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 19 994 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 6 722，并在 俄罗斯 地区排名第 33 703 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 19 994 名订阅者。
根据 21 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 -75，过去 24 小时变化为 -3，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 8.29%。内容发布后 24 小时内通常能获得 3.70% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 1 658 次浏览，首日通常累积 740 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 7。
- 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 22 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
-324 小时
-367 天
-7530 天
帖子存档
📌 Как создать собственный язык программирования?
Обсудим на бесплатном практическом уроке «Разработка своего языка программирования с помощью ANTLR» от OTUS.
💠 На вебинаре определим синтаксис и семантику Тьюринг-полного языка программирования и ответим на все интересующие вопросы.
💠 Занятие приурочено к старту курса «Математика для программистов» — мы объединили лучшие практики, после изучения которых вы сможете быстрее изучать новые языки программирования и фреймворки.
Повышайте свою квалификацию для участия в больших проектах
👉 Регистрация:
https://otus.pw/AoVS/?erid=LjN8Jzxfy
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
+2🏠 Яндекс открыл в Питере образовательное пространство Школы анализа данных
ШАД продолжит готовить хардовых спецов в DS и ML на новой площадке. А также начнёт делиться экспертизой со всеми, кто хочет углубиться в технологии искусственного интеллекта и узнать больше о нейросетях. Преподаватели Школы и эксперты Яндекса будут проводить открытые лекции и воркшопы по ИИ, хакатоны по разработке и соревнования по МL. Также вместе со студентами Школы можно будет работать над учебными проектами в сфере DS, инфраструктуры больших данных и ИИ в прикладных науках: от прогнозирования биржевых котировок до сохранения краснокнижных животных с помощью нейросетей.
😍Архитектура современных приложений на основе LLM
В этой статье мы рассмотрим пять наиболее важных этапов, который нужно пройти при разработке собственного приложения на основе LLM, формирующиеся общепринятые подходе к разработке таких приложений и предметные области, на которые стоит обратить внимание.
Читать...
Приходите подтягивать математику для собеседований на аналитика и специалиста по DS.
На курсе Практикума — упор на практику:
◾️симулятор собеседований,
◾️больше 1000 практических задач,
◾️разбор теории на бизнес-кейсах.
А ещё — учебник для людей, где мы объясняем сложное простым языком.
→ Начните с бесплатного вводного урока
+5Дарим на Новый Год большой набор книг по Data Science
Если кто не знал – Дед Мороз существует и обитает в нашей редакции. В честь праздника он выбрал 6 самых крутых книг по ML и DS и подарит их каждому из 5 счастливчиков, которых выберет бот.
Для участия нужно подписаться на наши каналы @data_secrets и @xor_journal — и нажать сюда ➡️ «Участвовать».
Итоги розыгрыша вы найдете 15 декабря в 19:00 в канале Data Secrets. С наступающим!
🗓Использование Workalendar для определения календарных дней
В этой статье решим задачу расчёта отклонений с помощью различных инструментов, в том числе с помощью библиотеки Workalendar, покажем преимущества её использования по сравнению с другими подходами и продемонстрируем доступный функционал.
Читать...
Салют, GigaChat!
Речевые технологии и большие языковые модели.
Приглашаем ML-разработчиков и Data Science-специалистов на встречу с командами разработки продакшен GigaChat и речевых технологий.
📍 Онлайн / Офлайн в Москве
🗓 4 декабря в 18:00 (МСК, GMT+3)
В программе:
✔ Григорий Лелейтнер — «Что мы улучшили в процессе pre-training LLM»
✔ Эмиль Шакиров и Никита Сидоров — «Наш путь в процессе Alignment для совершенства моделей глубокого обучения»
✔ Александр Максименко — «Speech-only Pre-training: обучение универсального аудиоэнкодера»
✔ Григорий Федоров — «Intended Query Detection: распознаем только нужные запросы»
✔ Гриша Стерлинг — «Как мы заставили модель синтеза речи 2023 года говорить лучше модели 2018 года»
Участвуйте в дискуссиях с другими участниками митапа и задавайте вопросы спикерам во время докладов.
Количество мест в офлайне ограничено. Для участия необходимо зарегистрироваться на сайте.
Реклама. ПАО Сбербанк. ИНН 7707083893.
