ar
Feedback
Data Science | Machinelearning [ru]

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 19 994 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 19 994 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.

19 994
المشتركون
-1324 ساعات
-487 أيام
-8830 أيام
أرشيف المشاركات
​​📝Форматы ORC и Parquet на базе HDFS В статье мы рассмотрим тему форматов ORC и Parquet, как их правильно использовать и хранить, чтобы всем было хорошо. Читать...

💬 Вступайте в сообщество MLOps-инженеров в Telegram. Там публикуем дайджесты, обсуждаем новые инструменты и технологии. В со
💬 Вступайте в сообщество MLOps-инженеров в Telegram. Там публикуем дайджесты, обсуждаем новые инструменты и технологии. В сообществе вы найдете:  ▫️ Новости индустрии production ML; ▫️ Полезные статьи, инструменты и технологии; ▫️ Опыт коллег и лучшие практики. Присоединяйтесь, чтобы получать новые знания от практиков MLOps и дата-аналитики: https://t.me/+5mBvVOEfED42YTcy Реклама ООО «Селектел» 2Vtzqwi1EeB

​​14 сентября, 18:00  Computer Vision в животноводстве, инфраструктура для ML и AI, виды дрифтов ML-моделей. В этот четверг ребята из @Selectel проведут ежегодный митап «‎MLечный путь» для MLOps и ML-инженеров. На встрече спикеры из Selectel, Контур AI, Neoflex и Русагро рассмотрят актуальные сложности, тренды и инструменты построения production ML-систем. Темы докладов: ◽️ Определение дрифта данных и дрифта моделей на MLOps-платформе Neoflex Dognauts ◽️ Хостинг сотни моделей машинного обучения в Контуре: существующее решение и путь к нему, а также актуальные и решенные проблемы ◽️ Стек технологий и инфраструктурная база для пилотных проектов внедрения LLM ◽️ Оптимизация работы видеоаналитических сервисов в животноводстве с помощью Prefect В конце пройдет дискуссия «Потребности ML-рынка России», где вы получите ответы на интересующие вопросы и сможете пообщаться с экспертами в неформальной обстановке. Регистрируйтесь на офлайн-встречу в Санкт-Петербурге: https://slc.tl/wrrsp Регистрируйтесь на онлайн-трансляцию: https://slc.tl/cpn0l  Реклама ООО «Селектел» 2Vtzquqv9xt

🧑‍💻 Что прикольного (и полезного) почитать из IT? Нашли канал предпринимателя, который пилит свои проекты на Python. А потом с шутками рассказывает, как он их делал.  Канал называется LOVESYUK (https://t.me/lovesyuk). На него уже залили посты о том:  — Как написать расширение (https://t.me/lovesyuk/128) с GPT-4 для пикапа девушек на сайтах знакомств — Как сделать онлайн-игру (https://t.me/lovesyuk/141) для компании с 6.000 шуток  — Как работает нейросеть (https://t.me/lovesyuk/134) на Python, переписывающая собственный код  Подписывайтесь, у него интересно → @lovesyuk

​​🌻ML в полях. Как упростить жизнь агрономов? В этой статье мы обсудим, как ML-решения помогают формировать задания для агрономов, и почему точной модели не всегда достаточно, чтобы спланировать уборку полей. Читать...

​​👾От логики и риторики до теории множеств и матанализа. Полезные материалы по Data Science и машинному обучению В этой статье автор поделится полезными материалами, которые помогут найти и заполнить теоретические и практические проблемы и основательно подойти к своему профессиональному развитию. Читать...

​​RSHB Data Integration Meetup: управление данными, ИИ, DS-метрики 🗓 28 сентября в 19:00 🌐Онлайн — трансляция на сайте 📍Офлайн — Москва, ул. Профсоюзная 125а В программе:Вячеслав Жуков, Aero — «Концепция Data Governance для систематизации работы с данными»  Поговорим о том, как создать стабильную систему принятия решений в компании на основе данных. ✔ Антон Агеев, РСХБ-Интех — «Управление данными как шаг к применению искусственного интеллекта» Антон расскажет о возможности внедрения практик и руководящих принципов DAMA-DMBOK2 как предпосылок к использованию ИИ в бизнес-процессах организаций.  ✔ Павел Филонов, независимый консультант — «Как оценить влияние DS-метрик на итоговые бизнес-результаты проекта» Павел покажет, как строить пирамиду метрик, чтобы сопоставить неочевидные DS-метрики с реальной экономикой. Участие бесплатное, достаточно зарегистрироваться. Реклама, ООО «Джуг Ру Групп», ИНН 7801718607, erid 2RanykqkHtU

​​📊Как сделать вашего телеграм-бота лучше? Конечно, добавить ему аналитику В этой статье мы рассмотрим как реализовать аналитику для телеграм-бота. Читать...

​​Подключайтесь к трансляции Yandex Scale 2023!   Сегодня стартует масштабная конференция Yandex Cloud. Эксперты компании и приглашенные спикеры поделятся новостями платформы, расскажут о новых сервисах для бизнеса, разберут кейсы клиентов и партнеров, а также обсудят будущее облачных технологий.     На трансляции вас ждет: 🚀 25 сентября — онлайн-открытие и секретный доклад о нашем росте и изменениях за последнее время.    🚀 26 сентября — доступ к 30+ докладам, 6 актуальных тематических треков: Data Platform, Infra + K8s, Security, Digital Workplace, Severless, ML;   📊 Кейсы клиентов и партнеров — Азбука вкуса, Skyeng и другие;   💬 Общение и нетворкинг в режиме реального времени в канале Yandex Scale.    Подключайтесь к трансляции по ссылке Реклама ООО "Яндекс.Облако" ИНН 7704458262

​​⚡️Azure Data Factory + Databricks. Миграция сценариев инициализации в Databricks из DBFS в Workspace 2023/2024 В этой статье поговорим о том, как сделать простой процесс загрузки данных с помощью Microsoft Azure Data Factory и Databricks в 2023/2024 году. Читать...

​​🧠Полезные материалы по Data Science и машинному обучению, которые помогут пройти сквозь джунгли из терминов В этой статье я делюсь полезными материалами, которые помогут найти и заполнить теоретические и практические проблемы и основательно подойти к своему профессиональному развитию. Читать...

​​🗂20 проектов по аналитике данных для новичков в 2023 году В этой статье мы обсудим 20 проектов по аналитике данных для новичков, которые помогут приобрести базовые и полезные знания в обработке данных. Читать...

​​🤫Reinforcement learning для оптимизации цен в ритейле В данной статье мы рассмотрим практические проблемы применения модели RL/ST для оптимизации цен, чтобы доказать, что RL/ST - не волшебная палочка и точно также требует глубокой проработки, как и ML подход. Читать...

​​😉Искусство ETL. Пишем собственный движок SQL на Spark [часть 4 из 5] В данной статье я расскажу о том, как написать на собственный интерпретатор объектно-ориентированного диалекта SQL с использованием Spark RDD API, заточенный на задачи подготовки и трансформации наборов данных. Читать...

​​🧑‍💻Дропаем ранжирующие метрики в рекомендательной системе, часть 3: платформа для экспериментов В этой статье расскажу о workflow экспериментов и пайплайнах обработки данных. Читать...

​​27 сентября X5 Tech проведет X5 Data Quality Meetup На нем обсудят правила и стратегии для обеспечения точных и надежных данных: чем поможет регулярная проверка полученной информации на качество, зачем дорабатывать специализированный инструмент Ataccama ONE и сколько базовых проверок необходимо. Спикеры:   🗣 Анастасия Щедрякова, ведущий менеджер по качеству данных, X5 Tech 🗣 Наталья Цой, ведущий менеджер по качеству данных, X5 Tech 🗣 Лилия Скляр, модератор митапа и руководитель направления, X5 Tech   Событие состоится онлайн  27 сентября, 18:00 Зарегистрироваться Реклама. ООО "Корпоративный центр ИКС 5", ИНН 7728632689 , erid: LjN8KKRd2

​​🤖Есть один нюанс: как мы спасаем нейросети от классификации неоднозначных текстов В этой статье я расскажу подробнее о нашем методе и процессе его разработки. Читать...

​​🚀Process Mining. «Рентгеновская диагностика» бизнеса В этой статье я расскажу, как для оптимизации процессов можно использовать технологии Process Mining на примере нашего продукта. Читать...

​​🔥 Мы в Yandex for Developers запускаем четыре новых канала для разработчиков Теперь Yandex for — это целая семья телеграм-каналов по разным направлениям: фронтенд, бэкенд, мобильная разработка и ML. В каждом из них мы будем рассказывать всё о жизни определённого комьюнити инженеров внутри Яндекса — начиная с анонсов всех стековых мероприятий и заканчивая техническими подборками от разработчиков, интервью с инженерами и полезной информацией по найму. А в этом большом телеграм-канале мы продолжим рассказывать про главные события Яндекса для разработчиков, уже не боясь немножечко поднадоесть вам. Давайте обсуждать технологии, знакомиться и развивать сообщество инженеров:  ➡️ Yandex for Mobile ➡️ Yandex for Frontend ➡️ Yandex for Backend ➡️ Yandex for ML В общем, переходите на наши каналы — всё самое интересное только начинается! Подписывайтесь 👉 @Yandex4Developers Реклама. ООО "Яндекс". erid: 2VtzqvyJJuX

​​🙃Искусство ETL. Пишем собственный движок SQL на Spark [часть 3 из 5] В этой статье я рассказываю о том, как написать собственный интерпретатор объектно-ориентированного диалекта SQL с использованием Spark RDD API, заточенный на задачи подготовки и трансформации наборов данных. Читать...