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 19 992 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 19 992 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。
19 992
订阅者
无数据24 小时
-417 天
-8530 天
帖子存档
😍Топ-10 Python библиотек для Data Science
В этой статье автор расскажет, Python библиотеки которые широко используются в data science, почему от 70 до 80 процентов работы дата-сайентиста это исследование и подготовка данных, какое главное преимущество NumPy, какая самая важная библиотека для машинного обучения на Python, как Gradio позволяет создавать и разворачивать веб-приложения для машинного обучения используя всего лишь несколько строк кода, а также вы узнаете почему TensorFlow это одна из самых популярных Python библиотек для создания нейронных сетей.
Читать...
Бесплатный доступ к сервису для ML-разработки для учебных программ в вузах
Локальная инфраструктура вузов не всегда подходит для решения современных ML-задач. Облачные сервисы помогают выводить научные студенческие разработки на новый уровень.
В рамках программы поддержки Computer Science в Yandex Cloud запустили уже более 100 образовательных проектов. Теперь открыт бесплатный доступ к сервису для ML-разработки Yandex DataSphere для учебных программ в вузах.
Преподаватели смогут организовать совместную работу с материалами и датасетами и обучать студентов создавать базовые модели машинного обучения, быстрее проверять код, запускать учебные исследования в области искусственного интеллекта. А студенты получат доступ к работе в Jupyter Notebook и смогут сосредоточиться на работе с кодом, а также дольше работать над моделями без автоматического отключения ноутбука.
Подробнее о программе Yandex Cloud читайте на сайте ➡️
Что делает специалиста? Кейсы
И вы добавите в портфолио новый кейс уже во вторник. Ведь Skillfactory запускает бесплатный симулятор работы в аналитике данных.
С 18 по 20 апреля вместе с дата-сайентистом Сбера Марией Жаровой будете решать бизнес-задачи с помощью анализа данных. 30 минут теории, час практики и домашнее задание — каждый день в 19:30 мск. Самые активные из вас получат полезные подарки.
На интенсиве научитесь:
-разбираться в понятиях и направлениях анализа данных;
-оценивать результаты A/B-теста вручную;
-анализировать данные с помощью Google Таблиц;
-использовать язык программирования Python.
И главное — поймете, подходит ли вам специальность и стоит ли начинать обучение.
Регистрируйтесь: https://go.skillfactory.ru/WafMRg
🚀 Смотрите международную конференцию Data Fusion 2023 в прямом эфире прямо сейчас! Конференция посвящена работе с данными и развитию технологий искусственного интеллекта.
Data Fusion 2023 – это точка сближения науки и бизнеса. Конференция будет полезна разработчикам и специалистам в области Data Science, CDO, бизнес-заказчикам DS-продуктов и сервисов, представителям государства и науки.
Присоединяйтесь к экспертам Банка ВТБ, Яндекса, Сколтеха, «Газпром нефти», ВШЭ и многим другим.
👉 Смотрите международную конференцию Data Fusion 2023 по ссылке: https://cnrlink.com/datafusion2023online
🤔10 вопросов на позицию специалиста по Data Science
В этой статье автор вам расскажет, как зачастую могут выглядеть вопросы на собеседованиях на junior/middle позиции, почему даже джуниоры востребованы как никогда, какие позиции подразумевают весьма обширный багаж знаний, а также вы узнаете когда можно смело начинать ходить на собеседования.
Читать...
Сколтех и НИУ ВШЭ приглашают студентов выпускных курсов математического и IT-бакалавриата помериться силами в решении сложных математических задач машинного обучения в рамках Олимпиады Math of Machine Learning 2023.
Самое главное: победа в олимпиаде приравнивается к успешному прохождению вступительных испытаний для поступления в совместную магистратуру Сколтеха и НИУ ВШЭ «Математика машинного обучения».
Регистрация открыта до 24 апреля включительно
Хотите испытать себя? Отправьте заявку на участие!
😲Data Science для начинающих: 12 проектов на Python за 3 часа
В этой статье автор расскажет, как прокачать свои навыки, какой фреймворк использовать для создания проектов, как научится обрабатывать и визуализировать данные, а затем и развёртывать созданные приложения, а также вы узнаете как с первых строчек кода на Python получить веб-приложение. которое обновляется в режиме реального времени.
Читать...
🚀Data Science: лучшие учебные курсы и программы сертификации
В этой статье автор расскажет, как проектировать системы обработки данных, как создать и ввести в эксплуатацию системы, как использовать модели машинного обучения и обработки данных, а также вы узнаете, какие есть программы сертификации и почему это повысить ваш шанс стать Data Scientist.
Читать...
Школа анализа данных Яндекса вновь открыла приём заявок — он продлится до 7 мая. Успейте зарегистрироваться, чтобы получить возможность учиться у топовых учёных и IT-специалистов.
Программа длится 2 года, обучение бесплатное. Можно выбрать одно из направлений: data science, инфраструктура больших данных, разработка машинного обучения или анализ данных в прикладных науках.
Чтобы учиться в ШАДе, важно интересоваться машинным обучением, обладать хорошей математической подготовкой и владеть одним из языков программирования. Заполните анкету уже сейчас: https://clck.ru/344m93
Если вы хотите узнать, как устроена учёба в ШАДе и кем можно стать после выпуска, регистрируйтесь на День открытых дверей — он пройдёт 13 апреля: https://academy.yandex.ru/dataschool/enroll#openday
🚀Самообучение в Data science, с нуля до Senior за два года
В этой статье автор расскажет, как учиться эффективно и бесплатно, как понять, что такое Data science/машинное обучение и подойдет ли оно вам, и будет ли вам интересно заниматься именно data science, какие есть принципы эффективного обучения, а также вы узнаете что и как учить в программировании, как учить SQL, и почему нужно учить именно Python.
Читать...
😮Как стать разработчиком с нуля
В этой статье автор расскажет, как стать востребованным программистом с нуля и на что обращать внимание в ходе обучения, что нужно знать, как найти первую работу в IT, что спрашивают у Джунов на собеседовании, что делать, если вам не хватает знаний до вакансии Джуниор-программиста, а также вы узнаете какие языки программирования нужны для Data Science.
Читать...
🧑💻Как выучиться на Data Scientist: наиболее востребованные технические навыки
В этой статье автор вам расскажет, что нужно знать чтобы стать Data Scientist, почему лучше учить пайтон, зачем изучать Pandas, как изучать машинное обучения, а также вы узнаете для чего нужно знать SQL и как его использовать.
Читать...
👤Стоит ли идти в Data Science?
В этой статье автор расскажет, насколько много в сфере программной разработки работы, что вообще такое «наука о данных», почему программная инженерия даёт общие навыки, как машинное обучение станет обычным инструментом для разработчиков ПО, а также вы узнаете почему Бизнес ещё не готов к ИИ.
Читать...
Data Secrets — первый журнал в области науки о данных.
Нейронные сети, Machine Learning, Data Science - знакомые слова, но считаешь, что это очень сложно? Здесь на практических примерах освещают последние достижения в этой области и учат азам:
Присоединяйся: @data_secrets
🧑💻Работа в Data Science: что важно знать и как этому научиться
В этой статье вы узнаете, кто такой Data scientist, что он умеет, какие навыки нужны в этой сфере, что нужно знать в Python, а также вы узнаете сколько нужно знать математических формул чтобы понимать базовые вещи в Data Science.
Читать...
Научитесь обучать модели компьютерного зрения и превращайте настоящее в будущее..
Яндекс Практикум запускает курс «Компьютерное зрение на базе нейронных сетей». Он подойдёт тем, у кого уже есть опыт в Data Science. В программе — «три кита» компьютерного зрения: классификация, детекция и сегментация.
За 3 месяца вы обучите модели, которые умеют:
— определять границы и сетку для пазла Судоку,
— узнавать настроение человека по фотографии;
— выявлять элементы дорожного движения для беспилотного автомобиля.
— сегментировать спутниковые снимки, чтобы определять местоположение объекта.
Вы освоите полный цикл работы с CV-моделями с нуля до релиза. А ещё — будете учиться у наставников — экспертов в области компьютерного зрения.
Записывайтесь в первый поток и работайте над технологиями, о которых писали фантасты.
