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 19 994 subscribers, ranking 6 730 in the Technologies & Applications category and 33 728 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 19 994 subscribers.

According to the latest data from 22 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -88 over the last 30 days and by -13 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 8.15%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.63% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 1 630 views. Within the first day, a publication typically gains 725 views.
  • Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 8.
  • 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 23 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.

19 994
Subscribers
-1324 hours
-487 days
-8830 days
Posts Archive
​​🛍Покупаем BI: как сформировать оптимальный пакет и сэкономить до 86 млн рублей В данной статье я расскажу о том, каких затрат стоит ожидать компаниям при развертывании BI-инструментов, а также представлю разработанное нами альтернативное решение, которое поможет сократить затраты на владение BI и упростить процесс доставки отчетов сотрудникам. Читать...

​​😵Как получить real-time данные смарт-контракта, используя The Graph В этой статье автор рассмотрит тему разработки собственных сабграфов стандарта The Graph. Читать...

​​📊Опыт работы с данными или с чем может столкнуться аналитик В этой статье автор расскажет какие встречались проекты, связанные с хранилищами и данными, какие задачи приходилось решать, а также какие навыки пригодились. Читать...

​​🧑‍💻Вам в хранилище или к озеру? Чем занимаются специалисты по работе с данными и как стать Data-инженером В статье рассказываем, чем отличаются подходы к построению распределённых хранилищ данных Data Warehouse и Data Lake и в чём специфика задач специалистов, работающих с данными. Читать...

​​🧐Как полностью устранить дублирующие записи в ClickHouse В этой статье я расскажу, как насовсем убрать дублирующие записи в ClickHouse. Читать...

​​⭐️Apache Spark для Data Engineering В этой статье автор расскажет о том, что такое Apache Spark и как он может помочь в data-engineering. Читать...

​​🤝Как подружить Spark и S3 для обработки файлов В этой статье мы расскажем, как нам удалось настроить взаимодействие Apache Spark и S3 для обработки больших файлов: с какими проблемами пришлось столкнуться и как нам удалось их решить. Читать...

​​📣 Присоединяйтесь к AI News Hack – хакатону по разработке ИИ-сервисов! 🚀 AI Open News приглашает вас на хакатон по искусственному интеллекту. Компания создаёт бота, который помогает избавиться от информационного шума. Вместо чтения большого количества каналов, подписчики бота получают все главные новости в одном месте. 💰 Призовой фонд хакатона 500 000 рублей! 🔍 Задача на хакатоне: Разработка сервиса удаления дубликатов и классификации новостей. 👥 Приглашаются IT-специалисты, дата-сайентисты, эксперты по нейросетям и искусственному интеллекту, а также продакт-менеджеры. Присоединяйтесь к команде единомышленников и продолжите работу над инновационным продуктом. 💡 На хакатоне вы сможете проверить свои навыки, найти новых единомышленников и показать свою сообразительность. Лучшим участникам будет предложен контракт или возможность трудоустройства для продолжения работы над проектом. Не упустите возможность проявить свой потенциал и стать частью команды! Успейте зарегистрироваться до 13 сентября: https://cnrlink.com/ainewsgt

​​🍄Классификация грибов методами ML В данной статье я расскажу о том, как обучал различные модели машинного обучения отличать съедобные грибы от несъедобных, с какими сложностями столкнулся в процессе и какие интересные наблюдения про грибы и ML открыл по пути. Читать...

​​👥Как мы пришли к созданию своего BI решения на NLP для получения отчетов прямо в мессенджер В этой статье автор расскажет что нужно для data-driven культуры, и почему доступность BI-отчетов – это проблема. Читать...

​​🤔Почему ONNX так популярен в ML: конвертации, утилиты и инференс В этой статье расскажу об ONNX и о том, почему этот формат данных широко используется. Читать...

​​👱‍♂Создайте свой клон с помощью Fine-tuned LLM В этой статье автор расскажет, как сделать так чтобы модель научилась говорить в моем стиле, подражая, используя шутки, фразочки и слова. Читать...

😎 Data-инженер — профессия будущего. Начни изучать её в Слёрм уже 4 сентября Бизнес любит ясность. Ясность есть там, где ана
😎 Data-инженер — профессия будущего. Начни изучать её в Слёрм уже 4 сентября Бизнес любит ясность. Ясность есть там, где аналитики выстраивают рабочие гипотезы. Аналитики предлагают новые решения с опорой на собранные данные. А данные собирает Data-инженер! 👍 Приглашаем вас научиться профессии.  Это больше, чем видеокурс — это поток с экспертами, ревью домашних заданий, обширной практикой и итоговым проектом для портфолио начинающего инженера. 💬Все подробности по курсу «Data-инженер» вы можете узнать в чат-боте. Здесь в подробностях расписана программа, есть информация о спикерах. В боте можно узнать об актуальных акциях и получить консультацию от менеджера курса ✨ А ещё сейчас Слёрм проводит розыгрыш: есть возможность учиться на курсе бесплатно!

​​🧐Опыт PT: BI на страже кибербезопасности В этой статье автор поговорит о том, как можно применить BI, а также оценить роль, которую BI играет в цифровой трансформации компании. Читать...

​​😕Overdetection или SFTE. Другие возможности применения YOLO В этой статье покажу как «переформулировать» задачу детекции так, чтобы решать другие, более сложные задачи. Читать...

Департамент информационных технологий города Москвы ищет аналитика Data Science. Ты: любишь искать закономерности и строить п
Департамент информационных технологий города Москвы ищет аналитика Data Science. Ты: любишь искать закономерности и строить прогнозные модели на основе больших данных, владеешь Python (DS-библиотек), у тебя есть знания и опыт в Machine Learning и владение различными инструментами визуализации данных? У нас: задачи городского масштаба, конкурентная зарплата и премии, обучение и профессиональный рост! Направляй свое резюме @sergey_job и присоединяйся к команде Департамента информационных технологий, чтобы сделать город еще комфортнее.

​​👾Как обучить миллионы моделей прогнозирования временными сериями В этой статье автор расскажет о том, откуда берутся миллионы временных серий и почему они умудряются изменяться еженедельно. Читать...

​​Kaggle для футболистов. Разбираем подходы призеров соревнований по детекции столкновений (1 и 2 место) В этой статье разберем подходы призеров Kaggle-соревнований от американской национальной футбольной лиги (NFL). Читать...

​​⚡️Неструктурированные данные: примеры, инструменты, методики и рекомендации В этой статье мы рассмотрим разные типы данных, варианты хранения и управления ими, а также различные методики и инструменты для анализа неструктурированных данных. Читать...

​​😶‍🌫Modus BI Cloud: работа с данными в облаке В этой статье расскажу о том, как работают с данными облачные решения, например, наш Modus BI Cloud. Читать...