en
Feedback
Data Science | Machinelearning [ru]

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 19 985 subscribers, ranking 6 704 in the Technologies & Applications category and 33 689 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 19 985 subscribers.

According to the latest data from 24 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -79 over the last 30 days and by -2 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 7.62%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.70% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 1 523 views. Within the first day, a publication typically gains 740 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 25 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.

19 985
Subscribers
-224 hours
-407 days
-7930 days
Posts Archive
​​👤Деньги на ветер: почему ваш антифишинг не детектирует фишинговые сайты и как Data Science заставит его работать В этой статье автор расскажет, почему в последнее время фишинг является наиболее простым и популярным у киберпреступников способом кражи денег или информации, как эффективно детектировать фишинговые сайты с помощью анализа ресурсов (изображений CSS, JS и т.д.), а не HTML, и как специалист по Data Science может решить эти задачи, а также вы узнаете почему если бренд не следит за своей репутацией, он становится легкой мишенью. Читать...

​​💡Big Data для новичков В этой статье автор расскажет, почему обработка данных иногда может иметь интересные последствия, и почему количество данных, которые доступны для обработки, огромно, а также вы узнаете как на больших данных можно построить алгоритмы. Читать...

​​😵Раскрытие потенциала технологии Big Data в облаке В этой статье автор расскажет, почему облачные вычисления предполагают наличие гибких моделей доставки и масштабируемой инфраструктуры для поддержки требований технологии Big Data по хранению и вычислению, а также вы узнаете почему Big Data быстро развиваются и становятся широко распространенным явлением, но необходимо определенное усилие, чтобы создать целостную среду, в которой они одновременно могут процветать и полностью реализовывать свой потенциал. Читать...

​​📊Big Data для бизнеса: как крупные компании работают с клиентами в социальных сетях В этой статье автор расскажет, почему специфика социальных сетей и «взрывной» рост их аудитории ставят перед компаниями новую проблему, как бизнес использует аналитику в CRM-системах, а также вы узнаете как специалисты Big Data создали решения для анализа контента социальных сетей, которые позволяют обобщить информацию о комментариях и обращениях конкретных пользователей. Читать...

​​🚀Как выучить Big Data В этой статье автор расскажет, почему молодым IT-шникам не всегда понятно, с чего нужно начать изучение этой темы, какими навыками нужно обладать и какими инструментами стоит пользоваться, а также вы узнаете как определится с направлениями в Big Data. Читать...

​​👤Собеседование по Data Science: что нужно знать и где это изучить В этой статье автор расскажет, почему от вас не требуется космический уровень во всех темах сразу, так как не на каждом собеседовании по Data Science вас будут допрашивать о сложности алгоритмов, но везде попросят написать код, и что нужно сделать, прежде чем вы примените алгоритмы машинного обучения, а также вы узнаете почему Data Science косвенно затрагивает прикладную статистику, в основном в тех вакансиях, где нужно структурировать, делать и понимать выводы по данным. Читать...

​​🚀Big Data как универсальный инструмент для бизнеса В этой статье автор расскажет, почему накапливаемые бизнесом данные можно разделить на структурированные и неструктурированные, и зачем Для хранения и обработки больших данных нужна инфраструктура, которая позволит оперативно реагировать на поступление одних данных и постоянно накапливать другие, а также вы узнаете почему еще недавно большой бизнес с трудом понимал, для каких целей можно применять Big Data, и какие задачи решать на основе их анализа. Читать...

​​🧐Что нужно знать, чтобы построить карьеру в Big Data В этой статье автор расскажет, почему нет необходимости делать выбор специальности в самом начале, как зная только общую базу, можно выполнять множество задач и быть частью Big Data, а также вы узнаете что должны знать и уметь дата-аналитик, дата-инженер и специалист в области Data Science. Читать...

​​⚡️Как Big Data и роботы упрощают поиск работы В этой статье автор расскажет, почему большие данные становятся всё ближе к HR-процессам, как Big Data создаёт комфортную и позитивную обстановку на рынке труда: позволяет избегать предвзятых собеседований, эффективно и без стресса адаптироваться в новом рабочем коллективе, а также вы узнаете почему важно помнить, что Big Data — лишь инструмент для работы с кандидатами и сотрудниками. Читать...

​​🧑‍💻Как начать карьеру в Data Science В этой статье автор расскажет, чем занимается Data Scientist, какие скиллы нужны для работы в Data Science, и почему самостоятельно овладеть направлением Data Science очень сложно, а также вы узнаете почему толковых специалистов в Data Science пока ещё мало, а сфера активно растёт. Читать...

​​🤔Чего компании ждут от специалистов по Data Science в 2023 году В этой статье вы узнаете, почему IT-рынок очень подвижен, а требования к джунам меняются регулярно, как к 2023 году изменились ожидания от начинающих дата-сайентистов, какие технологии, чаще всего встречаются в вакансиях, а также вы узнаете почему от джунов требуется знание SQL, Python, ML и DS/ML-библиотек (CatBoost, GLM, Statsmodels, Pandas), плюс Hadoop, Spark, Hive. Читать...

​​👤Дата-аналитик и ML-инженер: разбираем обязанности специалистов В этой статье автор расскажет, почему задача аналитика данных не просто предлагать изменения в сервисе, основываясь на своём мнении, а по внутренним и внешним данным выводить метрики, которые растят ML-инженеры и продакт-менеджеры, а также вы узнаете почему ML-инженеры умеют не только обучать модели машинного обучения, но и доводить их до высоконагруженного прода, находя компромисс между сложностью и эффективностью моделей. Читать...

​​🧠Базовые знания Data Science: что и где нужно изучить новичку В этой статье вы узнаете, где используется Data Science, что делают специалисты в этой сфере, что необходимо знать по минимуму для такой работы а также вы узнаете почему вам понадобиться минимум знаний на начальном этапе, но дальше все будет сложнее и нужно получать новые знания или углублять имеющиеся в конкретной области. Читать...

​​🚀Как создать Data Science портфолио В этой статье автор расскажет, почему поле Data Science настолько обширно, что сложно предугадать, какие проекты хотят видеть наниматели, и почему многие люди понимают важность создания проектов, но не все знают, где взять интересный датасет и что с ним делать, а также вы узнаете сложно обзавестись достаточными знаниями статистики, машинного обучения и программирования, чтобы иметь возможность устроиться на работу. Читать...

​​🤔План обучения для специалиста по Data Science В этой статье автор расскажет, почему если вы пришли в программирование из другой специальности или же были верстальщиком или веб-дизайнером, то этот модуль поможет расширить границы ваших познаний в программировании, и почему не обязательно пытаться освоить всё и сразу, есть мнение, что для Data Scientist’a достаточно знать только Python, а без R можно обойтись но другие считают наоборот, а также вы узнаете что нужно знать в машинном обучении. Читать...

​​📊Основные концепции статистики для data scientist’ов В этой статье автор расскажет, почему статистика — мощный инструмент в Data Science и как она позволяет извлечь информацию из данных, узнать их структуру и на основе полученной информации провести дальнейший анализ, зачем нужны статистические характеристики и почему это первое что применяют при исследовании набора данных, а также вы узнаете зачем использовать распределения вероятностей и как понять предназначение статистики Байеса. Читать...

​​🧑‍💻Специалисты по data science тратят большую часть рабочего времени не на разработку продуктов В этой статье автор расскажет, почему дата-сайентисты часто сталкиваются с одной и той же проблемой — низким качеством исходных данных, по какой причине инженеры тратят на их очистку и подготовку половину своего рабочего времени, почему работа с данными — первый и самый важный этап разработки data science-решений, зачем большинство данных в компаниях хранить в разнообразных форматах: видео, аудио файлы, текстовых документах и изображениях, а также вы узнаете почему data science предстоит пройти долгий путь для полного раскрытия своего потенциала. Читать...

​​🚀Создайте и разверните своё первое веб-приложение для машинного обучения В этой статье автор расскажет, зачем внедрять модели машинного обучения и какие инструменты для этого понадобятся, что такое развертывание и почему мы используем модели машинного обучения, как разработать конвейер машинного обучения, как создать простое веб-приложение с использованием Python-фреймворка Flask, а также вы узнаете как запустить веб-приложение на Heroku и посмотреть модель в действии. Читать...

​​📊Аналитик Big Data — чем занимается, и что нужно знать, чтобы им стать В этой статье вы узнаете, зачем нужен аналитик Big Data, почему самый первый и главный навык аналитика больших данных — это умение этими данными оперировать, какие самые распространённые языки программирования для обработки и визуализации данных, почему хранить большие данные на одном компьютере невозможно, зачем аналитику Big Data нужно понимать потребности бизнеса, а также вы узнаете почему стать аналитиком Big Data — сложная задача особенно если у вас нет предыдущего опыта разработки или работы со статистикой, но сложно — не значит невозможно. Читать...

​​👤Что работодатели ждут от начинающих специалистов по Data Science В этой статье автор расскажет, какие задачи решает специалисты в Data Science, какие soft skills ждут работодатели от начинающих датасаентистов, и как написать программу которая собирает полезную информацию для машинного обучения из нового источника, а также вы узнаете почему нужно уметь работать в команде: выстраивать коммуникацию с коллегами, предупреждать о возможных задержках, форс-мажорах, и отвечать за результат. Читать...