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 41 865 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 3 231，并在 俄罗斯 地区排名第 15 290 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 41 865 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 -33，过去 24 小时变化为 -6，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 9.09%。内容发布后 24 小时内通常能获得 2.50% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 3 806 次浏览，首日通常累积 1 046 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 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。
41 865
订阅者
-624 小时
-537 天
-3330 天
帖子存档
41 862
Speech and Language Processing An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition
📔Book
@datascienceiot
41 862
Data Science | Machinelearning - самый большой русскоязычный канал с полезными материалами на такие темы как, Machine Learning, Data Science, Алгоритмы, Python. Так же часто публикуются крутые 🔥 вакансии.
👉 Вам сюда: @devsp
А любителям читать статьи в оригинале вот сюда:
👉 @ds_international
Добро пожаловать!
41 862
Spark: The Definitive Guide
Big Data Processing Made Simple
📓 book
@datascienceiot
41 862
🎄X-MAS HACK 2022 – время исполнения желаний🎄
👨🏻💻Если ты кодишь – ждём тебя в секции «Хакатон» с кейсами от IT-компаний
💡Если ты настоящий генератор идей – ждём в секции «Идеатон», где ты сможешь предложить самые смелые идеи для бизнеса!
Даты хакатона: 15–18 декабря 2022 года
Дедлайн регистрации: 12 декабря 23:59
Регистрация и подробности:
Хакатон - https://clck.ru/32jXrY
Идеатон - https://clck.ru/32jXqm
Создавай команду или подавай личную заявку, а мы найдем для тебя крутую команду! Регистрируйся, решай новогодний кейс, заводи знакомства, перенимай опыт от топовых экспертов, стань частью X-MAS HACK! И кто знает.. возможно, именно ты заберешь главные призы!
💰Призовой фонд – 1.700.000 рублей!
🎁 Новогодний мерч, подарки от партнеров и сертификаты
🎅🏻 Менторская поддержка от топовых экспертов
🪄 Мастер-классы, лайфхаки и много полезных знакомств
Больше хакатонов и призов - https://clck.ru/32jXrh
#хакатон #идеатон
41 862
...
🗓 Расскажем 1 декабря в 18:00 мск на открытом уроке «Как применять подход векторного представления слов в NLP».
💻 На занятии вы познакомитесь с преподавателем Марией Тихоновой, специалистом по анализу данных в команде AGI NLP в SberDevices.
💣 По итогам занятия вы:
️✔️ Узнаете технику векторных представлений слов (word embedding)
✔️ Изучите несколько классических методов векторных представлений слов.
✔️ Научитесь применять методы word embedding для решения прикладных NLP-задач
📊 Занятие проходит в рамках курса «Natural Language Processing (NLP)». Курс предназначен для DS/ML-специалистов, которые хотят углубить знания в области NLP.
✅ Регистрируйся бесплатно - https://otus.pw/Lb9U/
Реклама. Информация о рекламодателе на сайте www.otus.ru
Пост для @pythonl на 24.11 - сори, что не заранее - разместите пжлст прям сейчас
🔥 Как применять подход ...
41 862
Старший продуктовый менеджер AI Cloud Алёна Дробышевская рассказала о платформе машинного обучения в контуре заказчика на международной конференции по ИИ AI Journey.
По ее словам, сейчас важно думать о таких платформах, так как наступила эпоха персонализации моделей. Количество проектов растёт, число датасайенс-команд — тоже.
Кроме того, идёт сокращение времени от эксперимента до внедрения — переход осуществляется за несколько дней, а иногда важны даже часы.
Вот почему при переходе к промышленному использованию моделей так важна их персонализация. Сегодня на рынке MLOPS более 300 разносных решений, в основном — оупенсорсные. Это их преимущество, но и недостаток, так как неясно, как долго они будут на рынке. Кроме того, в России проблема ещё и в уходе крупных игроков и облачных провайдеров. Сами же модели нуждаются в поддержке и развитии.
Вот почему Cloud сделали решение ML Space. Это платформа для ML-разработки полного цикла. Важно то, что она работает в облаке. Кроме того, это на 100% российская разработка.
Уже сейчас на ML Space более 2,5 тыс. пользователей и более 25 тыс. обученных и запущенных моделей.
Платформа позволяет сократить общее время ML-разработки, а также вывода решений заказчиков на рынок.
Такая платформа будет полезна банкам, компаниям из сферы финансов, промышленности, государственному сектору.
ML Private предоставляет дополнительные опции. Например, интеграцию со всеми бизнес-системами, встройку в существующий ландшафт компании во всех смыслах и так далее.
@datascienceiot
