук — на интенсиве GPT Week Школы анализа данных Яндекса!
Эксперты ШАДа, разрабатывающие YandexGPT, подготовили насыщенную 5-дневную программу. Вы узнаете, как запустить генеративную модель на ограниченных ресурсах, какие вызовы есть в сборе гигантских датасетов и в чём особенности предобучения и alignment. Каждый участник сможет задать вопросы спикерам, а также познакомиться с устройством YandexGPT — от деталей создания до сложных инженерных аспектов.
Что ещё нужно знать? Интенсив пройдёт онлайн с 27 ноября по 1 декабря. Участие бесплатное, но потребуется регистрация. Записаться и посмотреть программу можно на сайте.
Реклама. ООО «Яндекс», ИНН 7736207543.
🚀Как оптимизировать процесс привлечения клиентов B2B с помощью методов Продвинутой Аналитики
В этой статье мы поделимся примером первого практического применения Продвинутой Аналитики в процессах стратегического бизнес-планирования численности ресурсов Сети для привлечения клиентов Юридических Лиц.
Читать...
Trino: как перехать с Vertica, и как устроен его оптимизатор запросов?
Расскажут эксперты компаний Avito и CedrusData на онлайн-митапе при поддержке JUG Ru Group.
🗓 24 ноября в 18:00 (МСК, GMT+3)
В программе:
✔ Дмитрий Рейман — «Как пересесть на Trino после Vertica»
Реальный кейс Авито по переводу аналитической платформы с Vertica на Trino с сохранением UX конечных пользователей.
✔ Владимир Озеров — «Архитектура и проблемы оптимизатора Trino»
Посмотрим, какие особенности архитектуры позволяют Trino быть эффективным. Где он неэффективен и какие улучшения возможны.
➡️ Регистрация на Timepad.
Ссылку на трансляцию отправят вам за 1 час до начала митапа.
Реклама. ООО "КВЕРИФАЙ ЛАБС"
