ch
Feedback
Data Science | Machinelearning [ru]

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 19 994 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 6 730,并在 俄罗斯 地区排名第 33 728

📊 受众指标与增长动态

невідомо 创建以来,项目保持高速增长,吸引了 19 994 名订阅者。

根据 22 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 -88,过去 24 小时变化为 -13,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 8.15%。内容发布后 24 小时内通常能获得 3.63% 的反应,占订阅者总量。
  • 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 1 630 次浏览,首日通常累积 725 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 23 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。

19 994
订阅者
-1324 小时
-487
-8830
帖子存档
​​🛍Покупаем BI: как сформировать оптимальный пакет и сэкономить до 86 млн рублей В данной статье я расскажу о том, каких затрат стоит ожидать компаниям при развертывании BI-инструментов, а также представлю разработанное нами альтернативное решение, которое поможет сократить затраты на владение BI и упростить процесс доставки отчетов сотрудникам. Читать...

​​😵Как получить real-time данные смарт-контракта, используя The Graph В этой статье автор рассмотрит тему разработки собственных сабграфов стандарта The Graph. Читать...

​​📊Опыт работы с данными или с чем может столкнуться аналитик В этой статье автор расскажет какие встречались проекты, связанные с хранилищами и данными, какие задачи приходилось решать, а также какие навыки пригодились. Читать...

​​🧑‍💻Вам в хранилище или к озеру? Чем занимаются специалисты по работе с данными и как стать Data-инженером В статье рассказываем, чем отличаются подходы к построению распределённых хранилищ данных Data Warehouse и Data Lake и в чём специфика задач специалистов, работающих с данными. Читать...

​​🧐Как полностью устранить дублирующие записи в ClickHouse В этой статье я расскажу, как насовсем убрать дублирующие записи в ClickHouse. Читать...

​​⭐️Apache Spark для Data Engineering В этой статье автор расскажет о том, что такое Apache Spark и как он может помочь в data-engineering. Читать...

​​🤝Как подружить Spark и S3 для обработки файлов В этой статье мы расскажем, как нам удалось настроить взаимодействие Apache Spark и S3 для обработки больших файлов: с какими проблемами пришлось столкнуться и как нам удалось их решить. Читать...

​​📣 Присоединяйтесь к AI News Hack – хакатону по разработке ИИ-сервисов! 🚀 AI Open News приглашает вас на хакатон по искусственному интеллекту. Компания создаёт бота, который помогает избавиться от информационного шума. Вместо чтения большого количества каналов, подписчики бота получают все главные новости в одном месте. 💰 Призовой фонд хакатона 500 000 рублей! 🔍 Задача на хакатоне: Разработка сервиса удаления дубликатов и классификации новостей. 👥 Приглашаются IT-специалисты, дата-сайентисты, эксперты по нейросетям и искусственному интеллекту, а также продакт-менеджеры. Присоединяйтесь к команде единомышленников и продолжите работу над инновационным продуктом. 💡 На хакатоне вы сможете проверить свои навыки, найти новых единомышленников и показать свою сообразительность. Лучшим участникам будет предложен контракт или возможность трудоустройства для продолжения работы над проектом. Не упустите возможность проявить свой потенциал и стать частью команды! Успейте зарегистрироваться до 13 сентября: https://cnrlink.com/ainewsgt

​​🍄Классификация грибов методами ML В данной статье я расскажу о том, как обучал различные модели машинного обучения отличать съедобные грибы от несъедобных, с какими сложностями столкнулся в процессе и какие интересные наблюдения про грибы и ML открыл по пути. Читать...

​​👥Как мы пришли к созданию своего BI решения на NLP для получения отчетов прямо в мессенджер В этой статье автор расскажет что нужно для data-driven культуры, и почему доступность BI-отчетов – это проблема. Читать...

​​🤔Почему ONNX так популярен в ML: конвертации, утилиты и инференс В этой статье расскажу об ONNX и о том, почему этот формат данных широко используется. Читать...

​​👱‍♂Создайте свой клон с помощью Fine-tuned LLM В этой статье автор расскажет, как сделать так чтобы модель научилась говорить в моем стиле, подражая, используя шутки, фразочки и слова. Читать...

😎 Data-инженер — профессия будущего. Начни изучать её в Слёрм уже 4 сентября Бизнес любит ясность. Ясность есть там, где ана
😎 Data-инженер — профессия будущего. Начни изучать её в Слёрм уже 4 сентября Бизнес любит ясность. Ясность есть там, где аналитики выстраивают рабочие гипотезы. Аналитики предлагают новые решения с опорой на собранные данные. А данные собирает Data-инженер! 👍 Приглашаем вас научиться профессии.  Это больше, чем видеокурс — это поток с экспертами, ревью домашних заданий, обширной практикой и итоговым проектом для портфолио начинающего инженера. 💬Все подробности по курсу «Data-инженер» вы можете узнать в чат-боте. Здесь в подробностях расписана программа, есть информация о спикерах. В боте можно узнать об актуальных акциях и получить консультацию от менеджера курса ✨ А ещё сейчас Слёрм проводит розыгрыш: есть возможность учиться на курсе бесплатно!

​​🧐Опыт PT: BI на страже кибербезопасности В этой статье автор поговорит о том, как можно применить BI, а также оценить роль, которую BI играет в цифровой трансформации компании. Читать...

​​😕Overdetection или SFTE. Другие возможности применения YOLO В этой статье покажу как «переформулировать» задачу детекции так, чтобы решать другие, более сложные задачи. Читать...

Департамент информационных технологий города Москвы ищет аналитика Data Science. Ты: любишь искать закономерности и строить п
Департамент информационных технологий города Москвы ищет аналитика Data Science. Ты: любишь искать закономерности и строить прогнозные модели на основе больших данных, владеешь Python (DS-библиотек), у тебя есть знания и опыт в Machine Learning и владение различными инструментами визуализации данных? У нас: задачи городского масштаба, конкурентная зарплата и премии, обучение и профессиональный рост! Направляй свое резюме @sergey_job и присоединяйся к команде Департамента информационных технологий, чтобы сделать город еще комфортнее.

​​👾Как обучить миллионы моделей прогнозирования временными сериями В этой статье автор расскажет о том, откуда берутся миллионы временных серий и почему они умудряются изменяться еженедельно. Читать...

​​Kaggle для футболистов. Разбираем подходы призеров соревнований по детекции столкновений (1 и 2 место) В этой статье разберем подходы призеров Kaggle-соревнований от американской национальной футбольной лиги (NFL). Читать...

​​⚡️Неструктурированные данные: примеры, инструменты, методики и рекомендации В этой статье мы рассмотрим разные типы данных, варианты хранения и управления ими, а также различные методики и инструменты для анализа неструктурированных данных. Читать...

​​😶‍🌫Modus BI Cloud: работа с данными в облаке В этой статье расскажу о том, как работают с данными облачные решения, например, наш Modus BI Cloud. Читать...