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 41 814 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 3 222，并在 俄罗斯 地区排名第 15 276 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 41 814 名订阅者。
根据 25 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 -111，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 6.17%。内容发布后 24 小时内通常能获得 2.48% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 2 579 次浏览，首日通常累积 1 037 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 26 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。
41 814
订阅者
-624 小时
-707 天
-11130 天
帖子存档
41 813
Applied Deep Learning: A Case-Based Approach to Understanding Deep Neural Networks
@datascienceiot
41 813
Практическое Глубокое обучение для Облачных сервисов, мобильных платформ, и передовых устройств
@datascienceiot
41 813
Разбираем, чем отличается версионирование в ML-разработке по коду от версионирования по коду и состоянию.
🤔 Ситуация: вы работаете над проектом, например занимаетесь ML-прототипированием или анализом данных. По ходу работы в системе сохраняется код, и вы спокойно продолжаете, не боясь что-то упустить из виду. Но в конце недели понимаете, что где-то свернули не туда. Вы откатываетесь на несколько шагов назад по коду, и все бы ничего, но вычисления ведь придется делать заново. Это главный недостаток версионирования по коду.
✅ Версионирование по коду и состоянию отличается тем, что во время работы сохраняется не только сам код, но и состояние вычислений. То есть состояние = код + вывод + переменные. Это значит, что если вы откатитесь назад, то получите не только прежний код, но и значения переменных. Вам не придется заново запускать вычисления, терять время и ресурсы.
👉 Попробуйте версионирование по коду и состоянию в Yandex DataSphere, где каждому новому пользователю доступны бесплатные ресурсы на ML-разработку: https://clck.ru/Tr6xP
41 813
Yandex DataSphere.
👉 Его можно попробовать бесплатно (предоставляется 50+ часов с GPU в фоновых ячейках) по ссылке: https://clck.ru/Tr6vH
В чем его главные фишки
✅ Не требует настройки: разворачивается в облаке за пару кликов и сразу же готов к работе. Поэтому забываем как страшный сон об установке ПО и выборе правильных мощностей заранее.
🖥 Привычный интерфейс Jupyter Notebook. А сами проекты не пропадают и живут столько же, сколько ваше облако.
▶️ После исполнения сохраняется состояние (состояние = код + вывод + переменные). Поэтому можно вернуться к любому шагу разработки и не придется заново запускать вычисления.
Продукт молодой, команда очень отзывчива к пожеланиям и на информацию о любых багах быстро реагирует в чате (https://t.me/yandex_datasphere). Вы можете принять реальное участие в становлении Yandex DataSphere.
41 813
New Professions Lab: Специалист по большим данным
12-недельная образовательная программа по анализу больших данных: Hadoop, MapReduce, Spark, машинное обучение
☄️Big Data - уже не хайп, а прогрессирующая индустрия. Большие данные используются практически в каждом бизнесе, требуя соответствующих навыков не только от дата сайентистов, но и разработчиков, аналитиков, менеджеров по развитию продукта и руководителей проектов.
Хорошие новости, друзья!
Уже 16 марта В NewProLab стартует флагманский 12-недельный онлайн-курс "Специалист по большим данным"
👉🏻Успейте подать заявку: https://clck.ru/Taxnq
Без преувеличения - это самая хардкорная и обширная программа на рынке Big Data.
👉🏻Вас ждет 36 практических занятий, 10 лаб, подготовка 2 собственных проектов и всё это на реальных дата-сетах и живых кейсах от команды преподавателей-практиков.
Вы научитесь строить модели машинного обучения, писать MapReduce-джобы, используя Hadoop Streaming и Python, готовить SQL-like запросы в Hive, работать с данными на HDFS, проводить анализ при помощи Apache Spark, а также строить алгоритмы рекомендательных систем.
P.S. Нужно подтянуть отдельный модуль? Программу можно пройти частями. Оставляйте заявку.
41 813
Algorithmic Trading Methods: Applications Using Advanced Statistics, Optimization, and Machine Learning Techniques (2020)
@datascienceiot
