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
​​Продолжается прием научных статей по искусственному интеллекту и машинному обучению на конкурс международной конференции AI Journey 2023 За лучшую статью автор получит 1 миллион рублей. Наиболее интересные работы будут опубликованы в научном журнале «Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления» и его англоязычной версии Doklady Mathematics. Издание индексируется в крупнейших библиографических базах данных научного цитирования.  Авторы также смогут выступить с докладами на международной конференции AI Journey 2023. Свою работу можно подать на сайте AI Journey до 31.07. Важно, чтобы статья была написана на русском или английском языке, содержала ранее не опубликованные материалы и была оформлена по правилам конкурса.  Не упустите шанс проявить себя в научной сфере и участвуйте в конкурсе. Еще не поздно!

​​👤Медленно меняющиеся измерения (SCDs) в эпоху облачного хранилища данных В этой статье автор расскажет как работать с медленно меняющимися измерениями при использовании облачного хранилища данных. Читать...

​​🧑🏼‍💻ClickHouse в ритейловом проекте В этой статье автор расскажет, как развивается it-продукт в ритейле, откуда появилась потребность в инструменте, подобном ClickHouse, и как проходило RnD для его внедрения. Читать...

​​5 июля состоится второй X5 Data Science Meetup    1⃣ Дмитрий Чернышев (X5 Tech) поделится опытом написания читаемого и легко тестируемого кода на PySpark  2⃣ Наталья Илюнькина (Яндекс Маркет) расскажет о методе Propensity Score для оценки эффекта без стандартных A/B-тестов  3⃣ Александр Нагаев (SberDevices) представит датасет SLOVO: мотивация, проблемы и применение    Мероприятие пройдет в онлайн-формате с 18:00 до 19:30. 📍Зарегистрироваться и узнать подробности можно тут

​​⚡️ClickHouse: полезные лайфхаки В этой статье автор расскажет что такое ClickHouse и почему он считает его идеально подходящим мощным инструментом для аналитики. Читать...

​​🤔Как сэкономить свои нервы и деньги компании на перестроении структуры больших таблиц без простоя в PostgreSQL В этой статье автор расскажет, как можно сэкономить время разработчика, администратора баз данных и ресурсы сервера, используя утилиту pg_rebuild_table. Читать...

​​👾CI/CD в Data Science, MLOps в финтехе и тенденции в потоковой передаче данных В этой статье автор расскажет о основах концепции CI/CD и объяснить, какую роль могут играть ее практики в улучшении аналитических процессов. Читать...

​​​​😵Структурирование кредитного портфеля методами машинного обучения В этой статье автор расскажет, почему зачем кредитные организации естественным образом располагают большими портфелями клиентских кредитов, и почему разбиения кредитного портфеля на более однородные по качеству кредитов под-портфели встречается в финансах уже очень давно, а также вы узнаете почему для задачи структуризации кредитного портфеля, применимость таких методов машинного обучения как кластеризация, классификация или различные версии деревьев очень ограничена. Читать...

​​📊ТОП-30 ресурсов с данными для машинного обучения В этом материале мы расскажем о некоторых ресурсах с предобработанной «датой», которую вы можете использовать в своей работе. Читать...

​​🗄10 лучших практик написания SQL-запросов В этой статье автор поделится рекомендациями по решению распространенных проблем с SQL, с которыми часто сталкиваются специалисты по работе с данными. Читать...

​​🚀SkyNet придет не скоро: 10 вещей в Data Science, о которых вам никто не расскажет В этой статье мы поделимся 10 фактами о науке о данных, которые не подвергаются широкой огласке. Читать...

​​😶‍🌫️8 паттернов проектирования, которые должен знать каждый ML-разработчик В этой статье мы рассмотрим 8 паттернов проектирования с примерами кода на Python. Читать...

​​📊Что такое Data Science: объясняем простыми словами В этой статье разберемся с критическим определением этой отрасли и лучше поймем ее актуальность в современном обществе. Читать...

​​👦Объясните так, как будто мне 10 лет: простое описание популярного алгоритма кластеризации k-средних В статье объясним всем новичкам в мире алгоритмов машинного обучения принципы работы алгоритма K-means (k-средних), пользующегося большой популярностью при решении задач кластеризаци. 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. Ближайшее мероприятие: • 27 июня – 2 июля — Fast Track для аналитиков-разработчиков, продуктовых аналитиков, инженеров данных и Data Scientists, офер за неделю в команду YaLM 2.0 (YandexGPT) Выбирайте команду, проект и работайте в любом офисе в России и Беларуси или в наших международных хабах в Армении, Казахстане и Сербии. Зарегистрироваться

​​⚡️Борьба за открытый исходный код: BI-шоудаун на вебинаре «Open-source vs пропиетарный BI» В этой статье автор расскажет, почему BI с открытым исходным кодом может быть ключевым моментом принятия решения в пользу open-source BI, и почему перед тем как писать sql запрос надо создавать правильное хранение данных. Читать...

​​👤Как создать платформу для управления 50 000 сотрудниками в ритейле при помощи частного облака В этой статье автор расскажет, как отслеживать эффективность сотрудников по всей стране, хранить терабайты данных и поддерживать доступность сервиса на высоком уровне. Читать...

👉Присоединяйтесь к нашему сообществу Data Analyst REBRAIN, если вы интересуетесь аналитикой данных, управлением проектами или маркетингом.  У нас для вас есть множество открытых онлайн-практикумов каждый месяц, которые проводят профессиональные аналитики. В рамках практикумов мы разбираем реальные кейсы анализа данных с использованием самых актуальных инструментов, таких как Python, SQL, Tableau, бизнес-метрики и визуализация данных, статистика, теория вероятностей и другие.  Уровень сложности и направление каждого практикума подобраны таким образом, чтобы каждый мог найти для себя интересные задачи и развиваться в соответствии с уровнем своей компетенции.  ✔️ Подключайтесь к нам уже сегодня и начинайте развивать свои навыки в области анализа данных совершенно бесплатно!

​​🔥Актуальные подходы к ETL. Или EL-T? Технологический разбор В этой статье автор рассмотрит актуальные подходы к созданию данных решений и расскажет о двух проектах, где они были реализованы нестандартными способами. Читать...

​​😶‍🌫️Мигрируем с Qlik: как создать надежное хранилище для ваших данных В этой статье автор расскажет об опыте миграции с такого известного BI‑инструмента, как Qlik. Читать...