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 19 966 subscribers, ranking 6 683 in the Technologies & Applications category and 33 603 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 19 966 subscribers.

According to the latest data from 28 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -97 over the last 30 days and by -9 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.80%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.96% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 1 358 views. Within the first day, a publication typically gains 790 views.
  • Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 5.
  • 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 29 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.

19 966
Subscribers
-924 hours
-427 days
-9730 days
Posts Archive
Типичные распределения вероятности: шпаргалка data scientist-а Статья

Как обучть мдль пнмть упртые скрщня. Статья

Как выглядело бы Московское метро в трехмерном мире Статья

Прогнозирование временных рядов на JS: анализ данных для самых маленьких фронтендеров Статья

Как я предсказал LGD на хакатоне и устроился на работу [ Статья ]

Искусство написания циклов на Python [ Статья ]

«A/B-тест» в инженерно-геологических изысканиях на языке Python [ Статья ]

​​🔖 Какие навыки нужны для создания архитектуры высоких нагрузок? Подключайтесь 10 июня к вебинару, где Владислав Родин расскажет, кому актуально и какие перспективы открывает умение проектировать Highload архитектуру, а также представит программу онлайн-курса от OTUS. Вы познакомитесь с преподавателями, узнаете о практике и формате обучения. В конце встречи у вас будет возможность занять место по спец.цене. 🔗 Регистрация на вебинар https://otus.pw/LPaM/

Анализ сообщений коммерческого чата на предмет игнорирования вопроса клиента на основе модели nlp [ Статья ]

«Работе с данными нельзя научить»: [ Статья ]

5 вещей о наблюдаемости данных, которые должен знать каждый дата-инженер [ Статья ]

Путеводитель по базам данных в 2021 г Данные — это один из наиболее важных компонентов геопространственных технологий и, пожалуй, любой другой отрасли. К управлению данными сейчас относятся серьезно во всех отраслях, поэтому знания по этой дисциплине имеют важное значение для карьеры ИТ-специалистов. Этот цикл статей задуман как универсальное руководство, в котором мы рассмотрим тему от и до, начиная с вопроса «Что такое данные?» и заканчивая изучением и применением геопространственных запросов. [ Статья ]

Чужая среди своих, своя среди чужих: из социологии в Data Science [ Статья ]

Стать успешным разработчиком веб-приложений за 2 года не выходя из дома, ещё и с дипломом ведущего вуза страны? Сегодня — это реально!  SkillFactory и ТюмГУ запускают совместную программу онлайн-магистратуры «Разработка программных систем (Software Engineering for Business)». Это двухгодичная программа магистратуры для тех, кто хочет не только освоить язык программирования Java и разрабатывать веб-приложения, но и управлять IT-продуктами.  Кроме этого, вас ждет: - Диплом государственного образца  - Обучение в ведущем университете России - Возможность учиться из любой точки мира и совмещать учебу с работой  - Преподаватели-эксперты из сферы разработки c опытом более 10 лет - Программа обучения, основанная на требованиях работодателей   Чтобы узнать больше и задать вопросы экспертам, приходите на День открытых дверей магистратуры 5 июня в 15:00 по Москве. Ссылка для регистрации: https://bit.ly/34P5c1n

Deep Fake Science, кризис воспроизводимости и откуда берутся пустые репозитории [ Статья ]

Описание алгоритмов сортировки и сравнение их производительности [ Статья ]

Добро пожаловать в мир главного ит тренда - машинного обучения: @machinelearning_ru В канале вы найдет : 📃 Статьи 📚 Книги 👨‍💻 Код 🔗Ссылки и много другой полезной информации * Artificial Intelligence * Deep Learning * Machine Learning * Data Science * Python * Наука о данных Присоединяйтесь, чтобы узнать много нового и прокачать свои навыки 👇👇👇 🤖 @machinelearning_ru

5 вещей о наблюдаемости данных, которые должен знать каждый дата-инженер [ Статья ]

Оценка структуры кредитного портфеля с помощью R. В ходе обсуждений возникла «маленькая» задачка — построить динамику структуры кредитного портфеля (динамика кредитной карты, например). Есть важная специфика — необходимо применять метод FIFO для погашения займов. Т.е. при погашении первыми должны гаситься самые ранние займы. Это накладывает определенные требования на расчет статуса каждого отдельного займа и определения его даты погашения. [ Статья ]

Все что вы (не) хотели знать о Data Science [ Статья ]