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
🧐В чем разница между Data Analytics и статистикой
В этой статье автор расскажет, почему статистика и аналитика это два раздела дата сайнс, у которых было много предшественников, и почему на практике современные программы обучения, которые содержат в названиях эти термины, разбирают совершенно разные задачи, а также вы узнаете как можно прямо сейчас увидеть базовую аналитику в действии.
Читать...
🤔Как стать аналитиком данных
В этой статье автор расскажет, почему в технологических компаниях очень востребованы системные- и бизнес- аналитики, но их работа отличается своей особой спецификой и в данной статье я буду говорить не о них, и почему сегодня сложно представить себе по-настоящему большую компанию, которая не использует машинное обучение, а также вы узнаете как почти вся математика, которая преподается в университетах в той или иной степени пригождается в работе аналитика.
Читать...
📊Data science — наука о данных, как стать data scientist с нуля
В этой статье автор расскажет, что такое data science, почему такую профессию нельзя получить в университетах, и почему человек, решивший пройти обучение в сфере Data science, должен взвесить все «за» и «против», чтобы не пожалеть о своем выборе в дальнейшем, а также вы узнаете как дата-сайентист может повысить стоимость своих услуг, соблюдая ряд простых правил.
Читать...
👤Как обучиться Data Science и стать Дата Сайентистом с нуля
В этой статье автор расскажет, почему для работы в Data Science нужны навыки программирования и знание математики за рамками школьной программы, и почему чтобы стать Data Scientist, потребуется высокая мотивация и определенные личностные качества, а также вы узнаете какой самый быстрый и удобный способ стать специалистом по Data Science.
Читать...
📊12 советов начинающему Data Scientist’у
В этой статье автор расскажет, почему вы можете знать огромное количество алгоритмов машинного обучения и архитектур нейронных сетей, но это не значит, что любую проблему нужно решать именно ими, и почему система контроля версий применяется практически везде, и позволяет фиксировать результаты вашей работы, возвращаться к предыдущим идеям, улучшать их, а также вы узнаете почему умение работать с SQL — это один из самых важный навык, которому нужно овладеть в любой профессии, связанной с данными, будь то специалист по данным, инженер данных, аналитик данных, бизнес-аналитик и т.д.
Читать...
🤔Как использовать Big Data в бизнесе
В этой статье автор расскажет, почему большие данные о клиентах и об их предпочтениях — ценная информация для бизнеса, и как из огромного массива информации без обработки можно выделить нужную, а также вы узнаете что такое таргетированные рассылки на анализе Big Data.
Читать...
👨💻Big Data: плюсы и минусы работы с ними
В этой статье автор расскажет, почему Big Data давно перестали быть просто модными словами, которые у всех на слуху, и почему теперь это действенный инструмент для собственников бизнеса, которые хотят больше узнать о своих покупателях, оптимизировать процессы внутри компании и выстроить грамотную маркетинговую стратегию, а также вы узнаете почему сложность обработки Big Data человеческим мозгом заключается не только в том, что данных очевидно много, но и в том, что они абсолютно не структурированы и хранятся вразнобой в таблицах, диаграммах, изображениях и других формах.
Читать...
📊Статистика в Data Science — исчерпывающий гид для амбициозных практиков ML
В этой статье автор расскажет, почему в основе машинного обучения лежит статистика и как решить реальные проблемы с помощью машинного обучения, если вы не обладаете хорошим знанием основ статистики, а также вы узнаете почему каждая организация стремится стать управляемой данными.
Читать...
🚀Четыре функции для быстрой работы с Big Data
В этой статье автор расскажет, почему один из первых инструментов, с которым сталкивается аналитик либо Data Scientist — это Pandas, библиотека Python для обработки и анализа данных, и как с её помощью мы импортируем и сортируем данные, делаем выборки и находим зависимости, а также вы узнаете почему для анализа и визуализации данных часто требуется работать с датами в разных форматах, когда дата дана только одна.
Читать...
👨💻Как изучать SQL в 2023 году
В этой статье вы узнаете, почему SQL остается одним из самых популярных языков программирования, используемых в области баз данных и аналитики данных, и почему изучение SQL может быть полезным не только для тех, кто только начинает свой путь в IT, но и для опытных профессионалов, которые хотят расширить свои знания и навыки, а также вы узнаете почему изучение SQL в 2023 году - это ключевой навык для любого, кто работает с данными.
Читать...
🤔Сравнение MySQL и PostgreSQL в 2023 году
В этой статье автор расскажет, почему PostgreSQL и MySQL — это надежные, безопасные и масштабируемые базы данных, которые существуют уже много лет и каждая из них имеет уникальные сильные и слабые стороны, что делает какую‑либо из них более подходящей для конкретных нужд, а также вы узнаете почему обе системы существуют уже несколько десятилетий и зарекомендовали себя как надежные, безопасные и масштабируемые, однако они имеют различные сильные и слабые стороны, что делает одну из них более подходящей для конкретных случаев использования.
Читать...
По данным Online Interviewer, в ближайшие годы России понадобится около 150 000 специалистов по дронам: в строительстве, сельском хозяйстве, геодезии и других отраслях.
На рынке открывается огромная, прибыльная ниша. Хотите в нее попасть? Добро пожаловать на курс «Профессия Пилот дрона».
Вас ждут:
✅ два больших тематических блока: пилотирование и обработка данных с камер;
✅ модули о составлении цифровых карт и дистанционном зондировании Земли;
✅ возможность освоить новую профессию за 5 месяцев;
✅ знания, которые вы сможете применить в работе с дронами любых моделей;
✅ много практики и два больших итоговых задания;
✅ стажировка в компании «Геоскан» в конце курса.
Познакомьтесь с программой и получите скидку на курс: https://goo.su/vL0bA
👨💻Специалист по Data Science в 2023 году – чем занимается, сколько зарабатывает, как стать
В этой статье вы узнаете, почему несмотря на все риски, будущее человечества невозможно представить без искусственного интеллекта, Data Science и специалистов в этой области, и почему Big Data и Data Science активно применяются в повседневной жизни каждого человека, даже если он этого не замечает, а также вы узнаете почему особенность data science заключается в том, что здесь можно разрабатывать алгоритм, который делает прогнозы и вычисляет тенденции без вмешательства человека.
Читать...
📊Профессия Data Scientist: плюсы и минусы
В этой статье вы узнаете, почему требования к кандидату разнятся в зависимости от уровня квалификации дата-сайентиста, и почему диапазон заработной платы в сфере Data Science довольно широкий и верхняя планка может быть очень высокой, а также вы узнаете почему некоторые компании дают тестовые задания, а уже по их результатам зовут на собеседование, и зачем нужно изучить хотя бы один язык программирования.
Читать...
🤔Что такое Big data engineering, и как развиваться в этой сфере
В этой статье автор расскажет, почему даже крупные компании очень часто путают, чем занимается Big Data Engineer, каковы его компетенции и зачем он вообще в организации, и почему задачи, которые выполняет инженер больших данных, входят в цикл разработки машинного обучения, а также вы узнаете почему главная задача Data engineer — построить систему хранения данных, очистить и отформатировать их, а также настроить процесс обновления и приёма данных для дальнейшей работы с ними.
Читать...
Теперь программу от Newprolab “Специалист по большим данным” можно пройти в любое время, не дожидаясь старта потока!
Программа поможет быстро погрузиться в работу с большими данными и даст комплексные знания всех основных технологий и навыки работы с инструментами: Hadoop, Spark, ML, NLP, RecSys, Time Series, управление DS-проектами.
Преподаватели – эксперты из ведущих компаний: Сбермаркет, NVIDIA, Яндекс.Лавка, Aligned Research Group и CrazyPanda и др.
Что внутри: 35 видеолекций, тесты для закрепления материала, 9 лабораторных работ в облачном кластере и помощь координатора – начать можно в любой день и учиться в своем темпе.
У вас будет 3 месяца, чтобы выполнить задания и получить сертификат, а все лекции и материалы останутся у вас навсегда!
По промокоду friends20 до конца апреля действует скидка 20%
ссылка
🧑💻8 причин стать дата-сайентистом в 2023 году
В этой статье автор расскажет, как Data Science помогает сделать жизнь комфортнее и разнообразнее, и почему наука о данных нужна буквально везде, а также вы узнаете почему часто Data Science нацелена не на профильную деятельность компании, а на новые рынки, бизнес-модели, эксперименты.
Читать...
🖥Что выбрать, чтобы стать дата-сайентистом
В этой статье автор расскажет, почему чтобы стать дата-сайентистом, можно засесть за книги, поступить в вуз или пройти хорошие курсы, и почему навыки, связанные непосредственно с data science, это основы программирования на Python и работа с библиотеками Pandas и NumPy, а также вы узнаете почему полному гуманитарию на первых порах будет сложно разобраться с большими данными.
Читать...
✈️ С 12 по 27 мая участвуй в хакатоне Aeroclub Challenge 2023 от компании «Аэроклуб» — лидера российского рынка business travel и поставщика IT-решений для отрасли.
🏆 Поборись за призовой фонд в размере 1 000 000 рублей. Регистрация открыта до 10 мая: https://cnrlink.com/aeroclubchallenge10
🎯 На Aeroclub Challenge 2023 приглашаются математики, дата сайентисты, python- и java-специалисты, аналитики, разработчики и эксперты в теме Travel с уровнями навыков junior, middle и senior. Участвовать можно индивидуально или в команде до 5 человек.
🧩 2 интересные задачи на выбор:
1. Создание обработчика писем электронной почты (Классификация писем по типу заявки и не заявки, извлечение и уточнение по заявке формализованного набора параметров, требуемых для обработки заявки);
2. Создание сервиса ранжирования предложений Auto Avia Offer (Автоматизация процесса подбора и отправки вариантов перелета с ценами в ответ на заявку по электронной почте).
Успей зарегистрироваться до 10 мая: https://cnrlink.com/aeroclubchallenge10
👤Деньги на ветер: почему ваш антифишинг не детектирует фишинговые сайты и как Data Science заставит его работать
В этой статье автор расскажет, почему в последнее время фишинг является наиболее простым и популярным у киберпреступников способом кражи денег или информации, как эффективно детектировать фишинговые сайты с помощью анализа ресурсов (изображений CSS, JS и т.д.), а не HTML, и как специалист по Data Science может решить эти задачи, а также вы узнаете почему если бренд не следит за своей репутацией, он становится легкой мишенью.
Читать...
