现已上线！2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
Data Science
前往频道在 Telegram
DS По всем вопросам- @haarrp @ai_machinelearning_big_data - machine learning @pythonl - Python @itchannels_telegram - 🔥 best it channels @ArtificialIntelligencedl - AI @pythonlbooks-📚 @programming_books_it -📚 Реестр РКН: https://clck.ru/3Fk3zS
显示更多📈 Telegram 频道 Data Science 的分析概览
频道 Data Science (@datascienceiot) 是活跃参与者。目前社区聚集了 41 897 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 3 245，并在 俄罗斯 地区排名第 15 287 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 41 897 名订阅者。
根据 17 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 -34，过去 24 小时变化为 -10，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 8.70%。内容发布后 24 小时内通常能获得 3.10% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 3 645 次浏览，首日通常累积 1 301 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 0。
- 主题关注点： 内容集中在 llm, агентов, api, октября, разработчиков 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：
“DS
По всем вопросам- @haarrp
@ai_machinelearning_big_data - machine learning
@pythonl - Python
@itchannels_telegram - 🔥 best it channels
@ArtificialIntelligencedl - AI
@pythonlbooks-📚
@programming_books_it -📚
Реестр РКН: https://clck.ru/3...”
凭借高频更新（最新数据采集于 18 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。
41 897
订阅者
-1024 小时
-47 天
-3430 天
帖子存档
41 896
Можно месяцами перебирать курсы для аналитиков и сомневаться. А можно — прийти к эксперту, получить четкий план и начать двигаться к цели.
Если вам по душе второй сценарий, 26 мая в 18.00 мск присоединяйтесь к бесплатному вебинару «Хотите в аналитики? Анатолий Карпов расскажет, с чего начать».
За 1 час вы:
— Узнаете, как аналитики помогают бизнесу принимать решения и экономить миллионы.
— Разберете реальный кейс по предсказанию оттока пользователей.
— Поймете, что нужно изучить, чтобы начать карьеру в аналитике с нуля.
Спикер — Анатолий Карпов, основатель школы karpov.courses, экс-глава аналитики бизнеса и рекламы VK.
Всех участников ждут подарки.
Скидка 7% на курсы «Аналитик данных с нуля» и «Hard аналитика», а также карьерный гайд.
🔗 Ссылка для записи
Реклама. ООО «Карпов Курсы», ИНН: 7811764627, erid: 2VtzqwNvgXo
41 896
EgoDex: Learning Dexterous Manipulation from Large-Scale Egocentric Video
📚 Paper
@datascienceiot
41 896
Истории, после которых ты захочешь уволиться
Ты правда думал, что так и будешь сидеть в найме до пенсии?
А потом читаешь пост какого-то чувака из IT и ловишь: “я тоже так хочу”.
В этом канале бывший дата саентист — Глеб Михайлов. Он уволился из Яндекса, послал всё и теперь пишет как есть:
– про выгорание,
– про деньги, свободу и зашквар,
– и как из всего этого лепить свою жизнь.
Топ постов канала:
👉 7 лет отсидки (https://t.me/mikhaylovgleb/336) (в офисе)
👉 Страшно – ужас (https://t.me/mikhaylovgleb/302)
👉 Робот-пылесос для денег (https://t.me/mikhaylovgleb/347)
Подпишись - https://t.me/mikhaylovgleb, если тоже устал терпеть.
Тут честно, смешно и немного больно — как в жизни.
Реклама
41 896
erid: 2W5zFGCC6aC
❓Хотите овладеть Spark на профессиональном уровне?
Приглашаем дата-инженеров 26 мая в 20:00 на открытый урок «Spark в Kubernetes».
На занятии мы рассмотрим особенности и варианты запуска Spark в Kubernetes.
🔊 Вебинар проведет Вадим Заигрин, Team Lead команд инженеров данных на разных проектах.
Продолжить освоение инструментов дата-инжиниринга вы сможете на онлайн-курсе «Spark Developer» от OTUS.
➡️ Ссылка для регистрации: https://otus.pw/3anY8/
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
41 896
Допустим, вы решили дообучить свою нейросеть, но уже на большем объеме данных. Чем больше у вас датасет, тем дольше время эпохи. Локальная видеокарта загружена на 100%, но все равно обучение идет слишком медленно. Решаете параллельно работать – и вот уже браузер тормозит, а любой запуск нового процесса превращается в испытание.
Такая ситуация знакома многим, кто работает с ML. Вариантов немного: ждать сутками или искать решение.
Один из самых простых вариантов – перенести обучение в облако. Сейчас это не про сложные конфиги и долгие согласования, а про запуск в пару кликов. В immers.cloud можно просто выбрать нужный сервер в личном кабинете и через пару минут получить готовую виртуалку с GPU:
✅ Посекундная тарификация — платишь только за реально использованное время
✅ Публичные сети до 20 Гб/с — можно быстро гонять большие датасеты
✅ Готовые образы с предустановленными CUDA и cuDNN — никаких долгих настроек
✅ Мгновенное масштабирование — можно увеличить ресурсы без миграции
Так что, если у вас тоже все уткнулось в железо – попробуйте облако. Может, пора сосредоточиться на модели, а не на железе?
41 896
⚡️Создаём свою нейросеть в PyTorch
Хотите быстро разобраться в PyTorch и написать свою нейросеть? Мы подготовили для вас вебинар, где на практике разберём все этапы создания ML-модели.
Вебинар проведет Владислав Агафонов — ML-инженер, ранее работал в Yandex и Huawei.
Что будет на вебинаре?
🟠Установим PyTorch в Google Colab и настроим работу на бесплатном GPU;
🟠Поймём, что такое тензоры и почему они — фундамент всех нейросетей;
🟠Скачаем готовый датасет, разберём его структуру и подготовим для обучения;
🟠Научимся использовать DataLoader для эффективной загрузки данных;
🟠Пошагово соберём облегчённую версию классической свёрточной нейронной сети (CNN);
🟠Обучим и протестируем модель.
🕗 Встречаемся 14 мая в 18:30 по МСК, будет много практики, ответы на вопросы и полезные инсайты от эксперта.
😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар
41 896
7–8 июня проводим Weekend Offer Analytics
Устроиться в Яндекс за выходные — реально. Ищем крутых аналитиков с опытом работы от 3 лет на Python, готовых работать в офисном или гибридном режиме.
Подавайте заявку до 3 июня — и всего за 2 дня пройдите технические собеседования. После сможете пообщаться с двенадцатью нанимающими командами и выбрать ту, которая покажется самой интересной. Если всё сложится хорошо, сразу же пришлём вам офер.
Узнать подробности и зарегистрироваться.
Реклама. ООО "Яндекс". ИНН 7736207543
41 896
Стань частью масштабного ИТ-события от МТС
True Tech Day 2025 — третья технологическая конференция МТС для профессионалов ИТ‑индустрии. Одна из главных тем в этом году — тренды и практики искусственного интеллекта.
В программе:
— Доклады от ученых и зарубежных спикеров с индексом Хирша более 50.
— Кейсы применения современных ИИ‑решений — от AI‑агентов, тестов LLM и бенчмарков до вопросов регулирования.
— AI-интерактивы и технологические квесты.
— Пространство для нетворкинга,
…а еще after-party со звездным лайн-апом.
Когда: 6 июня
Где: Москва, МТС Live Холл и онлайн
Участие бесплатно. Регистрируйся по ссылке.
