Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
Machinelearning
Open in Telegram
Погружаемся в машинное обучение и Data Science Показываем как запускать любые LLm на пальцах. По всем вопросам - @haarrp @itchannels_telegram -🔥best channels Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Machinelearning
Channel Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 294 200 subscribers, ranking 332 in the Technologies & Applications category and 1 275 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 294 200 subscribers.
According to the latest data from 29 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -6 445 over the last 30 days and by -277 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 7.73%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.47% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 22 736 views. Within the first day, a publication typically gains 16 089 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 175.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as openai, claude, api, gemini, контекст.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Погружаемся в машинное обучение и Data Science
Показываем как запускать любые LLm на пальцах.
По всем вопросам - @haarrp
@itchannels_telegram -🔥best channels
Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 30 June, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
294 200
Subscribers
-27724 hours
-1 6347 days
-6 44530 days
Posts Archive
294 125
📌 OTUS объявляет ноябрь месяцем курсов по ML!
Готовы покорять новые вершины в сфере Machine Learning?
⚠️ Лучшие эксперты Data Scince и Машинного Обучения готовы научить вас продвинутым ML-приемам на открытых уроках курсов «Machine Learning. Advanced» и «MLOps»:
✅ Байесовский взгляд на машинное обучение, 31 октября в 20:00
🧑💻 Максим Бекетов, Archeads Inc
https://otus.pw/ack8/
✅ DataFrame API: от Pandas к Dask, 3 ноября
🧑🎓 Павел Филонов, Ex-Data Science Manager в Kaspersky
https://otus.pw/rV7S/
✅ Recommend or not Recommend? Препарируем рекомендательные системы, 16 ноября в 18:00
👩🏻🎓 Мария Тихонова, AGI NLP в SberDevices
https://otus.pw/OImi/
✅ DataFrame API: от Dask к PySpark, 16 ноября
🧑💻 Павел Филонов, Ex-Data Science Manager в Kaspersky
https://otus.pw/VT82/
Уроки будут полезны IT-специалистам, практикующим машинное обучение. Чтобы посетить мероприятия, проходите вступительные тесты и регистрируйтесь по ссылкам🔥
294 125
Чемпионат по программированию Yandex Cup 2022
Чемпионат по программированию стартует 1 ноября и пройдет в два этапа — квалификация и финал. Победители разделят 6,2 млн рублей, а лучшие студенты в каждом направлении получат еще по 100 000 рублей.
Попробовать свои силы можно в одном из шести треков:
• бэкенд,
• фронтенд,
• мобильная разработка,
• аналитика,
• алгоритмы,
• машинное обучение.
Задачи основного раунда трека ML уже доступны. Участники могут попробовать себя в двух задачах из разных областей: рекомендательные системы и анализ аудио контента. В их основу легли реальные обезличенные данные Яндекса.
Решать задачи трека ML можно до 13 ноября: https://clck.ru/32TzSp
294 125
⚡️ Старт набора на продвинутый онлайн-курс «Machine Learning Advanced»
Редкая возможность для тех, кто занимается машинным обучением!
Ответьте на 10 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на углубленном курсе - «Machine Learning. Advanced» от OTUS и его партнера — Сбера.
📌 РЕЗУЛЬТАТ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА:
Вы освоите продвинутые приемы машинного обучения, которые позволят вам уверенно себя чувствовать на ведущих Middle/ Senior позициях и справляться даже с нестандартными задачами.
Открытые уроки курса:
💻 Байесовский взгляд на машинное обучение, 31 октября в 20:00 — https://otus.pw/cALd/
💻 Recommend or not Recommend? Препарируем рекомендательные системы, 16 ноября в 18:00 — https://otus.pw/uYcu/
Время прохождения теста ограничено 20 минут
👉 Пройдете вступительный тест — сможете занять место в группе по спец.цене
https://otus.pw/4lpZ/
294 125
Стартует одно из самых крупных в стране соревнований по решению задач в области машинного обучения и AI — AI Journey Contest 2022. Призовой фонд составляет 5.500.000 рублей
💰Победители получат крупные денежные призы. В этом году соревнование проходит при поддержке Института искусственного интеллекта AIRI.
Познакомиться с DS Works, соревновательной платформой Cloud (самый быстрорастущий провайдер России и владелец двух суперкомпьютеров), можно будет на вебинаре 18 октября. Вы узнаете:
✅ Как получить доступ к ресурсам суперкомпьютера для обучения модели (46 место в топе самых мощных суперкомпьютеров мира);
✅ Как зарегистрироваться в DS Works и что обязательно стоит указать в своем профиле;
✅ Как принять участие в соревновании и загрузить свое решение;
✅ По каким критериям оцениваются решения (опыт предыдущих соревнований);
✅ Как выглядят публичная и приватная турнирные таблицы.
Бесплатный вебинар будет полезен всем, кто знаком с AI/ML и хочет попробовать свои силы в борьбе за призы.
Регистрируйтесь тут
294 125
Пост для https://t.me/ai_machinelearning_big_data
Курс «Английский для аналитиков» от Яндекс Практикума
Для специалистов, которые хотят изменить свою профессиональную жизнь и работать в международной команде. Обучение построено вокруг рабочих ситуаций и полезных для карьеры навыков:
• Самопрезентация. Рассказ о своей роли, задачах, сфере ответственности на поведенческом интервью и в неформальной беседе.
• Работа в команде. Стендапы, планирование спринтов, демонстрация навыков командной работы на собеседовании.
• Общение с заказчиками и исполнителями. Сбор требований у стейкхолдеров и постановка задач для разработчиков.
• Презентация результатов работы. Выступление на митапах, неформальное общение с коллегами из отрасли.
• Обсуждение решений по проекту. Генерация и аргументация идей, участие в мозговых штурмах.
• Рефлексия и самоанализ. Ретроспектива, ревью, ответы на сложные вопросы.
Запишитесь на бесплатную консультацию. Определим ваш уровень языка, расскажем про обучение и ответим на все вопросы
294 125
Сколько нужно ждать, чтобы получить действительно стоящий оффер? Ждать не придётся — всё происходит за один день: интервью, этап отбора, предложение о работе.
Если это One Day Offer от Сбера🏃
Команда по работе с данными Сбера в поиске Data Scientists. Заявите о себе на фаст-интервью и получите работу в крупнейшем банке страны, если вы:
• Data Scientist, Data Analyst или Data Engineer c опытом работы от 1 года (рассмотрят все кандидатуры — от уровня Junior до руководителей подразделений);
• готовы к решению масштабных задач на основе данных, аналитики, машинного обучения и искусственного интеллекта.
Чем предстоит заниматься? Создавать информационные продукты для принятия решений во всех подразделениях Сбера.
Когда: 22 октября.
Где: онлайн.
Узнайте больше и заполните заявку ✅
294 125
Как дорасти до CDO, запустить стартап на основе ML и не свихнуться? Директор центра Big Data МТС Виктор Кантор обсудит с гостями подкаста «Техток».
Среди участников — успешные ИТ-специалисты из разных сфер: сооснователь data-стартапа Rubbles Александр Фонарев, CTO Ozon Антон Степаненко, R&D Project Manager в Skyeng Владислав Корнышев и многие другие. Честно поговорили о поиске себя, факапах, успехах и перспективах отрасли.
Ищите «Техток» на всех подкаст-площадках.
294 125
Как автоматизировать работу с ML-моделями в облаке? Узнайте на вебинаре!
⏰ Когда: 18 октября, 17:00 (мск)
📍 Регистрация
На вебинаре «Доступный AutoML: как оптимизировать работу с ML-моделями с помощью VK Cloud и FEDOT» вы узнаете, как автоматизировать процесс работы с ML-моделями в облаке, используя преднастроенные сервисы с платой за использованные ресурсы. Познакомитесь с Cloud ML Platform, облачной платформой, которая содержит инструменты для работы с данными и моделями — JupyterHub и MLflow, а также с AutoML-фреймворком FEDOT.
Спикеры:
- Александр Волынский, технический менеджер продукта, VK Cloud
- Николай Никитин, руководитель направления AutoML, NSS Lab, ИТМО
В программе:
- Введение в AutoML: для каких задач, как и когда использовать
- Машинное обучение в облаке: инструменты и инфраструктура для быстрого запуска проектов и экономии затрат
- AutoML на базе Open Source: разбираем на примере фреймворка FEDOT от ИТМО
- Сессия ответов на вопросы
294 125
ai_machinelearning_big_data
❓Хотите с пользой для проекта использовать технологии компьютерного зрения?
13 октября в 20:00 мск Антон Витвицкий, директор CV в компании Arria NLG, проведет открытый урок «Компьютерное зрение в спортивной видеоаналитике» в OTUS.
📚За 1,5 часа вместе с экспертом мы:
- Рассмотрим типовые задачи, которые ставит бизнес в сфере спортивной видеоаналитики
- Узнаем об основных подходах и моделях для решения подобных задач
- Поговорим о трекинге и идентификации игроков, оценке геометрии игровой площадки, распознавании игровых событий и активности игроков на основе видео.
💬 Занятие пройдет в рамках онлайн-курса «Компьютерное зрение» и рассчитано на специалистов, которые уже знакомы с базовыми принципами нейросетей.
Для регистрации пройдите вступительный тест.
