现已上线！2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
Data Science | Machinelearning [ru]
前往频道在 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
显示更多📈 Telegram 频道 Data Science | Machinelearning [ru] 的分析概览
频道 Data Science | Machinelearning [ru] (@devsp) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 19 996 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 6 718，并在 俄罗斯 地区排名第 33 709 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来，项目保持高速增长，吸引了 19 996 名订阅者。
根据 23 六月, 2026 的最新数据，频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 -85，过去 24 小时变化为 0，整体触达仍然可观。
- 认证状态： 未认证
- 互动率 (ER)： 平均受众互动率为 7.98%。内容发布后 24 小时内通常能获得 3.64% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 1 596 次浏览，首日通常累积 728 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 8。
- 主题关注点： 内容集中在 llm, nvidia, контекст, openai, архитектура 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台：
“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”
凭借高频更新（最新数据采集于 24 六月, 2026），频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动，使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。
19 996
订阅者
无数据24 小时
-417 天
-8530 天
帖子存档
Присоединяйтесь к нашему сообществу Data Analyst REBRAIN и расширьте свои знания в области аналитики данных, управления проектами и маркетинга.
Мы предлагаем множество открытых онлайн-практикумов каждый месяц, которые проводят опытные профессионалы в области анализа данных. В рамках практикумов мы рассматриваем реальные кейсы анализа данных, используя самые современные инструменты, такие как Python, SQL, Tableau, бизнес-метрики, визуализация данных, статистика, теория вероятностей и многое другое.
Каждый практикум подобран с учетом разного уровня сложности и направления, чтобы каждый участник мог выбрать интересующие задачи и развиваться в соответствии с собственными навыками и опытом.
✔️ Присоединяйтесь уже сегодня и начните бесплатно развивать свои навыки в области анализа данных вместе с нами!
🚀Запускаем Stable Diffusion на Raspberry PI Zero 2 (или на 260 МБ ОЗУ)
В этой статье автор расскажет как запустить Stable Diffusion, включающую большую трансформирующую модель c почти 1 миллиардом параметров, на Raspberry Pi Zero 2 с 512 МБ RAM, не добавляя дополнительного пространства подкачки и не выгружая промежуточные результаты на диск.
Читать...
🔥В OTUS открыт набор в группу курса “Язык R для анализа данных”. На серии открытых уроков преподаватели раскрывают возможности применения языка R и его особенности, а также делятся практическими советами.
Одна из сфер применения языка R — финансы. Поэтому мы решили посвятить этой теме следующее практическое занятие, участие в котором бесплатно.
📌14.08 в 20.00 (мск) приглашаем на вебинар “Анализ финансового портфеля с помощью языка R”, на котором разберем:
- как загружать и обрабатывать финансовые данные в R;
- способы сборки из данных портфелей;
- методы анализа построенного портфеля;
- характеристики портфеля.
Результат урока: вы научитесь работать с финансовыми данными в R. Построите финансовый портфель и узнаете какие есть подходы к анализу построенного портфеля.
👉Регистрация для участия https://otus.pw/xo1j/
Не упустите возможность протестировать формат обучения и получить ценные знания. Приобретая курс, возможно оформить рассрочку на весь период обучения, а также получить скидку.
Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru
🧑💻 Какое качество можно выжать из нейросетевой модели весом менее 20 МБ
Разработчик Яндекс Клавиатуры объяснил, почему команда отказалась от n-граммной модели и выбрала нейроязыковую. Автор разбирает подходы, которые используют Samsung и Google, размышляет на тему LSTM-энкодера в 2023 году и объясняет выбор CNN-эмбеддинга.
Читать…
🐈Сможете ли вы отличить собаку от кошки, или Как объяснить проблемы дата-сайентиста коллегам. Часть 2
В этой статье автор расскажет, что и в какой степени влияет на качество моделей, а также для дата-сайентистов приведет код Python, который был использован для получения картинок в задании.
Читать...
Как с помощью искусственного интеллекта побеждать болезни? Освоить Data Science в медицинской сфере. Таких специалистов сейчас остро не хватает на российском рынке.
8 августа в 19:00 мск пройдет бесплатный онлайн-практикум от МФТИ и Skillfactory.
Узнайте:
— какие технологии повышают качество диагностики опасных болезней
— как Data Science помогает создавать новые лекарства
— сколько зарабатывают дата-сайентисты в медицине
— где искать работу специалисту.
Записывайтесь на практикум: https://go.skillfactory.ru/&erid=2VtzqvzxkYu
Реклама ООО "Скилфэктори"
