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 19 992 subscribers, ranking 6 718 in the Technologies & Applications category and 33 709 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 19 992 subscribers.
According to the latest data from 23 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -85 over the last 30 days and by 0 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 7.98%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.64% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 596 views. Within the first day, a publication typically gains 728 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 24 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.
19 992
Subscribers
No data24 hours
-417 days
-8530 days
Posts Archive
🤠Частотный vs байесовский подходы: оцениваем True Positive Rate при неполной разметке данных
В этой статье автор расскажет, как на основе серии проверки гипотез получить доверительный интервал, используя под капотом гипергеометрическое распределение, что будет, если скрестить биномиальное распределение с бета-распределением, и как этот гибрид используется в качестве сопряженного априорного распределения для гипергеометрического распределения, а также вы узнаете почему аналитики центра должны расследовать каждый алерт и в случае обнаружения угроз предупреждать клиентов, формируя рекомендации по устранению опасности.
Читать...
Специально для тех, кто всё пропустил, — напоминаем, что осталось не так много времени до конца приёма заявок в Академию Аналитиков Авито!
Онлайн-программа для аналитиков данных и DS-инженеров стартует в сентябре, но успеть податься нужно до 13 июня.
На курсе с каждым студентом работает команда профессионалов — куратор, экспертные преподаватели и ментор из числа действующих опытных аналитиков или DS-инженеров Авито.
Курс будет особенно интересен студентам, но ждём всех желающих научиться чему-то новому или прокачать свои навыки. Потребуются знания мат. статистики, теории вероятностей и умением программировать на любом языке.
🤳 За подробностями ныряем по ссылке — изучаем программу и заполняем заявку.
Реклама. ООО «Авито Тех». LdtCK2yB2
👤Лучшие практики при работе с мастер-данными
В этой статье автор расскажет, почему основная цель управления мастер‑данными — сформировать единое представление об объектах, над которыми компания осуществляет свою деятельность, и почему когда офлайн‑компании начали запускать онлайн‑сервисы, управление мастер‑данными потребовало своевременной модернизации для соответствия новой реальности, а также вы узнаете почему если вы рассылаете изменения в мастер данных, то обязательно нужно реализовать метод инициализации нового потребителя.
Читать...
🤔Big Data в облаках
В этой статье автор расскажет, почему данные, к которым не требуется быстрый доступ, часто предпочитают “охладить”, их удаляют с дорогих дисков основной платформы хранения (DWH или Data Lake) и перемещают в архив, и почему технически архив может быть устроен как массив устройств хранения, а также вы узнаете почему в качестве платформы для DWH или Data Lake может быть выбрана одна из MPP-систем, часто разворачиваемых on-prem.
Читать...
🧐DevOps для данных: как ускорить обработку и передачу информации за счет принципов DataOps
В этой статье автор расскажет, почему для создания продукта данных приходится использовать более крупные наборы технологий, чем в случае с отдельным программным продуктом, и почему данные обычно поступают из разных источников и часто перемещаются по системе нелинейно, а также вы узнаете как DataOps помогает упростить проектировании системы с помощью концепции центрального репозитория, который служит единым источником истины для любого кода и конфигурации в вашей системе.
Читать...
👨💻Новые горизонты в оценке рисков: как источники данных помогают создать точные модели
В этой статье автор расскажет, для чего вообще нужны скоринговые модели в банке, и как скоринговые модели и модели оценки вероятности дефолта заемщика (PD модели) оказывают существенное влияние на все процессы банка и его доход, а также вы узнаете почему такие модели используются как при принятии решений по заемщикам в качестве Cut-off при одобрении сделки, так и в подходах Risk Based Limit (RBL), Risk Based Pricing (RBP).
Читать...
👉Присоединяйтесь к нашему сообществу Data Analyst REBRAIN, если вы интересуетесь аналитикой данных, управлением проектами или маркетингом.
У нас для вас есть множество открытых онлайн-практикумов каждый месяц, которые проводят профессиональные аналитики. В рамках практикумов мы разбираем реальные кейсы анализа данных с использованием самых актуальных инструментов, таких как Python, SQL, Tableau, бизнес-метрики и визуализация данных, статистика, теория вероятностей и другие.
Уровень сложности и направление каждого практикума подобраны таким образом, чтобы каждый мог найти для себя интересные задачи и развиваться в соответствии с уровнем своей компетенции.
✔️ Подключайтесь к нам уже сегодня и начинайте развивать свои навыки в области анализа данных совершенно бесплатно!
👤PySpark для аналитика. Как правильно просить ресурсы и как понять, сколько нужно брать
В этой статье автор расскажет, как правильно задавать параметры Spark-сессии, чтобы получить ресурсы, и почему аналитику нужно не только учиться писать код на Spark, но и важно уметь правильно инициализировать сессию и запрашивать ресурсы, а также вы узнаете почему драйвер в Spark выполняет две основных задачи: планирование расчётов и сбор результатов.
Читать...
🤔Как структурировать проекты машинного обучения с помощью GitHub и VS Code
В этой статье вы узнаете, как хорошо продуманный процесс структурирования проектов машинного обучения поможет быстро создавать новые репозитории GitHub и с самого начала ориентироваться на элегантную программную архитектуру, и почему когда пишешь код на Python в VS Code, многое зависит от анализатора кода и инструмента форматирования, а также вы узнаете почему в качестве диспетчера среды для Python лучше использовать Miniconda.
Читать...
🤔Что нужно знать на позицию junior Data Science и как подготовиться к собеседованию
В этой статье авто расскажет, почему Data Science является одной из самых востребованных, высокооплачиваемых и перспективных профессий в современном мире, и почему каждый работодатель хотел бы, чтобы junior мог работать без постоянного контроля и развивался под руководством тимлида, а также вы узнаете зачем нужно изучить основы математического анализа, линейной алгебры и теории вероятностей.
Читать...
⚡️Работа с научными данными в рамках data-driven подхода
В этой статье автор расскажет, Data-Driven подход используют для построения бизнес-модели или маркетинговой стратегии, при составлении плана продаж, в программировании и даже в дизайне, и почему после этапа сбора данных следует этап очистки данных, а также вы узнаете почему всегда проверять записи на наличие опечаток и, при их наличии, их исправлять.
Читать...
👤Что ждёт дата-инжиниринг в 2023 году
В этой статье автор расскажет, почему команды дата-инженеров раньше делали упор на скорость и гибкость, чтобы выполнить наложенные на них исключительные требования, а основная часть их времени уходила на написание новых запросов или передачу новых данных, а не на оптимизацию тяжёлых/некачественных запросов, а также вы узнаете почему в этом году big data станут меньше и удобнее для управления.
Читать...
🤔Кто такие Data-специалисты, чем они занимаются и как строится работа
В этой статье автор расскажет, почему если сейчас зайти на любой карьерный сайт и поискать вакансии по слову Data, то поиск выдаст результаты на десятки страниц, и почему несмотря на то, что в компаниях есть разные Data-роли, они всё равно тесно переплетаются, а также вы узнаете зачем Data Engineer нужны навыки Data Analyst.
Читать...
🧐Как следовать за Big Data: обзор книг и блогов по большим данным
В этой статье автор расскажет, как можно быстро освоить базовые концепции языка программирования, и почему даже опытным специалистам по Big Data приходится постоянно учиться, а новичкам в профессии нужно стараться гораздо тщательней, а также вы узнаете какие блоги и книги, могут пригодиться в работе и учебе, если вы интересуетесь сферой Big Data.
Читать...
📊Наиболее полный гайд по работе с SQL в Data Science
Прочитав этот гайд вы узнаете, как специалисты в Data Science с помощью SQL предварительно обрабатывают информацию и решают вопросы машинного обучения, и почему в реальном мире реляционные базы данных интенсивно используются для размещения всех типов корпоративных данных, а также вы узнаете почему начинающему Data Scientistу, который разобрался в алгоритмах машинного обучения, участвовал в соревнованиях Kaggle и активно манипулировал данными с помощью Pandas, покажется шокирующим собеседование с вопросами по SQL.
Читать...
😵Как научиться data science
В этой статье автор расскажет, почему data analyst'ы занимаются анализом информации для получения наглядных, воспринимаемых человеком результатов и почему к таким людям обычно причисляют специалистов по big data, data mining, машинному обучению, анализу систем, бизнес-аналитиков, а также вы узнаете почему программы курсов предназначены для учащихся нескольких вузов, но доступны любым желающим.
Читать...
🤔Что такое Data Science: определение, роли, карьера и сферы применения
В этой статье автор расскажет, почему сфера науки о данных стремительно развивается и революционизирует очень многие отрасли, как она приносит неисчислимую пользу в бизнесе, научных исследованиях и в нашей повседневной жизни, а также вы узнаете почему Типичный специалист по работе с данными обладает глубокими знаниями в области математики и статистики, а также опытом использования таких языков программирования, как R, Python и SQL.
Читать...
👨💻Как пройти отбор на Python-разработчика в Data Science
В этой статье автор расскажет, почему у тимлидов разработки не может быть единого шаблона с критериями отбора специалистов в свою команду, и почему основное внимание стоит обращать на те особенности Python, которые важны именно для компании, куда вы хотите попасть, а также вы узнаете почему от Middle-разработчика тимлид уже может ожидать углубленные знания технических особенностей языка Python и разработки в целом.
Читать...
🚀7 способов освоить Data Science и получить работу c Big Data
В этой статье автор расскажет, что нужно знать, чтобы стать Data Scientist, и зачем нужно знать математику, математическую статистику, программирование, принципы машинного обучения и отрасль, где это будет использоваться, а также вы узнаете какие основные знания, должен иметь специалист в сфере Data Science.
Читать...
🧐В чем разница между Data Analytics и статистикой
В этой статье автор расскажет, почему статистика и аналитика это два раздела дата сайнс, у которых было много предшественников, и почему на практике современные программы обучения, которые содержат в названиях эти термины, разбирают совершенно разные задачи, а также вы узнаете как можно прямо сейчас увидеть базовую аналитику в действии.
Читать...
