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 19 979 مشتركاً، محتلاً المرتبة 6 694 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 33 613 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 19 979 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 26 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -74، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -5، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 6.91%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.80% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 381 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 760 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 6.
- 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 27 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
19 979
المشتركون
-524 ساعات
-417 أيام
-7430 أيام
أرشيف المشاركات
Всем привет!
Мы создали для вас архив бесплатных курсов от самых известных школ. Ничего скачивать не надо - просто заходите и изучайте
Доступ к архиву по ссылке:
https://t.me/+qt0vw2G57JA1MTcy
Кстати, если вам что-то непонятно всегда можете спросить у автора курса в комментариях
Теория сильного ИИ
В данной статье рассматриваются алгоритмы абстрактного мышления и механизм побуждения разума к действию. Это мышление - главная загадка современности и есть мнение, что компьютер не в силах ее решить, что только душа человека на это способна. Что сначала будет создана урезанная версия ИИ, а только потом будет создан сильный ИИ похожий на человеческий.
Читать...
🚀Мало кто откажется от большей зарплаты, востребованности и возможности работать на удалёнке. OTUS начинает набор онлайн-курса «Аналитик данных» для тех, кто хочет большего!
👉ПРОЙТИ ТЕСТ НА КУРС ПО АНАЛИТИКЕ ДАННЫХ
— Хотите протестировать процесс обучения и познакомиться с преподавателями заранее? Регистрируйтесь на бесплатные вебинары:
— «Обзорная экскурсия по основам визуализации данных и информационного дизайна»: регистрация
— «Основы статистики»: регистрация
🚀Регистрируйтесь сейчас — напомним перед вебинаром!
Клуб использованных техлидов
Меня зовут Сергей. Я – использованный техлид. Долго думал, что я такой один – невезучий, потерявший всякий интерес к любимому делу, работающий от звонка до звонка. Оказалось, нет.
Читать далее...
Не понимаете, чем анализ данных отличается от Data Science? Разберитесь во всём на вебинаре Яндекс Практикума и выберите направление по душе.
→ Бесплатно, 22 сентября в 19:00
Вести вебинар будут специалисты направления анализа данных Практикума. Вот что будем обсуждать:
1) Сходства и различия анализа данных и Data Science
О них расскажет Алексей Макаров, руководитель сопровождения, трудоустройства и фидбэка.
◾️ Чем похожи и отличаются задачи и навыки специалистов?
◾️ Какая база является общей для изучения DA и DS?
◾️ Можно ли перейти из одного направления в другое?
◾️ Какие вопросы стоит задать себе, чтобы выбрать направление?
2) Трудоустройство аналитика данных и специалиста по DS
О нём расскажет Артем Исакин, руководитель команды трудоустройства.
◾️ Что происходит на рынке труда?
◾️ Кто находит работу быстрее — аналитики или специалисты по DS?
◾️ Какая разница в ЗП?
◾️ Какие есть барьеры и возможности для трудоустройства?
3) Обучение в Практикуме
Об этом расскажет руководитель сервиса сопровождения Алла Устинова: чему учим, как поддерживаем и помогаем с поиском работы.
В конце будет время, чтобы задать спикерам вопросы, которые вас волнуют.
→ Зарегистрироваться на вебинар
Руководство по Docker для аналитика даннных.
Представьте, как вы устанавливаете программное обеспечение, требующее установку всех его зависимостей. Придется столкнуться со множеством ошибок, вручную выяснить и устранить все их причины. Каждый раз — попытки запустить всю систему заново, чтобы наконец-то правильно завершить установку… Именно в этот момент на помощь приходит Docker, пытаясь серьезно облегчить жизнь.
Читать...
💥 Реализовать вау-фичи и задрайвить рост проекта? Задействуем Machine Learning (ML).Сделать удобнее базовые элементы сервисов? Тоже ML.
Технологии машинного обучения — это ответ на все вопросы и must have для тех, кто смотрит в будущее.
При поддержке VK на Saint HighLoad++ представлен целый трек докладов на эту тему. Поговорим о том, как на базе ML создавать практичные решения, готовые к большим нагрузкам. Расскажем, как встраивать их в существующие пайплайны и эксплуатировать в продакшене.
✅ Программа ML-трека - https://bit.ly/3BJcODS
🖐 Встречаемся на Saint HighLoad++ 22 и 23 сентября.
6 типов собеседований. Как айтишнику не провалить отбор в иностранную компанию
Существует 6 разных типов собеседований на английском языке со специфическими вопросами – что только эйчары не намудрят. Но у каждого job interview есть своя цель, и понимание этой цели поможет вам правильно подготовиться. Обсуждаем все этапы отбора: от первичного звонка с рекрутером – до финального технического интервью.
Читать...
Как мы создали шаблон функциональных требований к разработке ПО
Статья будет полезна тем, кто работает с фронтовым функционалом – системными и бизнес-аналитикам. Неважно, Junior вы или Lead, в большой работаете компании или в стартапе, – наш рассказ вас наверняка заинтересует. Поговорим не только о том, как мы докатились до такой жизни, приняли единый формат ФТ, но и том, какие именно артефакты аналитик готовит в ходе своей работы. А еще мы подробно расскажем про причины поиска подходящего формата, сложности перехода и составляющие наших ФТ.
Читать...
Участвуй в ТурбоХакатоне «Диагностика энергетического оборудования»! Это площадка по решению актуальных задач с треками по предиктивной аналитике состояния оборудования в электроэнергетике.
Два трека:
🔸Соревнование по решению задач обработки данных (реальные датасеты генерирующего оборудования электростанций ПАО «Интер РАО»);
🔹Акселератор решений по диагностике, мониторингу и контролю технического состояния энергетического оборудования.
Участие онлайн+офлайн, в командах от 1 до 5 человек.
💰Призовой фонд — 1 млн рублей.
Таймлайн:
🔸 До 30 сентября регистрация;
🔹 19 сентября - 7 октября – отбор участников для питча;
🔸 13 и 14 октября – проведение питча в Университете Иннополис;
🔹 17 октября - 17 ноября – команды решают задачи хакатона;
🔸 22 декабря – подведение итогов и объявление победителей.
Регистрация здесь
RuLeanALBERT — крупнейшая BERT-like нейросеть в опенсорсе для русского языка
Это разработка Yandex Research, исследовательской группы в Яндексе, которая занимается фундаментальным ML. Модель обучали на большой вычислительной платформе, но запустить её можно даже дома на мощном компьютере. RuLeanALBERT справляется с множеством NLP-задач, не требущих генерации, и показывает результаты, близкие к state-of-the-art (или даже более высокие — в зависимости от задачи).
Читать…
Как обезличить персональные данные
Для ML-моделей не нужны (и даже вредны) персональные данные. Но пригодятся данные, которые описывают не отдельных людей, а их группы, то есть обезличенные. Как их получить и как с ними работать? Как убедиться, что права того, чьи данные были взяты за основу, не нарушены? И где граница между персональными и анонимными данными?
Читать...
Узнай уровень своей крутости!
Специально ко Дню программиста Сбер запустил квест с реальными персонажами.
Презентация приложения для распознавания голосов птиц «Щебет» начнётся через 30 минут, а продукт ещё не до конца готов! Не теряй время – переходи по ссылке и выбирай, кто ты в команде, выполняй задания и получи возможность сделать игру реальностью!
Долги, рекомендации и социальные сети: как нас проверяют при приёме на работу
С проверками службы безопасности при трудоустройстве сталкивались 72% жителей России, а в ИТ-сфере — 74% кандидатов на вакансии. Это распространённая практика, но не все соискатели понимают, что конкретно ищут работодатели и зачем. Об этом мы расскажем в нашей статье.
https://habr.com/en/company/netologyru/blog/687256/
#career
Не упустите возможность начать карьеру в одной из самых востребованных IT-профессий!
На курсе «Профессия Data Scientist PRO» вы:
✅ Изучите одно из 3 востребованных направлений на выбор — дата-аналитику, дата-инженерию или машинное обучение.
✅ Освоите Python, библиотеки для анализа данных и машинного обучения, SQL, Git, научитесь работать с Power BI и другими актуальными для дата-сайентиста инструментами.
✅ Попрактикуетесь на задачах с реальными данными, примете участие в командных проектах и разберёте кейсы.
✅Сможете трудоустроится на позицию Junior во время обучения.
✅ Добавите до 9 проектов в портфолио.
✅ С вами будет работать личный наставник. Он не только укажет на ошибки, но и поможет разобраться в сложных темах и ответит на вопросы.
✅В период обучения пользователи получают индивидуальную карьерную консультацию, помощь в оформлении резюме и портфолио.
✨ Оставьте заявку на курс сейчас и получите 6 месяцев бесплатного обучения: https://clc.to/3m-jFQ
ML.NET: можно ли доверять машинному обучению Microsoft?
В 2018 году Microsoft разработали ML.NET – фреймворк машинного обучения для .NET разработчиков. За прошедшее время эта библиотека претерпела существенные изменения и обзавелась новыми функциями для выявления закономерностей в данных. Посмотрим, как это отразилось на качестве её исходного кода.
Читать...
Обязан ли разработчик развиваться?
Из каждого утюга раздаются возгласы, что разработчик должен развиваться день и ночь, ведь у нас такая профессия! Каждый должен обладать солидным профилем на гитхабе, для чего, придя домой после дня работы, обязан контрибутить в опенсорс-проекты. Впрочем, отдохнуть тоже можно — например, запустив в перерыве свой пет-проект и поучаствовав в хакатоне. Ночью можно совсем расслабиться и понабивать себе профиль в литкоде, а во время походов в туалет — прочитать пару статей.
Но действительно ли всё это надо? Разработчик в самом деле обязан проводить всё своё свободное время за написанием кода? А обязан ли разработчик постоянно развиваться?
Читать...
#career
Сравнение различных способов редактирования Spark DataFrame
При работе с распределенными базами данных чаще всего используют Spark и его собственные DataFrame.
В данном посте разберём различные способы создания столбцов путем преобразования, вычислений, применения регулярных выражений и т.д. Также мы сравним длительность каждого способа и какой лучше где применить.
Читать...
