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 19 991 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 19 991 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.

19 991
Subscribers
-1324 hours
-487 days
-8830 days
Posts Archive
​​💾Полезные методы работы с данными в Pandas. Часть 2 В этой статье мы погрузимся в применение скользящих окон для вычислений и смещение данных для анализа временных рядов. Читать...

​​💾Полезные методы работы с данными в Pandas. Часть 1 В этой статье мы рассмотрим различные функции и техники для таких задач, как разделение данных на интервалы, квантильное разделение, применение скользящих окон для вычислений, смещение данных для временных рядов, преобразование вложенных структур данных, нормализация сложных JSON-структур и управление многоуровневыми индексами при работе с DataFrame и Series. Читать...

​​📈Как выбрать свое направление в аналитике? В данной статье мы рассмотрим различные виды аналитических направлений, и какое из них может быть наиболее подходящим для вас. Читать...

​​📖Apache Spark и PySpark для аналитика. Учимся читать и понимать план запроса в SparkUI В этой статье мы расскажем, что такое план запроса, как его смотреть, и что делать, чтобы уточнить узкие места в расчётах. Читать...

​​🧳Аналог Tableau LOD в FineBI: 15 типичных кейсов В этой статье рассмотрел решение 15 типичных кейсов в Tableau и FineBI, провел сравнение инструментов, а также сделал вывод относительно их преимуществ и недостатков. Читать...

​​🛣Детекция дефектов дорожного покрытия без размеченных данных: Хакатон, LiDAR, RANSAC, ICP и 44 бесcонных часов В этой статье я расскажу о том, как мы использовали данные с LiDAR, применяли различные алгоритмы для обработки и анализа информации Читать...

​​✍️Пишем приложение на Python для интерактивной визуализации графов с NetworkX, Plotly и Dash В этой статье автор расскажет как написать приложения на Python для интерактивной визуализации графов. Читать...

​​👀Анализ и визуализация данных с помощью библиотеки Altair В этой статье автор расскажет как с ее помощью вы можете создавать информативные и интерактивные визуализации для вашего анализа данных и проектов. Читать...

​​💪 Что такое Байесовское А/B-тестирование и как его провести?  Подробно обсудим 19 октября в 20:00 мск на открытом уроке в OTUS. Занятие приурочено к старту онлайн-курса «Machine Learning. Advanced».  🔹 На вебинаре мы разберем, какие преимущества дают Байесовские A/B тесты по сравнению с обычными, как проводить Байесовские A/B тесты и как работать с Байесовскми моделями в PyMC3. 📌 Результаты урока: Познакомитесь с основами A/B тестирования и получите новый, простой и эффективный инструмент для A/B тестирования 👉 РЕГИСТРАЦИЯ Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru, erid: LjN8KJ5cw

​​👁Руководство по масштабированию MLOps В этом руководстве автор рассмотрит структуру и этапы развития для своей команды. Читать...

​​😵‍💫Платформа для анализа данных за вечер В этой статье я расскажу, как всего за час (или почти) подготовить облачное окружение, создать свою небольшую платформу для анализа данных и спарсить весь Hugging Face. Читать...

​​😶‍🌫Построение пайплайна анализа данных в реальном времени с помощью Airbyte, Kafka и Pinot В этой статье рассматриваются три популярных продукта с открытым исходным кодом в области данных: Airbyte, Apache Kafka и Apache Pinot, для создания пользовательского дашборда электронной коммерции, который обновляется в режиме реального времени. Читать...

​​Построение пайплайна обработки данных в реальном времени с использованием Python В этой статье мы рассмотрим как построить пайплайн обработки данных в реальном времени с использованием Python. Читать...

​​🛠Обслуживание моделей PyTorch с помощью TorchServe В этой статье автор расскажет о том, как создавать и развертывать собственные модели PyTorch в производстве с помощью TorchServe. Читать...

​​📊Статистика по финансовым рынкам или будни дата-аналитика В этой статье я покажу, как можно поиграть с данными, посмотреть статистику и понаблюдать за динамикой выбранных показателей. Читать...

​​Стать сотрудником Яндекса быстрее и проще, чем кажется. Участвуйте в днях быстрого найма: решите тестовое, пройдите несколько секций собеседования и получите офер за несколько дней. Ближайшее мероприятие: • 16-20 октября — Fast Track для технических менеджеров, офер за 5 дней в команду Crowd. Зарегистрироваться Реклама. ООО "Яндекс". erid:2Vtzqv5JoPP

​​🥸Исследование моделирования и развития гибкости на стадии проектирования производственной системы В этой статье рассматриваются проблемы оценки гибкости для принятия решений с помощью метода оценки на основе цифрового двойника, который моделирует, прогнозирует и оценивает гибкость определенной схемы проектирования производственной системы (PSDS). Читать...

​​📌 Как обучают нейросеть, которая помогает беспилотным автомобилям планировать движение и предсказывать действия других объектов на дороге В этой статье автор из Яндекса объясняет, как нейросети помогают беспилотным автомобилям планировать движение, как работает система восприятия, как обучать такую модель и в чём проблема подхода. Автор рассказал, в чём преимущества машинного обучения перед эвристиками и чем может помочь Reinforcement Learning.  Читать…

​​Аналитикам данных и специалистам по DS без математики никуда — она нужна на собеседованиях и в рабочих задачах.  Чтобы наладить отношения с тервером, матаном и линалом, приходите на курс Яндекс Практикума. — учебник для людей: не фундаментальный, но и не научпоп; — интерактивные задания; — практика на бизнес-кейсах; — преподаватели в чате, которые объяснят непонятное; — примеры задач из собеседований. → Пройти бесплатный урок

​​⭐️Краткое руководство по работе с данными с помощью Miller В этой статье я расскажу о Miller — автономном, легковесном и мощном интерфейсе командной строки (Command Line Interface, CLI) для работы с данными в форматах CSV, JSON и некоторых других. Читать...