es
Feedback
Data Science | Machinelearning [ru]

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 20 002 suscriptores, ocupando la posición 6 722 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 33 703 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 20 002 suscriptores.

Según los últimos datos del 21 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -75, y en las últimas 24 horas de -3, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 8.29%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.70% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 658 visualizaciones. En el primer día suele acumular 740 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 22 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.

20 002
Suscriptores
-324 horas
-367 días
-7530 días
Archivo de publicaciones
​​🗣SALMONN — универсальная модель для всех типов аудиоданных В этой статье мы рассказываем об особенностях SALMONN на основе научной публикации его разработчиков. Читать...

​​🧠OpenAI запускает GPT Store — как создать свой custom GPT с внешними API вызовами В этой статье мы разберемся, что это такое, и что оно дает, а затем создадим свой собственный GPT и добавим его в GPT Store. Читать...

​​📂25 СУБД, которые актуальны в 2024 году В этой статье мы кратко рассмотрим 25 из самых популярных СУБД, которые играют важную роль в обработке и хранении данных в различных сферах, от корпоративного управления до интернет-технологий. Читать...

🐍 Курс «Основы программирования на Python» Старт: 9 января (запись до 19 января) Продолжительность: 2 месяца Основы Python с
🐍 Курс «Основы программирования на Python» Старт: 9 января (запись до 19 января) Продолжительность: 2 месяца Основы Python с полного нуля, начальные знания не нужны! Идеально подойдет новичкам в сфере IT, желающим освоить один из самых популярных языков программирования в мире. Курс охватывает все основные концепции Python, начиная от базовых операций и структур данных, таких как списки и словари, заканчивая более сложными темами - функции, модули и обработка исключений. 🎓 В ходе обучения вы научитесь: — Писать прикладные программы на Python — Разрабатывать приложения для работы с файлами — Работать с регулярными выражениями — Создавать программы с использованием циклов и функций — Работать с модулями и библиотеками — Форматировать вывод данных — Обрабатывать исключения 🏆 Выдаём сертификат при успешной сдаче экзамена 📌 Узнать подробнее о курсе

​​😎Apache Flink. Как работает дедупликация данных в потоке Kafka-to-Kafka? В этой статье решим реальную бизнес-задачу дедупликации данных в пайплайне Kafka-to-Kafka. Читать...

​​👨‍🔬Edge AI чипы от Kneron. Собираем оригинальный девайс В этой статье я расскажу, как создать на базе KL520 собственный оригинальный девайс. Читать...

Думаете, что все знаете и вас ничем не удивить? Проверьте это на практике. Школа IT-профессий Skillfactory приглашает на бесп
Думаете, что все знаете и вас ничем не удивить? Проверьте это на практике. Школа IT-профессий Skillfactory приглашает на бесплатный онлайн-интенсив «Погружение в Data Science: обучите свою первую нейросеть за два дня». Чем отличается машинное обучение от глубокого обучения? Что такое «базовый синтаксис Python для анализа данных»? Как создать и обучить собственную нейронную сеть? Ответы на эти и другие вопросы узнаете на вебинарах 16 и 17 января. А за лучшее решение домашнего задания сможете получить мини-курс по аналитическому мышлению в подарок. Зарегистрироваться бесплатно: https://go.skillfactory.ru/&erid=2VtzquppcNh Реклама, ООО «Скилфэктори», ИНН: 9702009530

​​🤠NumPy: оттачивайте навыки Data Science на практике В этой статье мы рассмотрим ряд различных упражнений, используя библиотеку NumPy. Читать...

​​😵‍💫Вливаемся в Data Science: подробный roadmap что и где изучать В этой статье рассмотрим план становления начинающим дата-сайнтистом. Читать...

​​🤔I never asked for this. Как понять, на что способен аугментатор текстов В этой статье я расскажу о способе понять, на что способен ваш аугментатор текста и в каких случаях его лучше использовать. Читать...

​​👍Как я извлекал иерархию статей Википедии для задач NLP В этом руководстве я покажу, как на основе Википедии можно сделать текстовый датасет, метки которого будут иметь иерархию. Читать...

Как разработчику игр выйти на пассивный доход и уволиться с нелюбимой работы? Разрабатывать игры — это сложно. Но можно выйти
Как разработчику игр выйти на пассивный доход и уволиться с нелюбимой работы? Разрабатывать игры — это сложно. Но можно выйти на стабильный доход, уделяя разработке игр время только по вечерам. 💸 Один такой разработчик расскажет план действий, который привел его к заработку в более $5 000 ежемесячно. Все это будет происходить на бесплатном Gamedev Интенсиве 6.0 За участие ты получишь крутые бонусы включая ассеты для игр и полезные гайды. Записаться можно тут — @intensive_gamedev_bot Каждый день количество доступных бонусов уменьшается. 🤫 Самые крутые бонусы можно получить только если записаться заранее — @intensive_gamedev_bot

​​🏊‍♂Ныряем со Сноркелем в море данных. Туториал по фреймворку для программирования датасетов В этой статье хочу рассказать вам о Сноркеле - фреймворке для программирования данных (data programming). Читать...

Всем привет! На связи Валерия Басова, Системный аналитик, группа разработки машинного обучения Embedika, хочу поделиться свое
+4
Всем привет! На связи Валерия Басова, Системный аналитик, группа разработки машинного обучения Embedika, хочу поделиться своей подборкой полезных книг для разработчиков, исследователей и просто интересующихся. Дисклеймер: считаю важным обращаться к фундаменталистам, которые не просто дают проблему и решение, а объясняют философию.

🤖 Как работает ChatGPT изнутри? Расскажет Мария Тихонова – Senior Data Scientist в SberDevices и преподаватель ВШЭ. Встречае
🤖 Как работает ChatGPT изнутри? Расскажет Мария Тихонова – Senior Data Scientist в SberDevices и преподаватель ВШЭ. Встречаемся на бесплатном уроке, где вы: — узнаете, что представляют из себя языковые модели на основе трансформеров; — в чем ключевая особенность трансформерных моделей; — общие принципы обучения моделей типа ChatGPT. 💻 Вебинар будет очень полезен начинающим ML и DS специалистам, а также тем, кто хочет погрузиться в NLP. Занятие пройдёт 16 января в 18:00 мск и будет приурочено к старту курса «Natural Language Processing». После урока вы сможете продолжить обучение в рассрочку. 🔥 Для бесплатного участия и получения записи пройдите короткое тестирование прямо сейчас: https://clck.ru/37bkYo Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru, erid: LjN8KKVxx

​​🐧Edge AI чипы от Kneron. Ныряем в прошивку В этой статье я расскажу о прошивке чипов, из чего она состоит, как собирается, как вообще устроен софт такой навороченной многоядерной системы на кристалле, как KL520. Читать...

​​🌚Edge AI чипы от Kneron. Что это такое и как оно работает В этой статье я расскажу об опыте погружения в технологию Edge AI, про то, как устроен чип с нейроускорителем, а также про то, с какими трудностями пришлось столкнуться, чтоб заставить все это работать. Читать...

​​⭐️Автоматическое исправление ошибок ASR с помощью sequence-to-sequence моделей В этой статье представлены несколько разных и интересных способов корректировки ошибок ASR-моделей. Читать...

Приходите подтягивать математику для собеседований на аналитика и специалиста по DS. На курсе Практикума — упор на практику:
Приходите подтягивать математику для собеседований на аналитика и специалиста по DS. На курсе Практикума — упор на практику: ◾️симулятор собеседований, ◾️больше 1000 практических задач, ◾️разбор теории на бизнес-кейсах. А ещё — учебник для людей, где мы объясняем сложное простым языком. → Начните с бесплатного вводного урока

👀 С чего начать карьеру специалиста по компьютерному зрению? С бесплатного урока «История архитектур Computer Vision моделей
👀 С чего начать карьеру специалиста по компьютерному зрению? С бесплатного урока «История архитектур Computer Vision моделей от AlexNet до ViT» от OTUS и Бориса Цейтлина — опытного CV-эксперта. 💻 На вебинаре разберём: — как развивались архитектуры нейронных сетей для компьютерного зрения; — самые значимые повороты в нише; — какие модели можно взять «с полки» для практических задач сегодня. Занятие пройдёт 10 января в 20:00 мск и будет приурочено к старту курса «Компьютерное зрение». После урока вы сможете стать студентом программы в рассрочку. 🔘 Для бесплатного участия и получения записи регистрируйтесь прямо сейчас: https://clck.ru/37Yrsh Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru, erid: LjN8KMnNx