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 19 996 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 19 996 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.

19 996
المشتركون
لا توجد بيانات24 ساعات
-417 أيام
-8530 أيام
أرشيف المشاركات
​​🐍Пример уменьшения размерности данных с помощью линейных и нелинейных методов в Python В этой статье автор расскажет как методы уменьшения размерности данных решают проблему, предоставляя меньшее количество измерений (столбцов) при сохранении наиболее важной информации. Читать...

​​🎬Коллаборативная фильтрация vs Рейтинг фильма на Кинопоиске. Мой опыт написания кино рекомендательной системы В этой статье автор рассмотрит рекомендательные алгоритмы, основанные на методе «Коллаборативной фильтрации». Читать...

​​🧑‍💻Разбираем особенности алгоритмов CatBoost и LightGBM: какой от них профит В этой статье автор расскажет расскажет вам про особенности алгоритмов CatBoost и LightGBM, для чего они нужны, в чём их фишки и как они облегчают нам работу с данными.  Читать...

​​😶‍🌫Теория вероятностей в разработке: где применяется и что можно изучить для более глубокого понимания темы В этой статье автор расскажет кому требуется теория вероятностей с сопутствующими дисциплинами и зачем. Читать...

​​🧑‍💻Крестики-Нолики (Tic Tac Toe) с компьютером на Python. Часть 2: шаг к ML В этой статье автор расскажет о новом программном алгоритме игры человека с компьютером в качестве «Х» или «О» игрока, избегая классического «дерева для конечного числа ходов». Читать...

​​⚽️Kaggle для футболистов. Разбираем подходы призеров соревнований по детекции столкновений (5 — 3 место) В этой статье автор рассмотрит некоторые из решений, которые принесли денежное вознаграждение и золотые медали участникам этого челленджа.  Читать...

​​👤Как создавать качественные ML-системы. Часть 2: приручаем хаос В этой статье поговорим о Data-centric ИИ, данных для обучения, разметке и очистке, синтетических данных и еще немного о Data Engineering и ETL. Читать...

​​🗣Как мы научили Алису реагировать на быстрые команды В этой статье я расскажу, что из себя представляет новая функция, как мы её разрабатывали, с какими сложностями столкнулись. Читать...

​​👾Как создавать качественные ML-системы. Часть 1: каждый проект должен начинаться с плана В этой статье автор расскажет о том, как начинать с малого и быстро отказываться от слабых идей. Читать...

​​🐶Сможете ли вы отличить собаку от кошки, или Как объяснить проблемы дата-сайентиста коллегам. Часть 1 В этой статье автор расскажет о нынешнем положении специалистов, их проблемах и типичных запросах, с которыми они сталкиваются. Читать...

Ozon Tech ищет Senior/Lead DS и ML-специалистов  Команды отвечают за развитие сервисов поиска, рекомендаций и рекламы на маркетплейсе, помогая пользователям быстрее и точнее находить товары.  Какие вакансии актуальны: ➡️Ведущий Data Scientist в команду Ранжирования поиска. ➡️Ведущий Data Scientist (Deep Learning) в команду Рекомендаций и персонализации. ➡️Старший Data Scientist в команду Эффективности рекламы. ➡️Старший Data Scientist в команду Товарных рекомендаций. ➡️Ведущий Data Scientist (NLP) в команду Базового ранжирования. Узнать подробнее про задачи и проекты можно на этом лендинге.  Откликнуться там же 😏

​​🤔Звериные алгоритмы: какими представителями животного мира вдохновлялись исследователи для создания алгоритмов В этой статье автор расскажет про алгоритмы, названные в честь различных представителей животного мира. Читать...

​​👨‍💻Data Engineering: концепции, процессы и инструменты В этой статье мы рассмотрим процесс data engineering, расскажем о его базовых компонентах и инструментах, опишем роль дата-инженера. Читать...

​​👾Эволюция метрик качества машинного перевода. Часть 2 В этой статье автор расскажет об эволюции метрик качества машинного перевода, а также об основных традиционных метриках. Читать...

​​😵PINN (Physics-informed neural networks) и с чем их едят В этой статье автор расскажет почему реальные физические системы обсчитываются сложными численными методами за очень большое время на суперкомпьютерах. Читать...

​​🤩Улучшаем прогнозы Facebook* Prophet с помощью LightGBM и Optuna В данной статье автор расскажет о нескольких полезных способах улучшения качества предсказаний модели Facebook Prophet. Читать...

​​🧑‍💻Улучшаем покупательский опыт: куда развивать работающую рекомендательную систему В этой статье автор расскажет о насущных проблемах ML-разработки, делиться подходами к их решению и рассуждает на актуальные темы. Читать...

​​Хочешь стать ИТ-специалистом, но не знаешь, с чего начать? Тогда тебе в «Школу 21» от Сбера в Новосибирске! Мы обучаем бесплатно и даём шанс получить востребованную профессию в сфере ИТ. Наши преимущества? Современный кампус, нет лекций и обязательных расписаний, работа над индивидуальными и командными проектами, только практика. Нет опыта в программировании? Не переживай, более 50% наших участников начали путь в ИТ в «Школе 21». Наши выпускники – востребованные специалисты на рынке труда, среди компаний-лидеров отраслей экономики. Не упускай свой шанс и подавай заявку уже сегодня на бесплатное обучение в Новосибирске в «Школе 21»!

​​🧑‍💻Крестики-Нолики (Tic Tac Toe) с компьютером на Python. Мой первый шаг к Machine Learning. Часть 1 В данной статье автор покажет основные этапы создания игры, где пользователь выбирает роль (Х или О), играя с компьютером. Читать...

​​🤖Сравниваем модели машинного обучения с применением статистических тестов В данной статье автор расскажет о трёх методах с применением статистических тестов. Читать...