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 19 955 subscribers, ranking 6 689 in the Technologies & Applications category and 33 686 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 19 955 subscribers.
According to the latest data from 30 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -100 over the last 30 days and by -4 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.71%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 4.02% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 340 views. Within the first day, a publication typically gains 803 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 4.
- 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 01 July, 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.
19 955
Subscribers
-424 hours
-387 days
-10030 days
Posts Archive
Модуль bisect
#Python
Модуль bisect - обеспечивает поддержку списка в отсортированном порядке с помощью алгоритма деления пополам.
Набор функций:
bisect.insort(list, elem), он же bisect.insort_right(list, elem) - вставка элемента в отсортированный список, при этом elem располагается как можно правее (все элементы, равные ему, остаются слева).
Три самых редких явления на планете:
1. Девушки в сфере IT.
2. Блог девушки про IT.
3. Интересный блог девушки про IT.
Программистка — это авторский блог девушки с 7-летним стажем программирования.
Она в простых словах рассказывает даже самые сложные вещи и создаёт полезный контент как для новичков, которые с компьютером на «вы», так и для опытных прогеров.
👾 Вэлком — t.me/programmistkas
Котлин пока петля
#Kotlin
В программировании цикл используется для многократного выполнения определенного блока кода, пока не будет выполнено определенное условие. Если вам нужно распечатать счет от 1 до 100, то вы должны написать оператор печати 100 раз. Но с помощью цикла вы можете сэкономить время и вам нужно написать только две строки.
Анонимная функция в Go Language
#GO
Язык Go предоставляет специальную функцию, известную как анонимная функция. Анонимная функция — это функция, которая не содержит никакого имени. Это полезно, когда вы хотите создать встроенную функцию. В языке Go анонимная функция может образовывать замыкание. Анонимная функция также известна как литерал функции .
Модуль datetime
#Python
Модуль datetime предоставляет классы для обработки времени и даты разными способами. Поддерживается и стандартный способ представления времени, однако больший упор сделан на простоту манипулирования датой, временем и их частями.
Скала | Сопоставление с образцом
#Scala
Сопоставление с образцом — это способ проверки заданной последовательности токенов на наличие определенного образца. Это наиболее широко используемая функция в Scala. Это метод проверки значения по шаблону.
Здесь вместо ключевого слова используется ключевое слово « match ». «Match» всегда определяется в корневом классе Scala, чтобы сделать его доступным для всех объектов. Это может содержать последовательность альтернатив. Каждая альтернатива будет начинаться с ключевого слова case . Каждый оператор case содержит шаблон и одно или несколько выражений, которые оцениваются, если указанный шаблон соответствует. Чтобы отделить шаблон от выражений, используется символ стрелки (=>) .
Искусственный интеллект снимает маски с омона
Никто не останется безнаказанным.
Белорусский художник и разработчик игр Андрей Максимов опубликовал видео, как нейросеть устанавливает силовиков на фотографиях и «срывает с них маски». Видео было опубликовано в Youtube.
«Все ваши лица будут возвращены на фото и видео ваших противозаконных действий, сколько бы носков вы ни наматывали себе на голову», — заявил автор видео.
«У вас есть последняя возможность уйти», — говорит Максимов на видео.
За неполный день видео набрало более 265 тысяч просмотров в YouTube.
Экосистема Hadoop
#Hadoop
Обзор: Apache Hadoop — это платформа с открытым исходным кодом, предназначенная для облегчения взаимодействия с большими данными. Однако для тех, кто не знаком с этой технологией, возникает вопрос: что такое большие данные? Большие данные — это термин, присваиваемый наборам данных, которые не могут быть эффективно обработаны с помощью традиционной методологии, такой как RDBMS. Hadoop занял свое место в отраслях и компаниях, которым необходимо работать с большими наборами данных, которые являются чувствительными и требуют эффективной обработки. Hadoop — это структура, которая позволяет обрабатывать большие наборы данных, которые находятся в форме кластеров. Будучи основой, Hadoop состоит из нескольких модулей, которые поддерживаются большой экосистемой технологий.
Согласно исследованию Академии больших данных MADE и портала HH.ru, специалисты по анализу данных — одни из самых востребованных на рынке. В 2019 году вакансий в области анализа данных стало больше в 9,6 раза, чем в 2015 году. Спрос на дата-сайентистов постоянно растет, как и их зарплаты (в среднем — 140 000 рублей).
В SkillFactory стартует обновленный курс-тренажёр «Data Science». Python, машинное обучение, нейросети и deep learning, основы Big Data и Data engineering — всё это вы освоите на практических задачах и хакатона. А если что-то будет непонятно — менторы всегда на связи.
К концу обучения у вас будет готовое портфолио, а лучшие студенты будут трудоустроены.
🚀Запишитесь на курс со скидкой 40%: https://clc.am/8gDbjg
Котлин для петли
#Kotlin
В Kotlin цикл for эквивалентен циклу foreach других языков, таких как C #. Здесь цикл for используется для обхода любой структуры данных, которая предоставляет итератор. Он используется совсем иначе, чем цикл for других языков программирования, таких как Java или C.
Уверены, что большинство из тех, кто сталкивается с задачей разметки данных, не нанимает для этого армию временных сотрудников, а запускает проекты в Толоке. Но для многих крауд-платформа - это такой черный ящик, в котором на входе ставится задача, а на выходе получается готовый датасет. При этом, чтобы получить действительно безупречный датасет, важно не забывать про необходимость контроля качества работы исполнителей. И у Толоки для этого есть несколько классных инструментов:
📍капча для защиты от автоматического прокликивания;
ограничение быстрых ответов, чтобы исполнители не спешили и внимательно читали посты и комментарии;
📍контрольные задания или проверку мнением большинства, чтобы отсеять исполнителей, которые допускают много ошибок;
📍агрегация ответов для получения более точный результат.
📍лимит на выполненные задания, чтобы не доверять значительную их часть одному исполнителю;
📍доступ по результатам проверки, чтобы не позволять выполнять задания тем,, кто невнимателен и часто ошибается;
📍обработка отклоненных заданий, чтобы собрать столько данных, сколько запланировано.
Правила и инструменты можно и нужно сочетать. Инструменты, эффективные для решения одних задач, зачастую могут быть неэффективны для других. Однако при их грамотной комбинации можно решать даже самые смелые и амбициозные задачи. Подробнее о том, как это делать, можно почитать здесь https://clck.ru/R2whp
Модуль pickle
#Python
Модуль pickle реализует мощный алгоритм сериализации и десериализации объектов Python. "Pickling" - процесс преобразования объекта Python в поток байтов, а "unpickling" - обратная операция, в результате которой поток байтов преобразуется обратно в Python-объект. Так как поток байтов легко можно записать в файл, модуль pickle широко применяется для сохранения и загрузки сложных объектов в Python.
Hadoop YARN Архитектура
#Hadoop
YARN расшифровывается как « Еще один переговорщик по ресурсам ». Он был введен в Hadoop 2.0 для устранения узких мест в Job Tracker, который присутствовал в Hadoop 1.0. YARN был описан как « Redesigned Resource Manager » во время его запуска, но теперь он превратился в крупномасштабную распределенную операционную систему, используемую для обработки больших данных.
Скала | Принятие решений (если, если-еще, Вложено, если-еще, если-еще, если)
#Scala
Принятие решений в программировании аналогично принятию решений в реальной жизни. При принятии решения кусок кода выполняется, когда выполняется данное условие. Иногда они также называются операторами потока управления. Scala использует управляющие операторы для управления потоком выполнения программы на основе определенных условий. Они используются для продвижения и выполнения потока выполнения в зависимости от изменений состояния программы.
Количество вакансий для специалистов в Data Science выросло в разы. Начни осваивать перспективную профессию уже сейчас. Быстрый старт ждёт тебя на бесплатном онлайн-интенсиве.
Регистрируйся: 🔜 https://clc.am/Yrnb3A
Что будет на занятиях?
➕ Знакомство с основами Python.
➕ Работа с библиотеками Matplotlib и Pandas.
➕ Проработка техник исследования данных.
➕ Изучение статистических методов на Python.
➕ Построение моделей для реальных кейсов.
🎁 Авторы трёх лучших проектов получат сертификаты на 30 000 рублей для поступления на любой курс онлайн-университета Skillbox!
Функции Variadic в Go
#GO
Функция, которая вызывается с переменным числом аргументов, называется переменной функцией. Или, другими словами, пользователю разрешено передавать ноль или более аргументов в функции переменной. fmt.Printf — это пример функции с переменным числом аргументов: для нее требуется один фиксированный аргумент при запуске, после чего он может принимать любое количество аргументов.
Модуль os
#Python
Модуль os предоставляет множество функций для работы с операционной системой, причём их поведение, как правило, не зависит от ОС, поэтому программы остаются переносимыми. Здесь будут приведены наиболее часто используемые из них.
Будьте внимательны: некоторые функции из этого модуля поддерживаются не всеми ОС.
Котлин когда выражение
#Kotlin
В Kotlin, когда заменяет оператор переключения других языков, таких как Java. Определенный блок кода должен выполняться, когда выполняется какое-то условие. Аргумент выражения when сравнивает все ветви одну за другой, пока не будет найдено какое-либо совпадение. После первого найденного совпадения он достигает конца блока when и выполняет код рядом с блоком when. В отличие от регистра переключателя в Java или любом другом языке программирования, нам не требуется оператор break в конце каждого сценария.
Архитектура HBase
#Hadoop
Архитектура HBase имеет 3 основных компонента: HMaster, Region Server, Zookeeper.
Скала | Циклы (в то время как, в то время как для вложенных циклов)
#Scala
Циклы в языках программирования — это функция, которая облегчает многократное выполнение набора инструкций / функций, в то время как некоторые условия оцениваются как истинные. Циклы упрощают задачу программистов. Scala предоставляет различные типы циклов для обработки ситуации на основе условий в программе. Петли в Scala:
