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
👾Особенности автоматического дифференцирования в PyTorch. Часть 1
В этой статье автор расскажет, почему PyTorch активно развивается более пяти лет и представляет собой целую экосистему для создания моделей машинного обучения на основе глубоких нейронных сетей, и как они помогают научному и бизнес-сообществу проводить исследования, вести разведку данных и проверять гипотезы.
Читать...
😵Локализация и рывок вперед: как мы разработали новый подход к облачному хранению данных для Hoff
В этой статье автор расскажет, как сделали облачное хранилище понятным и структурированным источником информации для Hoff, и почему надежность хранилища определяется качеством системы оповещений, то есть алертингом.
Читать...
😬Как развернуть Apache Superset в облаке: Docker, ВМ, Kubernetes
В этой статье автор расскажет, какие есть способы развёртывания Apache Superset на разных платформах, и почему вариант с развёртыванием Apache Superset в Docker больше подходит для быстрых тестов, а также вы узнаете какие есть вариант с развёртыванием Apache Superset на виртуальных машинах.
Читать...
📊Генерация конвейеров обработки данных в Dataflow
В этой статье автор расскажет, почему в Dataflow есть несколько вариантов образцов рабочих потоков, но бизнес-логика используется в них одна, и почему файл определения main содержит логику только одного выполнения, а также вы узнаете почему поток daily выполняет main на ежедневной основе в течение установленного количества прошедших дней.
Читать...
🧑🏼💻Как внедрить Data Driven подход в систему управления поставками
В этой статье автор расскажет, почему каждое предприятие при организации складских запасов ориентируется на производственные планы, и почему после внедрения системы менеджер будет заниматься только интеллектуальной работой, а также вы узнаете о проблемах управления цепями поставок и способы их решений.
Читать...
👤Без лишних слов или очищаем речь с помощью текст майнинга
В этой статье автор расскажет, почему поиск качественного инструмента для анализа аудио свелся к выбору между облачными сервисами, и как данное исследование поможет разобраться с нашими вербальными привычками, а также вы узнаете как после нетривиальных настроек облака стал доступен API асинхронного распознавания.
Читать...
🚀Оптимизация выборок в больших коллекциях MongoDB
В этой статье автор расскажет, почему при работе с большими коллекциями в MongoDB, размер которых превышал десятки миллионов записей, возникает необходимость формировать случайные выборки уникальных значений полей, принадлежащих документам этой коллекции, а ещё вы узнаете почему для такой операции, в MongoDB штатно предусмотрена функция $sample, которую можно использовать в составе pipeline при проведении агрегации данных.
Читать...
🧑🏼💻«Инженеров данных заменит автоматика» и другие мифы о DE
В этой статье автор расскажет, почему инженеры данных готовят данные для анализа, машинного обучения и других целей, и почему мифы про бесконечный кодинг или однообразие задач могут показаться глупыми и смешными, а также вы узнаете как No-code-инструменты позволяют управлять данными и упрощают создание их базовых структур.
Читать...
👤Дообучение модели машинного перевода
В этой статье автор расскажет, почему разработчики машинного перевода часто рассказывают об использовании предварительно обученных моделей, и как можно дообучить такую модель самому, а также вы узнаете почему после дообучения, при помощи кода m2m_multiling_tune_epochs. py, перевод стал гораздо приятнее.
Читать...
😎Применение регулярных выражений для обработки данных
В этой статье автор расскажет, почему сейчас регулярные выражения применяются в разнообразных задачах, и как регулярные выражения могут применяться для решения задач SQL, а также вы узнаете почему на практике не все специалисты применяют регулярные выражения для решения поставленных задач в SQL.
Читать...
Онлайн-курс по основам программирования дронов.
Вы научитесь:
– разбираться в устройстве дронов;
– создавать программы для управления беспилотниками и анализа данных;
– составлять карту пространства;
– обрабатывать изображения, полученные с бортовых систем БПЛА;
– разрабатывать свою систему управления.
В качестве итогового проекта вы создадите систему полёта беспилотника в лесу и примените один из алгоритмов облёта препятствий.
Жаркие скидки до 60% по ссылке https://goo.su/zCk9Wy
🚀Как ускорить вывод ML-моделей в 4 раза, или Как может выглядеть экосистема МLOps в банке
В этой статье автор расскажет, как может выглядеть полноценный конвейер MLOps, и что может уметь, а также вы узнаете как прийти к максимальной автоматизации процесса вывода моделей в промышленную эксплуатацию.
Читать...
😻 😫 🐹 😫 🐱 😫 🐭 😫🦉
Data Secrets — канал для датасаентистов
– Как тренировали алгоритм, который обыграл чемпиона мира в шахматы?
– Как работает FaceID в твоем смартфоне?
– Как обучить ChatGPT на стареньком ноутбуке?
– Как предсказать курс биткоина и исход футбольного матча?
– Чем отличаются сверточные и рекуррентные нейросети?
Заходи и узнаешь @data_secrets
🤫Вся правда о кубах данных OLAP: развенчиваем мифы
В этой статье автор расскажет, почему кубы данных — не самая простая тема в дата-инжиниринге, и как кубы данных могут помогать бизнес-аналитикам предварительно упаковывать и агрегировать важные для стейкхолдеров показатели, а также вы узнаете почему кубы это важная характеристика ядра традиционных OLAP-систем.
Читать...
🚀Optuna. Подбор гиперпараметров для вашей модели
В этой статье автор расскажет, почему гиперпараметры, задаются разработчиком модели перед ее обучением, и почему фреймворк Optuna обычно используют как оптимизатор гиперпараметров, а также вы узнаете как разработчик может самостоятельно задать пространство для поиска гиперпараметров, используя базовый синтаксис Python.
Читать...
😈Масштабируемая Big Data система в Kubernetes с использованием Spark и Cassandra
В этой статье автор расскажет, как организовать систему распределенного машинного обучения на GPU NVidia, используя язык Java с фреймворками Spring, Spark ML, XGBoost, DML в standalone кластере Spark, и как запустить Spark Jobs в Kubernetes в режимах client и cluster, а также вы узнаете почему для Spark Driver необходим K8S Service Account с полными правами на неймспейс
Читать...
