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
Продолжается прием научных статей по искусственному интеллекту и машинному обучению на конкурс международной конференции AI Journey 2023
За лучшую статью автор получит 1 миллион рублей. Наиболее интересные работы будут опубликованы в научном журнале «Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления» и его англоязычной версии Doklady Mathematics. Издание индексируется в крупнейших библиографических базах данных научного цитирования.
Авторы также смогут выступить с докладами на международной конференции AI Journey 2023.
Свою работу можно подать на сайте AI Journey до 31.07. Важно, чтобы статья была написана на русском или английском языке, содержала ранее не опубликованные материалы и была оформлена по правилам конкурса.
Не упустите шанс проявить себя в научной сфере и участвуйте в конкурсе. Еще не поздно!
5 июля состоится второй X5 Data Science Meetup
1⃣ Дмитрий Чернышев (X5 Tech) поделится опытом написания читаемого и легко тестируемого кода на PySpark
2⃣ Наталья Илюнькина (Яндекс Маркет) расскажет о методе Propensity Score для оценки эффекта без стандартных A/B-тестов
3⃣ Александр Нагаев (SberDevices) представит датасет SLOVO: мотивация, проблемы и применение
Мероприятие пройдет в онлайн-формате с 18:00 до 19:30.
📍Зарегистрироваться и узнать подробности можно тут
😵Структурирование кредитного портфеля методами машинного обучения
В этой статье автор расскажет, почему зачем кредитные организации естественным образом располагают большими портфелями клиентских кредитов, и почему разбиения кредитного портфеля на более однородные по качеству кредитов под-портфели встречается в финансах уже очень давно, а также вы узнаете почему для задачи структуризации кредитного портфеля, применимость таких методов машинного обучения как кластеризация, классификация или различные версии деревьев очень ограничена.
Читать...
Стать сотрудником Яндекса быстрее и проще, чем кажется. Участвуйте в днях быстрого найма: решите тестовое, пройдите несколько секций собеседования и получите офер за несколько дней.
Ближайшее мероприятие:
• 27 июня – 2 июля — Fast Track для аналитиков-разработчиков, продуктовых аналитиков, инженеров данных и Data Scientists, офер за неделю в команду YaLM 2.0 (YandexGPT)
Выбирайте команду, проект и работайте в любом офисе в России и Беларуси или в наших международных хабах в Армении, Казахстане и Сербии.
Зарегистрироваться
⚡️Борьба за открытый исходный код: BI-шоудаун на вебинаре «Open-source vs пропиетарный BI»
В этой статье автор расскажет, почему BI с открытым исходным кодом может быть ключевым моментом принятия решения в пользу open-source BI, и почему перед тем как писать sql запрос надо создавать правильное хранение данных.
Читать...
👉Присоединяйтесь к нашему сообществу Data Analyst REBRAIN, если вы интересуетесь аналитикой данных, управлением проектами или маркетингом.
У нас для вас есть множество открытых онлайн-практикумов каждый месяц, которые проводят профессиональные аналитики. В рамках практикумов мы разбираем реальные кейсы анализа данных с использованием самых актуальных инструментов, таких как Python, SQL, Tableau, бизнес-метрики и визуализация данных, статистика, теория вероятностей и другие.
Уровень сложности и направление каждого практикума подобраны таким образом, чтобы каждый мог найти для себя интересные задачи и развиваться в соответствии с уровнем своей компетенции.
✔️ Подключайтесь к нам уже сегодня и начинайте развивать свои навыки в области анализа данных совершенно бесплатно!
