![Data Science | Machinelearning [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1dVo3O%2F5217464346798572541%3Fty%3Dl&w=48&q=75){kind=small}
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. MAX - https://max.ru/devsp Личный блог - @just_genych По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin РКН: https://vk.cc/cJPGXD
إظهار المزيد![الشبكة: Frontender's notes [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1qrVZ3%2F5348049928330532677%3Fty%3Dx&w=32&q=75){kind=small}
📈 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 19 649 مشتركاً، محتلاً المرتبة 6 681 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 33 391 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 19 649 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 11 نوفمبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -115، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -5، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 7.61%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 4.50% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 495 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 884 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 5.
- 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.
MAX - https://max.ru/devsp
Личный блог - @just_genych
По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin
РКН: https://vk.cc/cJPGXD”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 12 نوفمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
19 649
المشتركون
-524 ساعات
-347 أيام
-11530 أيام
أرشيف المشاركات
![Data Science | Machinelearning [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1dVo3O%2F5217464346798572541%3Fty%3Dx&w=64&q=75){kind=small}
Яндекс открыл прием заявок на научную премию в области машинного обучения
Yandex ML Prize — это премия для ML-исследователей, их наставников и преподавателей из 11 стран. Наградят в этом году за достижения в сферах:
— распознавание и синтез речи;
— компьютерное зрение;
— информационный поиск и анализ данных;
— обработку языка и машинный перевод
— генеративные модели
Кандидаты могут подать заявку сразу в несколько номинаций — от «Первой публикации» до «Лучшего молодого научного руководителя». Единственное условие для исследователей — наличие публикаций или докладов, в том числе постера, на конференции A* или A за 2022–2023 гг. А для научных руководителей — более 5 студентов с такими публикациями.
Победители получат от 500 тысяч рублей, грант на использование сервиса Yandex Cloud для исследований и подписку на Яндекс 360.
Не пропустите шанс заявить о себе научному сообществу — подать заявку можно до 16 октября по ссылке.
Реклама. ООО «Яндекс»
🎓 Математическая оптимизация для бизнеса в Yandex DataSphere
12 октября в 12:00, онлайн
Вебинар о математической оптимизации для бизнеса и решении подобных задач в ML-сервисе Yandex DataSphere. Вы узнаете, что такое математическая оптимизация и как она может принести пользу бизнесу.
Обсудим:
• основные компоненты оптимизационных задач;
• типичные бизнес-сценарии оптимизации;
• реальные проекты, в которых использовалась математическая оптимизация;
• примеры решения оптимизационных задач в сервисе Yandex DataSphere.
Зарегистрироваться на мероприятие можно по ссылке.
Реклама ООО "Яндекс.Облако" ИНН 7704458262
Сбер расширяет географию своих ивентов: 6 октября в Тбилиси состоится первый технологический митап, посвящённый разработке рекомендательных систем 👨💻
На RecSys MeetUp вы познакомитесь с экспертами Сбера, станете частью одного из крупнейших IT-комьюнити и узнаете о:
✔️ Технологических трендах в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
✔️ Устройстве современных стримингов компаний-партнёров Сбера.
Гарантируем: будет интересно и безумно полезно каждому DS-специалисту. Регистрируйтесь по ссылке, встречаемся 6 октября в 18:30 по адресу: Тбилиси, Ресторан на 6 этаже отеля «Golden Palace», переулок Агмашенебели 62 💚
Краткий обзор интересного с practical ML conf от Яндекса:
👉 Руководитель группы модернизации нейронных сетей Яндекса, Алексей Морозов, рассказал про подходы, которые они применяют в распределенном DL для обеспечения zero cost fault tolerance.
👉 Head of AI, Third Opinion Евгений Сидоров, рассказал о методе анализа медицинских снимков на основе множественных проекций – он позволяет восполнить недостаток трехмерной визуальной информации.
👉 Юлий Шамаев из ВТБ рассказал про геоэмбеддинги – векторное представление контекста в пространственной аналитике. Его команда используют их, чтобы определить лучшее расположение для банкоматов и банковских отделений.
Записи всех выступлений конференции можно посмотреть по ссылке
📊Становясь Пангеей: будущее современного стека для анализа данных
В этой статье я расскажу про тенденции в индустрии данных и аналитики, стратегические преимущества и проблемы, с которыми сталкиваются компании в ней, влияние основных облачных провайдеров на её будущее и роль стандартов в формировании в ней технологических экосистем.
Читать...
Стартануть в IT быстро и эффективно — подготовительный курс по Frontend-разработке.
⏰ Старт 5 октября!
Даем: 72 урока с практикой в браузере, 3 онлайн вебинара и 1 сессию лайвкодинга с практикующим разработчиком.
Получаем: крепкие знания базы языка, умение понимать код и первую программу на JavaScript, написанную вместе с наставником.
Запишитесь прямо сейчас!
Реклама. ООО "ХЕКСЛЕТ РУС". ИНН 7325174845. erid: LjN8Jud6R
Как вывести свои навыки Дата Саентиста на максимум?
Бесполезно импортировать устаревшие библиотеки, бездумно генерировать фичи, и читать бредовые статьи по ускорению Pandas в 100 раз.
Подумайте сами, возможности дата сайентиста безграничны, вы можете - обрабатывать гигантские датасеты в пару строк кода, использовать новые LLM модели для генерации кода, пройти сертификационные курсы по МЛ от Google - совершенно бесплатно!
Об этом можно узнать здесь. Вообще канал «Анализ Данных» - единственное место в телеграме, где вы пройдете путь от -"гугл - как открыть csv в Pandas", до аналитика данных.
Ещё мы собрали маст-хэв-папку для всех дата саентистов: https://t.me/addlist/G7ntgISJ23s5ZGQy
Подписывайтесь, такие знания в 2023-м году на вес золота: @data_analysis_ml
