![Data Science | Machinelearning [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1dVo3O%2F5217464346798572541%3Fty%3Dl&w=48&q=75){kind=small}
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. MAX - https://max.ru/devsp Личный блог - @just_genych По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin РКН: https://vk.cc/cJPGXD
Mostrar más![Red: Frontender's notes [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1qrVZ3%2F5348049928330532677%3Fty%3Dx&w=32&q=75){kind=small}
📈 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 19 684 suscriptores, ocupando la posición 6 662 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 33 396 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 19 684 suscriptores.
Según los últimos datos del 02 noviembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -107, y en las últimas 24 horas de -8, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.71%. 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 1 518 visualizaciones. En el primer día suele acumular 901 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 4.
- 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.
MAX - https://max.ru/devsp
Личный блог - @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 03 noviembre, 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.
19 684
Suscriptores
-824 horas
-317 días
-10730 días
Archivo de publicaciones
![Data Science | Machinelearning [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1dVo3O%2F5217464346798572541%3Fty%3Dx&w=64&q=75){kind=small}
🌌 Делай мини-проекты из собственных болей
Бесит, что каждый день ищешь одну и ту же команду в истории? Или вручную обрезаешь скриншоты? Это подсказки.
👉 Совет: собирай такие мелкие «боли» и превращай их в свои pet-проекты или утилиты. Это не только помогает себе, но и тренирует навык быстрого решения задач и проектирования под реальную жизнь.
👩💻 Под капотом asyncio: принципы работы и ключевые концепции
Библиотека asyncio предоставляет полный набор инструментов для организации параллельного выполнения кода в Python с использованием концепции асинхронности. Но как на самом деле работает asyncio? Давайте разберемся в ключевых принципах и понятиях.
Читать...
Зачем платить за ресурсы, которые вы не используете? 👨💻
На вебинаре 22 апреля провайдер Cloud․ru расскажет про новый сервис Evolution ML Inference для быстрого запуска ML-моделей в облаке.
Вы узнаете:
😶🌫️почему технология Shared GPU выгоднее выделенных ресурсов: расчет экономии на примере реальных проектов;
😶🌫️как запускать модели с Hugging Face за несколько кликов;
😶🌫️как избежать переплат: настройка лимитов GPU и мониторинг real-time;
😶🌫️про динамическое масштабирование: добавление ресурсов при пиковой нагрузке и отключение в простое.
Будет особенно интересно дата-сайентистам, DevOps-инженерам и тем, кто планирует запускать свои ML-модели.
Зарегистрироваться на вебинар 🧠
⚙️ Как обучить русскоязычную модель рассуждений — LRM?
В статье разбор мультиязычных моделей рассуждений от Lightblue: как они научили DeepSeek "думать" на русском, откуда взяли датасет и зачем запускали LLM как фильтр рассудительности.
Читать...
Премиальный квартал PRIDE: 1/5 квартиры в подарок
Всего 15 минут от Цветного бульвара – и вы у себя дома. В семейном квартале PRIDE вас ждет идеальная среда для жизни:
- Выбирайте свой стиль — 2 варианта дизайнерской отделки.
- Простор и свет в каждом метре — панорамные окна и большие террасы.
- Свой оазис — сад ароматов, пешеходный бульвар и приватные дворы для игр, отдыха и спорта.
- Лобби как в 5*отеле от бюро Sundukovy Sisters.
- Всё для счастья детей — собственный детский сад и школа.
- Клубная инфраструктура - спортзал со спа, переговорная, коворкинг, детская и лаунж зоны.
⚡До 30.04 на выделенный пул квартир действуют специальные условия с выгодой до 12 млн рублей.
Узнать больше
Проектная декларация на сайте https://наш.дом.рф/. Застройщик: ООО "СЗ "ЛАЙФ САВЕЛОВСКАЯ"
#реклама
pride-home.ru
О рекламодателе
⚙️ Что такое
StandardScaler из scikit-learn и зачем он нужен?
StandardScaler — это инструмент из библиотеки scikit-learn, который стандартизирует данные: приводит их к распределению со средним 0 и стандартным отклонением 1. Это важно перед обучением моделей, особенно для алгоритмов, чувствительных к масштабу (например, SVM, KNN, линейная регрессия).
➡️ Пример:
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np
X = np.array([[10, 200], [15, 300], [14, 250]])
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
print(X_scaled)🗣️ StandardScaler — must-have шаг в пайплайне предварительной обработки данных для большинства классических ML-моделей🖥 Подробнее тут
⚙️ Архитектура проекта автоматического обучения ML-моделей
В статье ребята из Ингосстраха делятся, как автоматизировали запуск и внедрение моделей, чтобы быстрее закрывать запросы бизнеса, не утонув в бэклоге.
Читать...
🚀 Data Engineer в Navio: получи оффер в компанию за 1 день!
В команду BigData мы ищем специалистов уровней middle и senior, готовых решать нестандартные задачи и создавать проекты, которые меняют мир. Наши данные имеют физический смысл: победа над каждой ошибкой здесь — снижение риска ДТП в реальном мире.
С нами ты будешь: собирать датасеты для нейросетей, обрабатывать данные для работы автономных машин, визуализировать 4D-траектории, строить системы для сквозной аналитики и не только.
Готов проявить свои навыки? Заполняй заявку, оставляй резюме на сайте и получи приглашение от нашего рекрутера на One Day Offer 26 апреля. Приходи на онлайн-мероприятие, пообщайся с командой и, возможно, уже вечером ты станешь ее частью.
⚡️ One Day Offer — твой шанс изменить карьеру!
⚙️ Как я сделала свой первый AI-продукт с ChatGPT и капелькой любви
В этой статье я расскажу о моем опыте самостоятельного изучения основ Python и Machine Learning и создании первого проекта OneLove на базе собственной модели искусственного интеллекта (ИИ).
Читать...
📈 Подборка статей для вашей карьеры
• Как продакт-менеджеру учить английский: план, сроки, советы
• Иллюзия прогресса: почему мне не удалось дать студентам-айтишникам реальный опыт
• Interview copilots: как кандидаты используют ChatGPT на интервью
• Моя история входа в IT: как я ломал стены своих ограничений
• Как мы разработали систему грейдинга для системных аналитиков
⚙️ Анализ данных: от EDA до Tinder-битвы графиков
Расскажу, как мы в МТС учили студентов EDA не лекциями, а игрой по типу Tinder, только для графиков. Был фан, был хардкор и крутые визуализации.
Читать...
⚙️ Рекомендательная система для вашего каталога научных работ (и не только!)
Показано, как собрать рекомендательную систему на своём архиве документов, даже если там куча форматов. NLP + графы = машинный архивариус, который сам подсовывает нужные файлы.
Читать...
👩💻 Постройте простую модель классификации с использованием scikit-learn
Создайте модель на датасете Iris, обучите классификатор
KNeighborsClassifier и сделайте предсказание. Это классическая задача для первых шагов в машинном обучении.
Решение задачи🔽
from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score # Загружаем данные iris = load_iris() X, y = iris.data, iris.target # Делим на обучающую и тестовую выборки X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # Обучаем модель model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) model.fit(X_train, y_train) # Предсказание y_pred = model.predict(X_test) # Оценка качества print(f"Точность: {accuracy_score(y_test, y_pred):.2f}")
🤖 Машинный перевод seq2seq: и как обучить модель понимать языки
🗓 21 апреля в 20:00 МСК
🆓 Бесплатно. Урок в рамках старта курса «NLP / Natural Language Processing».
На данном открытом уроке мы:
✔️Познакомимся с архитектурой seq2seq и ее применением в задачах машинного перевода
✔️Разберем архитектуру энкодер-декодер, её основные компоненты и как она используется для перевода текста.
✔️Изучим концепцию attention mechanism и его влияние на повышение качества машинного перевода.
Данный вебинар будет особенно интересен:
-Дата-сайентистам и аналитикам данных, которые хотят углубиться в задачи обработки естественного языка.
-Специалистам по машинному обучению, заинтересованным в работе с текстовыми данными и моделями перевода.
-Всем, кто изучает современные технологии искусственного интеллекта и их применение в реальных задачах.
В результате вебинара слушатели:
-Узнают, как работает архитектура seq2seq и как она решает задачи машинного перевода.
-Поймут, как attention mechanism улучшает качество перевода и как его можно применить в своих проектах.
🔗 Ссылка на регистрацию: https://vk.cc/cKRM5a
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, erid: 2Vtzqv5X5vi
🔎 Подборка вакансий для мидлов
Data Scientist (Middle)
🟢Python, SQL, Pandas, NumPy, Matplotlib
🟢Уровень дохода не указан | 3–6 лет
Инженер данных / Data engineer (middle)
🟢Scala, Python, SQL, Apache Spark, Hadoop, NiFi
🟢Уровень дохода не указан | 1–3 года
Аналитик данных/Data Analyst
🟢SQL (ClickHouse, Postgres, MS SQL), Python, Jupyter, Git, BI-системы (Datalens)
🟢от 200 000 до 300 000 ₽ | 1–3 года
⚙️ Что такое One-Hot Encoding в Data Science и зачем он используется?
One-Hot Encoding — это способ преобразования категориальных признаков (текста) в числовой формат для обучения моделей машинного обучения.
Каждое уникальное значение категории превращается в отдельную колонку с 0 или 1.
➡️ Пример:
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({
'Color': ['Red', 'Green', 'Blue', 'Red']
})
# Применяем One-Hot Encoding
encoded = pd.get_dummies(data)
print(encoded)
Color_Blue Color_Green Color_Red
0 0 0 1
1 0 1 0
2 1 0 0
3 0 0 1🗣️ В этом примере категориальный столбец Color преобразован в три колонки с бинарными значениями. Такой формат данных необходим для многих моделей, например, линейной регрессии и деревьев решений.🖥 Подробнее тут
⚙️ Организация ML-проекта с примерами
Организация - это важно. То же относится к ML-проектам. Из каких компонент он должен состоять? Как оформить проект, чтобы всего хватало и было удобно это масштабировать? Рассмотрим организацию по шаблону CookieCutter с примерами.
Читать...
Repost from Data Fusion
Тик-так! Конференция уже совсем скоро ⏰
Начинаем рассказывать о самых интересных событиях на Data Fusion 2025. Время планировать программу: сделать это можно, например, в нашем чат-боте @Data_Fusion_bot.
16 апреля рекомендуем посетить сессию «О науке и жизни: неформальный разговор с известными учеными». Трое хорошо вам знакомых ученых — Константин Вячеславович Воронцов, Андрей Михайлович Райгородский и Иван Валерьевич Оселедец — соберутся на одной площадке, чтобы ответить на все, даже самые каверзные, вопросы.
‼️Вопросы собираем прямо здесь — в комментариях. Задавайте вопрос и указывайте, кому он адресован.
🕑 16 апреля, 14:10
📍Зал «Атом» или онлайн-трансляция на платформе VK Видео
За актуальной программой и временем начала сессии следите на сайте 💙
Присоединяйтесь к дискуссии — задавайте свои вопросы в комментариях к посту
Рекламодатель БАНК ВТБ (ПАО), ИНН 7702070139, Генеральная лицензия банка России №1000. Реклама, erid: 2SDnjdpp8nG. 0+
https://t.me/Data_fusion/152
🔎 Подборка вакансий для джунов
Data Engineer (Junior)
🟢Scala или Python, SQL, Apache Spark, Hadoop, NiFi
🟢Уровень дохода не указан | 1–3 года
Junior/Middle Data Engineer (Финансовый блок)
🟢Scala, Python, Java, SQL, Apache Spark, Hadoop, Apache Airflow
🟢Уровень дохода не указан | 1–3 года
Data Analyst (Junior)
🟢SQL, Python, A/B тесты, BI, ML Base, EDA, продуктовая аналитика
🟢от 70 000 ₽ | Без опыта
