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 19 992 مشتركاً، محتلاً المرتبة 6 718 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 33 709 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 19 992 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 23 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -85، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 0، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 7.98%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.64% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 596 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 728 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 24 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
19 992
المشتركون
لا توجد بيانات24 ساعات
-417 أيام
-8530 أيام
أرشيف المشاركات
🖥Business Science vs Data Science: чем отличаются два направления науки о данных
В этой статье автор расскажет, какие данные нужны бизнесу и какую специализацию сегодня стоит выбрать чтобы стать востребованным специалистом в компании любого направления, какие различия в Data Science и Business Science, и какими качествами и навыками должен обладать специалист Business Science чтобы быть хорошему бизнес-аналитику, а также вы узнаете как делать качественную аналитику для бизнеса.
Читать...
🧑💻Лучшие датасеты для машинного обучения и анализа данных
В этой статье вы узнаете, почему для анализа данных и машинного обучения требуется много данных, где искать датасеты, и как их использовать в различных видах анализа и машинного обучения, а также вы узнаете какие есть датасеты для машинного обучения и как с помощью них можно сделать обработку естественного языка.
Читать...
🤔Big Data: как устроены большие данные и где они сейчас применяются
В этой статье автор расскажет, почему с недавнего времени компании стали понимать ценность Big Data и начали вкладываться в специалистов по Data Science, что такое Big Data, Как генерируются данные, как данные хранятся и обрабатываются, как использовать данные собранные от всех пользователей чтобы давать более логичные и ожидаемые ответы, а также вы узнаете что делает Data Engineer и Data Scientist.
Читать...
5 вредных советов программистам: что делать, чтобы не расти в IT
1. Прокачивай только хард-скилы. Главное — взять побольше задач, тогда и зарплату поднимут.
2. Не слушай тимлида. Он боится, что ты вырастешь и займешь его место.
3. Доверяй только себе. Если достался чужой код — не спрашивай команду и переписывай не глядя.
4. Не изучай новые инструменты. Ты уже и так всё знаешь.
5. Не подписывайся на канал «Карьера в Ростелекоме». Там айтишники делятся инсайтами с проектов и становятся лучше каждый день.
А если всё-таки хочешь вырасти до сеньора: послушай и сделай наоборот
Реклама ПАО «Ростелеком»
erid:Pb3XmBtzszFHdgANfiWTQU1d2K32RZy2h4ByzRt
🚀Как стать экспертом в Data Science: пошаговый план обучения
В этой статье автор расскажет, почему сейчас в науке о данных используются два основных языка: Python и R, как быстро разобраться в теории языка R, что важно освоить в Python, какие в нем есть библиотеки, зачем нужно знать математику, а также вы узнаете почему быть программистом без знания алгоритмов страшно, а Data Scientist’ом — опасно.
Читать...
⚡️Как специалисту по Data Science написать классификатор, если часть данных неверно размечена
В этой статье автор расскажет, что такое неверная разметка и почему это происходит, как найти в выборке неверно размеченные объекты, как обучить алгоритм на той разметке которая есть, а также вы узнаете какой есть финальный метод классификации и как делать другой подход к переразметке выборки.
Читать...
🤔Какие алгоритмы и структуры данных нужно освоить начинающему специалисту по Data Science
В этой статье автор расскажет, какие алгоритмы более популярны и востребованы, и почему их нельзя разделять на то что пригодится а что не пригодиться, почему лучше всего выбрать любой курс/учебник/лекции по алгоритмам и посмотреть содержание, а также вы узнаете как начинающему data scientist’y определиться с ближайшей целью своего развития.
Читать...
🧑💻Практика Data Science: где искать датасеты и что с ними делать
В этой статье автор расскажет, почему в процессе изучения Data Science важна практика, где брать данные и что с ними делать, какие библиотеки Python содержат в себе наборы данных на которых можно практиковаться начинающим датасаентистам, какие базы данных используют для работы с изображениями, а также вы узнаете где найти подборки датасетов на самые разные узкоспециализированные тематики.
Читать...
Чего ожидать мидл-разработчику, который хочет расти в профессии? Поговорим про это с Саматом Галимовым, ведущим подкаста «Запуск завтра», бывшим техническим директором Букмейта, RAWG и Pure. Вместе разберёмся, что технический директор ждёт от разработчиков, и как выстраивать работу в команде и с проектами.
→ Бесплатно, 19 апреля в 19:00 Мск
Спикеры:
◾️Самат Галимов, работал техническим директором Букмейта, RAWG, Pure. Сейчас — ведущий подкаста «Запуск завтра», а ещё проводит аудит, наводит порядок и запускает разработку.
◾️Влад Кяуне, методист Яндекс Практикума.
Вы узнаете:
— по каким принципам техдиректор набирает разработчиков в команду;
— в чём разница между разработчиками уровня джуниор, мидл и синьор;
— как работать с проектными задачами: определять стоимость и вгружаться в проект.
В прямом эфире вы сможете задать эксперту вопросы и выяснить все интересующие детали.
→ Зарегистрироваться на вебинар
🖥Специалист по Data Science в 2023 году
В этой статье вы узнаете, что же такое Data Science, как работать с графиками, функциями, формулами, почему в Big Data тоже есть своя специализация, насколько пакет MySql востребован Data Scientist, зачем Data Science бизнесу, а также вы узнаете что такое Data Mining и какие есть отдельные направления в Big Data.
Читать...
🧠Базовые знания Data Science: что и где нужно изучить новичку
В этой статье вы узнаете, где используется Data Science, что делают специалисты в этой сфере, что необходимо знать по минимуму для такой работы а также вы узнаете почему вам понадобиться минимум знаний на начальном этапе, но дальше все будет сложнее и нужно получать новые знания или углублять имеющиеся в конкретной области.
Читать...
26 апреля X5 Tech проведет свой первый X5 Data science meetup
На нем поговорят про Data-спецназ X5 Tech, адаптацию ML-моделей под изменение поведение пользователя на примере умной колонки, как освободить сотрудников от классификации обращений на 1000+ классов, а также чем может заниматься математик в ритейле.
Спикеры:
🗣 Мария Шабалкова, владелец продукта «Платформа А/Б-тестирования», X5 Tech
🗣 Александр Сахнов, руководитель направления мультивариативного анализа, X5 Tech
🗣 Прохор Гладких, DS Team Lead, SberDevices
🗣 Андрей Сон, Junior DS, Alfa-Bank
Митап состоится онлайн.
26 апреля, 18:00
Ссылка на регистрацию
😲Ожидания vs. Реальность: чем отличается изучение Data Science и настоящая работа
В этой статье автор вам расскажет, почему основная работа ведётся на удалённом сервере, что такое SQL, в связи с чем эксперимент и запуск продукта совершенно разные вещи, что такое A/B-тесты и почему они важнее обучения модели, а также вы узнаете зачем нужно общаться с людьми из разных сфер и почему настоящая работа Data Science-специалиста совершенно не похожа на создание любительских моделей машинного обучения для Kaggle.
Читать...
👤Какое направление Big Data выбрать и какие перспективы у новичков
В этой статье вы узнаете, какие есть направления в Big Data, какие задачи решают различные специалисты и как выбрать наиболее подходящее направление, а также вы узнаете стоит ли сейчас начинать карьеру в больших данных и насколько это востребованное направление.
Читать...
❓ Как стать высокооплачиваемым специалистов в ML?
Совершенствуй мастерство ML в сообществе единомышленников. 25 апреля — старт продвинутого онлайн-курса «Machine Learning Advanced» от OTUS.
Приглашаем на курс тех, кто хочет вырасти до позиции Middle или Senior уровня.
🧑💻 В программе:
- Продвинутые ML-алгоритмы и кейсы решения нестандартных задач
- Работа в production: настройка окружения, оптимизация кода, построение end-to-end пайплайнов и внедрение решений.
- Уникальный исследовательский проект по машинному обучению
⚠️ Вебинары в формате Live coding, где преподаватель с «чистого листа» показывает решение актуальных задач ML.
Ответьте на 10 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на углубленном курсе - «Machine Learning. Advanced» от OTUS и его партнера — Сбера.
👉 ПРОЙТИ ТЕСТ:
https://otus.pw/PACT/
Реклама. Информация о рекламодателе на сайте otus.ru
🤔Почему Python хорош для Data Science и разработки приложений
В этой статье автор расскажет, чем Python хорош для команды, в которой есть как разработчики, так и специалисты по Data Science, почему для разработчиков встроенный интерпретатор тоже может быть полезен,и почему этот язык быстро и интенсивно развивается, а также вы узнаете почему Python широко используется в области Big Data.
Читать...
🚀7 советов для новичков в Data Science
В этой статье вы узнаете, почему большая часть курсов и учебников по Data Science описывает базовые алгоритмы и навыки, которые нужны для успешного выполнения различных задач, но когда дело доходит до настоящих проектов, оказывается, что эти знания далеки от рабочих реалий, поэтому вы получите 7 советов которые помогут вам изучить эту сферу, а также вы узнаете как получить максимум практического опыта и подготовиться к работе Data Scientist’ом.
Читать...
Стать сотрудником Яндекса быстрее и проще, чем кажется. Участвуйте в днях быстрого найма: решите тестовое, пройдите несколько секций собеседования и получите офер за несколько дней.
Теперь дни быстрого найма будут проходить регулярно. Чтобы вам было удобно следить за расписанием, собрали его на отдельной странице.
Ближайшее мероприятие:
• 24-28 апреля — Fast Track для аналитиков и разработчиков метрик. Офер за 5 дней в отдел аналитики и метрик Поиска.
Зарегистрироваться
😵Основные инструменты Data Scientist
В этой статье вы узнаете, почему основным языком программирования для Data Science является Python, какую среду разработки использовать, какие нужны библиотеки для анализа данных, какие библиотеки нужно применять в машинном обучении, а также вы узнаете как автоматизировать пайплайны для регулярного запуска, что такое DevOps и другие полезные практики.
Читать...
Аналитики данных — настоящие супергерои и занимают 1 место в рейтинге профессий с самым большим спросом на рынке труда до 2025 года (по данным Всемирного экономического форума).
Как стать таким специалистом?
Приходите на бесплатный симулятор работы в аналитике данных с 18 по 20 апреля и вместе с дата-сайентистом Сбера Марией Жаровой будете решать бизнес-задачи с помощью анализа данных. 30 минут теории, час практики и домашнее задание — каждый день в 19:30 мск. Самые активные из вас получат полезные подарки.
На интенсиве научитесь:
-разбираться в понятиях и направлениях анализа данных;
-оценивать результаты A/B-теста вручную;
-анализировать данные с помощью Google Таблиц;
-использовать язык программирования Python.
И главное — поймете, подходит ли вам специальность и стоит ли начинать обучение.
Регистрируйтесь: https://go.skillfactory.ru/WafMRg
