¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
Data Science | Machinelearning [ru]
Ir al canal en 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
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Data Science | Machinelearning [ru]
El canal Data Science | Machinelearning [ru] (@devsp) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 20 056 suscriptores, ocupando la posición 6 729 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 33 727 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 20 056 suscriptores.
Según los últimos datos del 13 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -68, y en las últimas 24 horas de -19, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.54%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 4.58% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 513 visualizaciones. En el primer día suele acumular 919 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 7.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como llm, nvidia, контекст, openai, архитектура.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“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”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 14 junio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
20 056
Suscriptores
-1924 horas
+337 días
-6830 días
Archivo de publicaciones
📋 Документация — это не про "всё", а про "важное"
Ты не обязан описывать каждую кнопку, каждый метод. Но ты обязан объяснить, как с этим жить.
👉 Совет: документируй не детали, а маршруты: как запустить, как добавить фичу, как починить баг. Хорошая документация — это не энциклопедия, а инструкция к выживанию.
🤖 Псст, ИИ нужен? 5 полезных инструментов для разработчика
Статья предлагает подборку инструментов, платформ и шаблонов для работы с языковыми моделями и создания ИИ-ассистентов. Рассматриваются протестированные в МТС решения, упрощающие разработку и интеграцию.
Читать...
📖 «Охота на электроовец: большая книга искусственного интеллекта» или как написать книгу про ИИ без регистрации и SMS
История о том, как за 6 лет я написал двухтомник, посвящённый искусственному интеллекту и машинному обучению.
Читать...
Qwen3‑235B — новая языковая модель от Яндекса, доступная в облаке.
Подходит для создания ассистентов, автоматизации клиентской поддержки, генерации текстов и внедрения ИИ в e‑commerce.
Работает через Yandex Cloud AI Studio, без сложной настройки. Возможна интеграция по API. Технология уже доступна для тестирования и подключения.
Реклама. ООО Яндекс.Облако. ИНН 7704458262
⚙️ Что такое генераторы в Python и зачем они нужны?
Генераторы — это функции в Python, которые возвращают значения по одному с помощью ключевого слова
yield, вместо полного возврата всех значений сразу. Они полезны для работы с большими объемами данных, так как сохраняют память, генерируя значения на лету.
➡️ Пример:
# Генератор для получения первых N чисел Фибоначчи
def fibonacci(n):
a, b = 0, 1
for _ in range(n):
yield a
a, b = b, a + b
# Используем генератор
for num in fibonacci(5):
print(num)
# Вывод: 0, 1, 1, 2, 3🗣️ В этом примере генератор fibonacci вычисляет числа по запросу, вместо сохранения всех значений в памяти. Это делает генераторы особенно удобными для работы с потоками данных или бесконечными последовательностями.🖥 Подробнее тут
💳 Как мы провели ИИ-трансформацию стратегических процессов Сбера
Статья рассказывает об ИИ-трансформации Сбера, включая ключевые задачи, такие как стресс-тестирование, анализ рынков и прогнозирование эффективности сотрудников. Рассматривается использование ИИ до и после трансформации.
Читать...
🤖 Как удалить Excel навсегда: делегируем юнит-экономику на Wildberries нейронке
Статья объясняет, как нейросети помогают оптимизировать юнит-экономику продавцов на WB, особенно при работе с большим ассортиментом. Рассматриваются подходы к автоматизации анализа и принятию решений.
Читать...
Крупнейший форум беспилотных технологий
⚡С 7 по 17 августа в Сколково пройдёт Международный форум «Беспилотные системы: технологии будущего» — крупнейшая российская площадка для разработчиков, производителей и компаний, которые интегрируют роботизированные и беспилотные системы.🚗
• Масштабная экспозиция инновационных беспилотников и роботизированных комплексов для ключевых отраслей.
• Вся экосистема: от разработчиков и интеграторов до инвесторов и госструктур.
• Кубок Мэра Москвы по гонкам дронов – международный чемпионат лучших пилотов.
Форум включает выставку, деловую программу, тестовые зоны и международные соревнования дронов.
Это прямой канал к клиентам, партнёрам и заказчикам.
Вход на мероприятие свободный. Регистрируйтесь на сайте!🏃♂️
Зарегистрироваться
#реклама
мфбс.рф
О рекламодателе
⚡Эксклюзивный временный доступ к папке «AI & TECH & IT» — это уникальная коллекция каналов по интересным статьям и способам заработка в сфере искусственного интеллекта и технологий.
В папке можно найти:
🟠 Как продавать и записывать на услуги 24/7 с помощью ИИ?
🟠 Создание вирусных, захватывающих ИИ-видео.
🟠 Актуальные новости в сфере информационных технологий.
📎 Подписывайтесь на папку «AI & TECH & IT» прямо сейчас — изучайте каналы и прокачивайте свои скиллы в сфере ИИ и технологий!
ПОДПИСАТЬСЯ
📈 Подборка статей для вашей карьеры
• «Снова упала?» Как поднять самооценку и зачем мы сравниваем себя с другими, даже если от этого больно
• Из учителя в QA: мой путь в IT
• Рынок дата-инженеров и прогноз на 2025
• Как сделать резюме, которое дойдёт до работодателя. Фильтры ATS в 2025 году
• Ошибайся смело: жизненные уроки из мира machine learning
⚙️ KAN 2.0: Kolmogorov-Arnold Networks Meet Science
Статья представляет перевод работы о нейронных сетях на основе алгоритма Колмогорова-Арнольда (KAN). Рассматриваются новые исследования, связь с наукой и использование библиотеки pykan на Python для практических задач.
Читать...
👩💻 Проверка, являются ли две строки анаграммами
Напишите функцию, которая принимает две строки и проверяет, являются ли они анаграммами. Анаграммы — это слова, которые содержат одинаковые буквы в одинаковом количестве, но в разном порядке. Игнорируйте регистр и пробелы.
Пример:
result1 = are_anagrams("listen", "silent")
print(result1) # Ожидаемый результат: True
result2 = are_anagrams("hello", "world")
print(result2) # Ожидаемый результат: Falsedef are_anagrams(str1, str2): # Удаляем пробелы и приводим к одному регистру str1 = ''.join(str1.lower().split()) str2 = ''.join(str2.lower().split()) # Проверяем, равны ли отсортированные символы return sorted(str1) == sorted(str2) # Пример использования: result1 = are_anagrams("listen", "silent") print(result1) # Ожидаемый результат: True result2 = are_anagrams("hello", "world") print(result2) # Ожидаемый результат: False
⚙️ Альфа-Банк оплатит студентам магистратуру по HR-Tech
Он запустил программу совместно с ВШЭ. Эксперты научат разрабатывать HR-технологии и управлять цифровыми продуктами. Расскажут, как формировать, развивать и мотивировать команды.
Студенты пройдут оплачиваемую стажировку в Альфе, лучших позовут в команду. Подать заявку можно до 8 августа.
⚙️ Нейросетевой апскейлинг дома: вторая молодость для классических мультфильмов
Статья рассказывает, как с помощью нейросетей улучшить качество старых видеозаписей, включая VHS и DVD. Описываются инструменты, процесс и результаты с примерами, доступные каждому без глубоких технических знаний.
Читать...
⁉️ Хотите узнать, как устроен рабочий процесс в ML и получить базовые навыки работы с данными?
23 июля в 20:00 МСК OTUS проводит открытый урок «ML для начинающих – первые шаги с Jupyter Notebook». Вас ждёт:
– Обзор этапов машинного обучения: от подготовки данных до первой модели.
– Настройка виртуального окружения для изоляции экспериментов.
– Знакомство с Jupyter Notebook: анализ, визуализация, код и Markdown вместе.
Этот урок — идеальная отправная точка перед стартом курса «Специализация Machine Learning». Все участники получат скидку на обучение.
➡️ Регистрация открыта: https://vk.cc/cNV4T2
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, erid: 2Vtzqv57FM2
⚙️ Пишем свою Diffusion модель с нуля
Статья предлагает разобраться в устройстве Diffusion моделей, их математике и принципах работы. Автор делится простыми объяснениями, примерами кода и результатами генерации изображений на собственной модели.
Читать...
⚙️ Что такое
train_test_split в Scikit-learn и зачем он используется?
train_test_split — это функция из библиотеки Scikit-learn, которая используется для разделения данных на тренировочный и тестовый наборы. Это необходимо для оценки качества модели на данных, которые она не видела во время обучения.
➡️ Пример:
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
# Данные
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y = np.array([10, 20, 30, 40, 50])
# Разделение данных (80% на обучение, 20% на тест)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
print("Тренировочные данные:", X_train, y_train)
print("Тестовые данные:", X_test, y_test)🗣️ В этом примере данные разделяются на тренировочный и тестовый наборы в соотношении 80/20. Это позволяет модели обучаться на одной части данных и проверять точность на другой, что предотвращает переобучение.🖥 Подробнее тут
⚙️ Как обеспечить Data Quality терабайтов данных и зачем: опыт СИБУРа
Статья посвящена опыту СИБУРа в создании DQ-сервиса для обеспечения качества данных. Рассматриваются задачи DQ, архитектура решения и универсальные подходы, применимые для анализа данных в крупных компаниях.
Читать...
📕 Практические кейсы использования ClickHouse для разработчиков, администраторов, специалистов по базам данных, Data engineers, Backend и FullStack-разработчиков
На открытом уроке 24 июля в 20:00 мск мы погрузимся в тонкости работы с ClickHouse:
📗 На вебинаре разберём:
1. Основные принципы работы, архитектура и преимущества использования ClickHouse;
2. Реальные кейсы использования ClickHouse для анализа веб-логов, IoT данных и финансовых транзакций;
📘 В результате на практике разберетесь в настройке и использовании ClickHouse для обработки больших объемов данных.
👉 Регистрация и подробности о курсе NoSQL: https://vk.cc/cNTrRb
Все участники открытого урока получат скидку на курс "NoSQL"
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
