现已上线！2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
Нескучный Data Science
前往频道在 Telegram
Нюансы работы в Data Science, о которых ты не узнаешь в школе 👨💻 Managing AI Director, Sber @smirnovevgeny https://www.linkedin.com/in/smirnov-evgeny/ По вопросам сотрудничества @datascience_assist Регистрации в Роскомнадзор № 5278866657
显示更多📈 Telegram 频道 Нескучный Data Science 的分析概览
频道 Нескучный Data Science (@not_boring_ds) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 11 917 名订阅者，在 职业 类别中位列第 3 251，并在 俄罗斯 地区排名第 54 959 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 11 917 名订阅者。
根据 30 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 1，过去 24 小时变化为 9，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 30.28%。内容发布后 24 小时内通常能获得 12.36% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 3 607 次浏览，首日通常累积 1 473 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 59。
- 主题关注点： 内容集中在 лаборатория, automl, llm, продакт, стажировка 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：
“Нюансы работы в Data Science, о которых ты не узнаешь в школе
👨💻 Managing AI Director, Sber @smirnovevgeny
https://www.linkedin.com/in/smirnov-evgeny/
По вопросам сотрудничества @datascience_assist
Регистрации в Роскомнадзор № 5278866657”
凭借高频更新（最新数据采集于 01 七月, 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 职业 类别中的关键影响点。
11 917
订阅者
+924 小时
+217 天
+130 天
数据加载中...
相似频道
标签云
进出提及
---
---
---
---
---
---
吸引订阅者
七月 '26
七月 '26
+2
在0个频道中
六月 '26
+129
在0个频道中
Get PRO
五月 '26
+113
在0个频道中
Get PRO
四月 '26
+85
在0个频道中
Get PRO
三月 '26
+125
在1个频道中
Get PRO
二月 '26
+96
在0个频道中
Get PRO
一月 '26
+61
在1个频道中
Get PRO
十二月 '25
+85
在0个频道中
Get PRO
十一月 '25
+114
在1个频道中
Get PRO
十月 '25
+119
在1个频道中
Get PRO
九月 '25
+184
在0个频道中
Get PRO
八月 '25
+304
在2个频道中
Get PRO
七月 '25
+250
在4个频道中
Get PRO
六月 '25
+1 298
在4个频道中
Get PRO
五月 '25
+313
在2个频道中
Get PRO
四月 '25
+200
在3个频道中
Get PRO
三月 '25
+7 859
在10个频道中
Get PRO
二月 '25
+1 559
在5个频道中
Get PRO
一月 '25
+229
在2个频道中
Get PRO
十二月 '24
+232
在4个频道中
Get PRO
十一月 '24
+481
在1个频道中
Get PRO
十月 '24
+1 517
在4个频道中
Get PRO
九月 '24
+552
在2个频道中
Get PRO
八月 '24
+270
在6个频道中
Get PRO
七月 '24
+171
在3个频道中
Get PRO
六月 '24
+208
在1个频道中
Get PRO
五月 '24
+194
在2个频道中
Get PRO
四月 '24
+314
在4个频道中
Get PRO
三月 '24
+215
在0个频道中
Get PRO
二月 '24
+116
在1个频道中
Get PRO
一月 '24
+153
在0个频道中
Get PRO
十二月 '23
+170
在2个频道中
Get PRO
十一月 '23
+198
在0个频道中
Get PRO
十月 '23
+239
在1个频道中
Get PRO
九月 '23
+262
在0个频道中
Get PRO
八月 '23
+158
在0个频道中
Get PRO
七月 '23
+228
在0个频道中
Get PRO
六月 '23
+487
在0个频道中
Get PRO
五月 '23
+183
在0个频道中
Get PRO
四月 '23
+270
在0个频道中
Get PRO
三月 '23
+199
在0个频道中
Get PRO
二月 '23
+136
在0个频道中
Get PRO
一月 '23
+247
在0个频道中
Get PRO
十二月 '22
+356
在0个频道中
Get PRO
十一月 '22
+178
在0个频道中
Get PRO
十月 '22
+104
在0个频道中
Get PRO
九月 '22
+262
在0个频道中
Get PRO
八月 '22
+1 401
在0个频道中
Get PRO
七月 '22
+2 318
在0个频道中
| 日期 | 订阅者增长 | 提及 | 频道 | |
| 01 七月 | +2 |
频道帖子
🧠 Что интересного было в AI/DS за неделю
Сделал обзор топ постов, которые сам прочитал за эту неделю. Буду выпускать такой обзор раз в неделю.
На этой неделе лучше всего зацепили темы про AI-инструменты для разработки, роль AI-инженера, ML в реальном бизнесе и выход IT-продуктов на внешние рынки.
🛠 AI coding tools: контекст важнее красивой демки [1], [2]
В обсуждении Cursor, Codex и Claude Code главная мысль такая: в длинных задачах решает не только модель, а то, как инструмент держит контекст, переживает сжатие истории и не теряет цель в автономной работе.
Это хороший сдвиг в разговоре про AI coding. Уже недостаточно спросить “какая модель умнее”. Нужно смотреть, какая среда лучше помогает довести задачу до конца.
🧑💻 Хороший AI-инженер: не тот, кто просто сделал модель [1]
Сильный тезис про роль AI-инженера: разработка моделей постепенно становится commodity. Готовых LLM, пайплайнов и туториалов уже много.
Настоящая ценность всё чаще в другом: сформулировать гипотезу, выбрать метрики, поставить эксперимент, довести до деплоя и потом следить за качеством.
Короче, хороший AI-инженер всё больше похож на владельца результата, а не на человека, который “прикрутил нейронку”.
🏢 ML в бизнесе ломается не только об accuracy [1]
Отличный кейс про recommendation/search bias из корпоративной жизни.
Самый интересный тип bias там не из учебника, а из реальности: “уважаемый человек попросил”. Даже хорошая модель может начать вредить продукту, если поверх неё начинают вручную проталкивать внутренние приоритеты.
Это напоминание, что ML-система в бизнесе живёт не в вакууме. Ей нужны продуктовые границы, доверие пользователей и защита от организационного шума.
🌍 Российские IT-продукты всё активнее смотрят наружу [1], [2], [3]
Заметная линия недели: как IT-проектам выходить за пределы локального рынка.
Темы очень практичные: платежи, язык, поддержка, SEO, органический трафик, упаковка продукта. Общий вывод простой: иногда следующий рост даёт не новая фича, а способность продать уже работающий продукт на другом рынке.
💭 Мой вывод недели:
AI-инструменты становятся мощнее, но выигрывает не тот, кто просто подключил модель. Выигрывает тот, кто умеет держать контекст, формулировать задачу, измерять эффект и доводить систему до результата.
🎯 Теперь хочу расширить список источников.
Если читаете адекватные каналы про AI, DS, ML, разработку, продукты или IT-бизнес — скиньте их в комментарии.
| 2 | Всем привет!
🌇 В эту субботу дата бранч!
📆 Когда: Суббота (27 июня)
🕖 Время: 12:00
📍Место: Mira Bistro (Тверская ул., 16, стр. 1) Вход со стороны м. Тверская/Пушкинская
Бронь на имя Александр ODS
Ставь 👍 если придешь
ODS Moscow | 2 017 |
| 3 |  ❗️Айтишники испортили клиентский опыт курьера
🤔 Этот заказ во ВкусВилле оказался очень поучительным.
🖍 Первое: секрет успеха ВкусВилла прост — сделай довольными сотрудников, и они уже сделают довольными клиентов.
🖍 Второе: неважно, где именно проблема: в завистливом программисте, который зафродил интеграцию, в завистливом дата-сайентисте, который специально агрессивно отрезал хвосты распределения, или в завистливом дизайнере, который прикинулся, что знает, как выглядит белый цвет, но не знает, как выглядит Bugatti Chiron.
Важно другое: один из них, а возможно, все сразу, испортили клиентский опыт и привели к потере клиента, который сам очень успешен в том, чтобы делать клиентов счастливыми, поэтому к такому отношению точно не привык.
🙏 Но, возможно, курьер читал мой предыдущий пост и простит их так же, как я простил таксиста. With great power comes great responsibility.
🙏А банк, надеюсь, читал комментарии к предыдущему посту и не будет списывать комиссию за возвращение реального изображения в приложении. | 4 097 |
| 4 |  +9Как таксист пытался присвоить часы моей жены — и спалился на собственных данных ⌚️📊
Эта история произошла больше года назад. Дату я восстановил, найдя в канале пост о награждении Alfa Awards — после него всё и случилось.
🚕 Мы с женой возвращались домой на «Бизнесе» от Яндекса. Водитель встретил нас у машины и закрыл дверь — всё соответствовало тарифу.
Во время поездки жена сняла Garmin. Вспомнили об этом только дома, когда перед сном понадобилось поставить будильник.
🔍 После двадцати минут поисков я проверил квартиру, подъезд, дорогу от машины до дома и даже заглянул под скамейку.
Часов нигде не было. Оставался один вариант — такси.
📞 Я нашёл номер водителя, позвонил и включил режим сбора данных.
Сначала он сказал, что часов не находил. Затем сообщил, что после нас у него было два заказа: в одном ехали двое пассажиров, в другом — девушка.
Круг подозреваемых получался небольшим: водитель и трое пассажиров.
🧩 Я перезвонил и поделился этой мыслью: все поездки зафиксированы, поэтому полиции будет несложно восстановить события и понять, кто присвоил часы.
И тут версии начали расходиться.
Во втором разговоре изменилось количество пассажиров, а последовательность заказов стала другой. Либо человек плохо помнил события последних часов, либо сознательно менял показания.
Мы ещё несколько раз связались с водителем, дособрали факты и повысили вероятность гипотезы о том, что он нас обманывает.
В какой-то момент модель, видимо, стала очевидной не только для нас.
Водитель сказал, что ещё раз поищет, а затем перезвонил:
— Нашёл! Часы лежали в кармане сиденья. Видимо, вы сами их туда положили.
🚘 Через полчаса он приехал и вернул Garmin.
Часы почему-то были выключены.
Я включил их и увидел другой циферблат и новые настройки. В профиле были указаны дата рождения, пол, рост и вес нового владельца.
То есть часы успели сбросить, настроить под другого человека и надеть на руку.
И здесь история стала особенно интересной для человека, который занимается данными.
❤️🔥 Garmin записывал пульс, вариабельность сердечного ритма и уровень стресса.
По данным можно было увидеть не только примерное время сброса настроек, но и всплески стресса во время наших звонков.
Корреляция получилась выразительной.
Без пароля от нового аккаунта выгрузить данные не удалось. Поэтому график на карточке — реконструкция событий, а не сохранённый экспорт из Garmin.
Но главным разочарованием оказался даже не водитель.
💬 После первого обращения поддержка Яндекса фактически ответила:
— Водитель сказал, что ничего не находил. Мы ничем не можем помочь.
Когда часы вернулись и я рассказал, что их сбросили, настроили под другого человека и носили на руке, позиция почти не изменилась:
— Хотите — обращайтесь в полицию.
То есть сервис получил историю о попытке присвоить имущество стоимостью около тысячи долларов и не увидел повода разобраться.
Никакой проверки водителя.
Никакого внутреннего расследования.
Отдельный апсет: всё это произошло в «Бизнесе». Выбирая этот тариф, рассчитываешь не только на дорогую машину и открытые двери, но и на другой уровень сервиса и ответственности.
При этом я понимаю, насколько сложна работа таксиста: длинные смены, пробки, высокая нагрузка и постоянный стресс. Но это не оправдывает попытку присвоить чужую вещь.
В полицию я не обратился.
Надеюсь, для водителя эта история стала шансом остановиться и исправиться. Судя по уровню стресса во время наших разговоров, вечер и без полиции оказался для него поучительным.
Хочется верить, что он воспринял произошедшее как урок, а не как сигнал о том, что подобное можно повторять без последствий.
💡 Практический вывод
Используйте методы анализа данных не только в работе, но и в повседневной жизни.
Когда мы строим модели, то собираем факты, сравниваем версии, проверяем гипотезы и восстанавливаем причинно-следственные связи.
Практически как детективы 🕵️♂️📊
Иногда эти навыки помогают не только продавать кредиты, повышать конверсию и оптимизировать бизнес-процессы, но и проводить вполне реальные расслед | 3 995 |
| 5 | ODS Moscow × Нескучный Data Science: офлайн-бранч в эту субботу
☹️ Последний год посты в «Нескучном Data Science» выходили редко, а последний квартал канал и вовсе провёл в тишине. Всё это время я набирался нового практического опыта, и теперь у меня накопилось достаточно уникального контента, которым действительно хочется с вами поделиться.
Впрочем, и старый контент я передал ещё далеко не весь — один незавершённый зарплатный опрос чего стоит 😅
Старые темы останутся, но теперь на некоторые из них я смогу взглянуть под совершенно неожиданным углом: практическое применение AI в бизнесе, подготовка бизнес-процессов к внедрению AI и построение data-driven культуры.
🤖 Отдельный фокус будет на том, как применять этот самый ИИ для себя лично, а не только на работе для других.
Обязательно поговорим про ваши любимые игры в стиле @datarascals: как они устроены в data-направлениях и как влияют на работу команд и развитие проектов.
Из неожиданного — расскажу, как и зачем совмещать психологию и AI. Мне понадобилось около полугода, чтобы найти в этом практическое зерно. Постараюсь помочь вам сэкономить это время.
Кому уже не терпится, смогут получить часть спойлеров на живой встрече. Уже в эту субботу вместе с ODS Moscow собираемся на офлайн-бранч.
📆 Когда: суббота, 13 июня
🕛 Время: 12:00
📍 Место: МИРА бистро, Тверская ул., 16, стр. 1
Вход со стороны метро «Тверская» / «Пушкинская»
Бронь на имя Александр ODS.
Ставьте 👍, если планируете прийти. Буду рад увидеться! | 4 008 |
