¡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 19 992 suscriptores, ocupando la posición 6 718 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 33 709 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 19 992 suscriptores.
Según los últimos datos del 23 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -85, y en las últimas 24 horas de 0, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.98%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.64% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 596 visualizaciones. En el primer día suele acumular 728 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 8.
- 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 24 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.
19 992
Suscriptores
Sin datos24 horas
-417 días
-8530 días
Archivo de publicaciones
👤Деньги на ветер: почему ваш антифишинг не детектирует фишинговые сайты и как Data Science заставит его работать
В этой статье автор расскажет, почему в последнее время фишинг является наиболее простым и популярным у киберпреступников способом кражи денег или информации, как эффективно детектировать фишинговые сайты с помощью анализа ресурсов (изображений CSS, JS и т.д.), а не HTML, и как специалист по Data Science может решить эти задачи, а также вы узнаете почему если бренд не следит за своей репутацией, он становится легкой мишенью.
Читать...
😵Раскрытие потенциала технологии Big Data в облаке
В этой статье автор расскажет, почему облачные вычисления предполагают наличие гибких моделей доставки и масштабируемой инфраструктуры для поддержки требований технологии Big Data по хранению и вычислению, а также вы узнаете почему Big Data быстро развиваются и становятся широко распространенным явлением, но необходимо определенное усилие, чтобы создать целостную среду, в которой они одновременно могут процветать и полностью реализовывать свой потенциал.
Читать...
📊Big Data для бизнеса: как крупные компании работают с клиентами в социальных сетях
В этой статье автор расскажет, почему специфика социальных сетей и «взрывной» рост их аудитории ставят перед компаниями новую проблему, как бизнес использует аналитику в CRM-системах, а также вы узнаете как специалисты Big Data создали решения для анализа контента социальных сетей, которые позволяют обобщить информацию о комментариях и обращениях конкретных пользователей.
Читать...
👤Собеседование по Data Science: что нужно знать и где это изучить
В этой статье автор расскажет, почему от вас не требуется космический уровень во всех темах сразу, так как не на каждом собеседовании по Data Science вас будут допрашивать о сложности алгоритмов, но везде попросят написать код, и что нужно сделать, прежде чем вы примените алгоритмы машинного обучения, а также вы узнаете почему Data Science косвенно затрагивает прикладную статистику, в основном в тех вакансиях, где нужно структурировать, делать и понимать выводы по данным.
Читать...
🚀Big Data как универсальный инструмент для бизнеса
В этой статье автор расскажет, почему накапливаемые бизнесом данные можно разделить на структурированные и неструктурированные, и зачем Для хранения и обработки больших данных нужна инфраструктура, которая позволит оперативно реагировать на поступление одних данных и постоянно накапливать другие, а также вы узнаете почему еще недавно большой бизнес с трудом понимал, для каких целей можно применять Big Data, и какие задачи решать на основе их анализа.
Читать...
🧐Что нужно знать, чтобы построить карьеру в Big Data
В этой статье автор расскажет, почему нет необходимости делать выбор специальности в самом начале, как зная только общую базу, можно выполнять множество задач и быть частью Big Data, а также вы узнаете что должны знать и уметь дата-аналитик, дата-инженер и специалист в области Data Science.
Читать...
⚡️Как Big Data и роботы упрощают поиск работы
В этой статье автор расскажет, почему большие данные становятся всё ближе к HR-процессам, как Big Data создаёт комфортную и позитивную обстановку на рынке труда: позволяет избегать предвзятых собеседований, эффективно и без стресса адаптироваться в новом рабочем коллективе, а также вы узнаете почему важно помнить, что Big Data — лишь инструмент для работы с кандидатами и сотрудниками.
Читать...
🧑💻Как начать карьеру в Data Science
В этой статье автор расскажет, чем занимается Data Scientist, какие скиллы нужны для работы в Data Science, и почему самостоятельно овладеть направлением Data Science очень сложно, а также вы узнаете почему толковых специалистов в Data Science пока ещё мало, а сфера активно растёт.
Читать...
🤔Чего компании ждут от специалистов по Data Science в 2023 году
В этой статье вы узнаете, почему IT-рынок очень подвижен, а требования к джунам меняются регулярно, как к 2023 году изменились ожидания от начинающих дата-сайентистов, какие технологии, чаще всего встречаются в вакансиях, а также вы узнаете почему от джунов требуется знание SQL, Python, ML и DS/ML-библиотек (CatBoost, GLM, Statsmodels, Pandas), плюс Hadoop, Spark, Hive.
Читать...
👤Дата-аналитик и ML-инженер: разбираем обязанности специалистов
В этой статье автор расскажет, почему задача аналитика данных не просто предлагать изменения в сервисе, основываясь на своём мнении, а по внутренним и внешним данным выводить метрики, которые растят ML-инженеры и продакт-менеджеры, а также вы узнаете почему ML-инженеры умеют не только обучать модели машинного обучения, но и доводить их до высоконагруженного прода, находя компромисс между сложностью и эффективностью моделей.
Читать...
🧠Базовые знания Data Science: что и где нужно изучить новичку
В этой статье вы узнаете, где используется Data Science, что делают специалисты в этой сфере, что необходимо знать по минимуму для такой работы а также вы узнаете почему вам понадобиться минимум знаний на начальном этапе, но дальше все будет сложнее и нужно получать новые знания или углублять имеющиеся в конкретной области.
Читать...
🚀Как создать Data Science портфолио
В этой статье автор расскажет, почему поле Data Science настолько обширно, что сложно предугадать, какие проекты хотят видеть наниматели, и почему многие люди понимают важность создания проектов, но не все знают, где взять интересный датасет и что с ним делать, а также вы узнаете сложно обзавестись достаточными знаниями статистики, машинного обучения и программирования, чтобы иметь возможность устроиться на работу.
Читать...
🤔План обучения для специалиста по Data Science
В этой статье автор расскажет, почему если вы пришли в программирование из другой специальности или же были верстальщиком или веб-дизайнером, то этот модуль поможет расширить границы ваших познаний в программировании, и почему не обязательно пытаться освоить всё и сразу, есть мнение, что для Data Scientist’a достаточно знать только Python, а без R можно обойтись но другие считают наоборот, а также вы узнаете что нужно знать в машинном обучении.
Читать...
📊Основные концепции статистики для data scientist’ов
В этой статье автор расскажет, почему статистика — мощный инструмент в Data Science и как она позволяет извлечь информацию из данных, узнать их структуру и на основе полученной информации провести дальнейший анализ, зачем нужны статистические характеристики и почему это первое что применяют при исследовании набора данных, а также вы узнаете зачем использовать распределения вероятностей и как понять предназначение статистики Байеса.
Читать...
🧑💻Специалисты по data science тратят большую часть рабочего времени не на разработку продуктов
В этой статье автор расскажет, почему дата-сайентисты часто сталкиваются с одной и той же проблемой — низким качеством исходных данных, по какой причине инженеры тратят на их очистку и подготовку половину своего рабочего времени, почему работа с данными — первый и самый важный этап разработки data science-решений, зачем большинство данных в компаниях хранить в разнообразных форматах: видео, аудио файлы, текстовых документах и изображениях, а также вы узнаете почему data science предстоит пройти долгий путь для полного раскрытия своего потенциала.
Читать...
🚀Создайте и разверните своё первое веб-приложение для машинного обучения
В этой статье автор расскажет, зачем внедрять модели машинного обучения и какие инструменты для этого понадобятся, что такое развертывание и почему мы используем модели машинного обучения, как разработать конвейер машинного обучения, как создать простое веб-приложение с использованием Python-фреймворка Flask, а также вы узнаете как запустить веб-приложение на Heroku и посмотреть модель в действии.
Читать...
📊Аналитик Big Data — чем занимается, и что нужно знать, чтобы им стать
В этой статье вы узнаете, зачем нужен аналитик Big Data, почему самый первый и главный навык аналитика больших данных — это умение этими данными оперировать, какие самые распространённые языки программирования для обработки и визуализации данных, почему хранить большие данные на одном компьютере невозможно, зачем аналитику Big Data нужно понимать потребности бизнеса, а также вы узнаете почему стать аналитиком Big Data — сложная задача особенно если у вас нет предыдущего опыта разработки или работы со статистикой, но сложно — не значит невозможно.
Читать...
👤Что работодатели ждут от начинающих специалистов по Data Science
В этой статье автор расскажет, какие задачи решает специалисты в Data Science, какие soft skills ждут работодатели от начинающих датасаентистов, и как написать программу которая собирает полезную информацию для машинного обучения из нового источника, а также вы узнаете почему нужно уметь работать в команде: выстраивать коммуникацию с коллегами, предупреждать о возможных задержках, форс-мажорах, и отвечать за результат.
Читать...
