Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
Data Science | Machinelearning [ru]
Open in Telegram
Все о Data Science, машинном обучении и искусственном интеллекте: от базовой теории до cutting-edge исследований и LLM. Личный блог автора - @just_genych По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin РКН: https://vk.cc/cJPGXD
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Data Science | Machinelearning [ru]
Channel Data Science | Machinelearning [ru] (@devsp) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 20 056 subscribers, ranking 6 729 in the Technologies & Applications category and 33 727 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 20 056 subscribers.
According to the latest data from 13 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -68 over the last 30 days and by -19 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 7.54%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 4.58% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 513 views. Within the first day, a publication typically gains 919 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 7.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as llm, nvidia, контекст, openai, архитектура.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Все о Data Science, машинном обучении и искусственном интеллекте: от базовой теории до cutting-edge исследований и LLM.
Личный блог автора - @just_genych
По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin
РКН: https://vk.cc/cJPGXD”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 14 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.
20 056
Subscribers
-1924 hours
+337 days
-6830 days
Posts Archive
📋 Документация — это не про "всё", а про "важное"
Ты не обязан описывать каждую кнопку, каждый метод. Но ты обязан объяснить, как с этим жить.
👉 Совет: документируй не детали, а маршруты: как запустить, как добавить фичу, как починить баг. Хорошая документация — это не энциклопедия, а инструкция к выживанию.
🤖 Псст, ИИ нужен? 5 полезных инструментов для разработчика
Статья предлагает подборку инструментов, платформ и шаблонов для работы с языковыми моделями и создания ИИ-ассистентов. Рассматриваются протестированные в МТС решения, упрощающие разработку и интеграцию.
Читать...
📖 «Охота на электроовец: большая книга искусственного интеллекта» или как написать книгу про ИИ без регистрации и SMS
История о том, как за 6 лет я написал двухтомник, посвящённый искусственному интеллекту и машинному обучению.
Читать...
Qwen3‑235B — новая языковая модель от Яндекса, доступная в облаке.
Подходит для создания ассистентов, автоматизации клиентской поддержки, генерации текстов и внедрения ИИ в e‑commerce.
Работает через Yandex Cloud AI Studio, без сложной настройки. Возможна интеграция по API. Технология уже доступна для тестирования и подключения.
Реклама. ООО Яндекс.Облако. ИНН 7704458262
⚙️ Что такое генераторы в Python и зачем они нужны?
Генераторы — это функции в Python, которые возвращают значения по одному с помощью ключевого слова
yield, вместо полного возврата всех значений сразу. Они полезны для работы с большими объемами данных, так как сохраняют память, генерируя значения на лету.
➡️ Пример:
# Генератор для получения первых N чисел Фибоначчи
def fibonacci(n):
a, b = 0, 1
for _ in range(n):
yield a
a, b = b, a + b
# Используем генератор
for num in fibonacci(5):
print(num)
# Вывод: 0, 1, 1, 2, 3🗣️ В этом примере генератор fibonacci вычисляет числа по запросу, вместо сохранения всех значений в памяти. Это делает генераторы особенно удобными для работы с потоками данных или бесконечными последовательностями.🖥 Подробнее тут
💳 Как мы провели ИИ-трансформацию стратегических процессов Сбера
Статья рассказывает об ИИ-трансформации Сбера, включая ключевые задачи, такие как стресс-тестирование, анализ рынков и прогнозирование эффективности сотрудников. Рассматривается использование ИИ до и после трансформации.
Читать...
🤖 Как удалить Excel навсегда: делегируем юнит-экономику на Wildberries нейронке
Статья объясняет, как нейросети помогают оптимизировать юнит-экономику продавцов на WB, особенно при работе с большим ассортиментом. Рассматриваются подходы к автоматизации анализа и принятию решений.
Читать...
Крупнейший форум беспилотных технологий
⚡С 7 по 17 августа в Сколково пройдёт Международный форум «Беспилотные системы: технологии будущего» — крупнейшая российская площадка для разработчиков, производителей и компаний, которые интегрируют роботизированные и беспилотные системы.🚗
• Масштабная экспозиция инновационных беспилотников и роботизированных комплексов для ключевых отраслей.
• Вся экосистема: от разработчиков и интеграторов до инвесторов и госструктур.
• Кубок Мэра Москвы по гонкам дронов – международный чемпионат лучших пилотов.
Форум включает выставку, деловую программу, тестовые зоны и международные соревнования дронов.
Это прямой канал к клиентам, партнёрам и заказчикам.
Вход на мероприятие свободный. Регистрируйтесь на сайте!🏃♂️
Зарегистрироваться
#реклама
мфбс.рф
О рекламодателе
⚡Эксклюзивный временный доступ к папке «AI & TECH & IT» — это уникальная коллекция каналов по интересным статьям и способам заработка в сфере искусственного интеллекта и технологий.
В папке можно найти:
🟠 Как продавать и записывать на услуги 24/7 с помощью ИИ?
🟠 Создание вирусных, захватывающих ИИ-видео.
🟠 Актуальные новости в сфере информационных технологий.
📎 Подписывайтесь на папку «AI & TECH & IT» прямо сейчас — изучайте каналы и прокачивайте свои скиллы в сфере ИИ и технологий!
ПОДПИСАТЬСЯ
📈 Подборка статей для вашей карьеры
• «Снова упала?» Как поднять самооценку и зачем мы сравниваем себя с другими, даже если от этого больно
• Из учителя в QA: мой путь в IT
• Рынок дата-инженеров и прогноз на 2025
• Как сделать резюме, которое дойдёт до работодателя. Фильтры ATS в 2025 году
• Ошибайся смело: жизненные уроки из мира machine learning
⚙️ KAN 2.0: Kolmogorov-Arnold Networks Meet Science
Статья представляет перевод работы о нейронных сетях на основе алгоритма Колмогорова-Арнольда (KAN). Рассматриваются новые исследования, связь с наукой и использование библиотеки pykan на Python для практических задач.
Читать...
👩💻 Проверка, являются ли две строки анаграммами
Напишите функцию, которая принимает две строки и проверяет, являются ли они анаграммами. Анаграммы — это слова, которые содержат одинаковые буквы в одинаковом количестве, но в разном порядке. Игнорируйте регистр и пробелы.
Пример:
result1 = are_anagrams("listen", "silent")
print(result1) # Ожидаемый результат: True
result2 = are_anagrams("hello", "world")
print(result2) # Ожидаемый результат: Falsedef are_anagrams(str1, str2): # Удаляем пробелы и приводим к одному регистру str1 = ''.join(str1.lower().split()) str2 = ''.join(str2.lower().split()) # Проверяем, равны ли отсортированные символы return sorted(str1) == sorted(str2) # Пример использования: result1 = are_anagrams("listen", "silent") print(result1) # Ожидаемый результат: True result2 = are_anagrams("hello", "world") print(result2) # Ожидаемый результат: False
⚙️ Альфа-Банк оплатит студентам магистратуру по HR-Tech
Он запустил программу совместно с ВШЭ. Эксперты научат разрабатывать HR-технологии и управлять цифровыми продуктами. Расскажут, как формировать, развивать и мотивировать команды.
Студенты пройдут оплачиваемую стажировку в Альфе, лучших позовут в команду. Подать заявку можно до 8 августа.
⚙️ Нейросетевой апскейлинг дома: вторая молодость для классических мультфильмов
Статья рассказывает, как с помощью нейросетей улучшить качество старых видеозаписей, включая VHS и DVD. Описываются инструменты, процесс и результаты с примерами, доступные каждому без глубоких технических знаний.
Читать...
⁉️ Хотите узнать, как устроен рабочий процесс в ML и получить базовые навыки работы с данными?
23 июля в 20:00 МСК OTUS проводит открытый урок «ML для начинающих – первые шаги с Jupyter Notebook». Вас ждёт:
– Обзор этапов машинного обучения: от подготовки данных до первой модели.
– Настройка виртуального окружения для изоляции экспериментов.
– Знакомство с Jupyter Notebook: анализ, визуализация, код и Markdown вместе.
Этот урок — идеальная отправная точка перед стартом курса «Специализация Machine Learning». Все участники получат скидку на обучение.
➡️ Регистрация открыта: https://vk.cc/cNV4T2
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, erid: 2Vtzqv57FM2
⚙️ Пишем свою Diffusion модель с нуля
Статья предлагает разобраться в устройстве Diffusion моделей, их математике и принципах работы. Автор делится простыми объяснениями, примерами кода и результатами генерации изображений на собственной модели.
Читать...
⚙️ Что такое
train_test_split в Scikit-learn и зачем он используется?
train_test_split — это функция из библиотеки Scikit-learn, которая используется для разделения данных на тренировочный и тестовый наборы. Это необходимо для оценки качества модели на данных, которые она не видела во время обучения.
➡️ Пример:
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
# Данные
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y = np.array([10, 20, 30, 40, 50])
# Разделение данных (80% на обучение, 20% на тест)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
print("Тренировочные данные:", X_train, y_train)
print("Тестовые данные:", X_test, y_test)🗣️ В этом примере данные разделяются на тренировочный и тестовый наборы в соотношении 80/20. Это позволяет модели обучаться на одной части данных и проверять точность на другой, что предотвращает переобучение.🖥 Подробнее тут
⚙️ Как обеспечить Data Quality терабайтов данных и зачем: опыт СИБУРа
Статья посвящена опыту СИБУРа в создании DQ-сервиса для обеспечения качества данных. Рассматриваются задачи DQ, архитектура решения и универсальные подходы, применимые для анализа данных в крупных компаниях.
Читать...
📕 Практические кейсы использования ClickHouse для разработчиков, администраторов, специалистов по базам данных, Data engineers, Backend и FullStack-разработчиков
На открытом уроке 24 июля в 20:00 мск мы погрузимся в тонкости работы с ClickHouse:
📗 На вебинаре разберём:
1. Основные принципы работы, архитектура и преимущества использования ClickHouse;
2. Реальные кейсы использования ClickHouse для анализа веб-логов, IoT данных и финансовых транзакций;
📘 В результате на практике разберетесь в настройке и использовании ClickHouse для обработки больших объемов данных.
👉 Регистрация и подробности о курсе NoSQL: https://vk.cc/cNTrRb
Все участники открытого урока получат скидку на курс "NoSQL"
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
