¡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 19 980 suscriptores, ocupando la posición 6 706 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 33 686 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 19 980 suscriptores.
Según los últimos datos del 25 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 -8, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.47%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.67% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 492 visualizaciones. En el primer día suele acumular 733 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 6.
- 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 26 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.
19 980
Suscriptores
-824 horas
-457 días
-7530 días
Archivo de publicaciones
Всем привет!
Мы создали для вас архив бесплатных курсов от самых известных школ. Ничего скачивать не надо - просто заходите и изучайте
Доступ к архиву по ссылке:
https://t.me/+qt0vw2G57JA1MTcy
Кстати, если вам что-то непонятно всегда можете спросить у автора курса в комментариях
Теория сильного ИИ
В данной статье рассматриваются алгоритмы абстрактного мышления и механизм побуждения разума к действию. Это мышление - главная загадка современности и есть мнение, что компьютер не в силах ее решить, что только душа человека на это способна. Что сначала будет создана урезанная версия ИИ, а только потом будет создан сильный ИИ похожий на человеческий.
Читать...
🚀Мало кто откажется от большей зарплаты, востребованности и возможности работать на удалёнке. OTUS начинает набор онлайн-курса «Аналитик данных» для тех, кто хочет большего!
👉ПРОЙТИ ТЕСТ НА КУРС ПО АНАЛИТИКЕ ДАННЫХ
— Хотите протестировать процесс обучения и познакомиться с преподавателями заранее? Регистрируйтесь на бесплатные вебинары:
— «Обзорная экскурсия по основам визуализации данных и информационного дизайна»: регистрация
— «Основы статистики»: регистрация
🚀Регистрируйтесь сейчас — напомним перед вебинаром!
Клуб использованных техлидов
Меня зовут Сергей. Я – использованный техлид. Долго думал, что я такой один – невезучий, потерявший всякий интерес к любимому делу, работающий от звонка до звонка. Оказалось, нет.
Читать далее...
Не понимаете, чем анализ данных отличается от Data Science? Разберитесь во всём на вебинаре Яндекс Практикума и выберите направление по душе.
→ Бесплатно, 22 сентября в 19:00
Вести вебинар будут специалисты направления анализа данных Практикума. Вот что будем обсуждать:
1) Сходства и различия анализа данных и Data Science
О них расскажет Алексей Макаров, руководитель сопровождения, трудоустройства и фидбэка.
◾️ Чем похожи и отличаются задачи и навыки специалистов?
◾️ Какая база является общей для изучения DA и DS?
◾️ Можно ли перейти из одного направления в другое?
◾️ Какие вопросы стоит задать себе, чтобы выбрать направление?
2) Трудоустройство аналитика данных и специалиста по DS
О нём расскажет Артем Исакин, руководитель команды трудоустройства.
◾️ Что происходит на рынке труда?
◾️ Кто находит работу быстрее — аналитики или специалисты по DS?
◾️ Какая разница в ЗП?
◾️ Какие есть барьеры и возможности для трудоустройства?
3) Обучение в Практикуме
Об этом расскажет руководитель сервиса сопровождения Алла Устинова: чему учим, как поддерживаем и помогаем с поиском работы.
В конце будет время, чтобы задать спикерам вопросы, которые вас волнуют.
→ Зарегистрироваться на вебинар
Руководство по Docker для аналитика даннных.
Представьте, как вы устанавливаете программное обеспечение, требующее установку всех его зависимостей. Придется столкнуться со множеством ошибок, вручную выяснить и устранить все их причины. Каждый раз — попытки запустить всю систему заново, чтобы наконец-то правильно завершить установку… Именно в этот момент на помощь приходит Docker, пытаясь серьезно облегчить жизнь.
Читать...
💥 Реализовать вау-фичи и задрайвить рост проекта? Задействуем Machine Learning (ML).Сделать удобнее базовые элементы сервисов? Тоже ML.
Технологии машинного обучения — это ответ на все вопросы и must have для тех, кто смотрит в будущее.
При поддержке VK на Saint HighLoad++ представлен целый трек докладов на эту тему. Поговорим о том, как на базе ML создавать практичные решения, готовые к большим нагрузкам. Расскажем, как встраивать их в существующие пайплайны и эксплуатировать в продакшене.
✅ Программа ML-трека - https://bit.ly/3BJcODS
🖐 Встречаемся на Saint HighLoad++ 22 и 23 сентября.
6 типов собеседований. Как айтишнику не провалить отбор в иностранную компанию
Существует 6 разных типов собеседований на английском языке со специфическими вопросами – что только эйчары не намудрят. Но у каждого job interview есть своя цель, и понимание этой цели поможет вам правильно подготовиться. Обсуждаем все этапы отбора: от первичного звонка с рекрутером – до финального технического интервью.
Читать...
Как мы создали шаблон функциональных требований к разработке ПО
Статья будет полезна тем, кто работает с фронтовым функционалом – системными и бизнес-аналитикам. Неважно, Junior вы или Lead, в большой работаете компании или в стартапе, – наш рассказ вас наверняка заинтересует. Поговорим не только о том, как мы докатились до такой жизни, приняли единый формат ФТ, но и том, какие именно артефакты аналитик готовит в ходе своей работы. А еще мы подробно расскажем про причины поиска подходящего формата, сложности перехода и составляющие наших ФТ.
Читать...
Участвуй в ТурбоХакатоне «Диагностика энергетического оборудования»! Это площадка по решению актуальных задач с треками по предиктивной аналитике состояния оборудования в электроэнергетике.
Два трека:
🔸Соревнование по решению задач обработки данных (реальные датасеты генерирующего оборудования электростанций ПАО «Интер РАО»);
🔹Акселератор решений по диагностике, мониторингу и контролю технического состояния энергетического оборудования.
Участие онлайн+офлайн, в командах от 1 до 5 человек.
💰Призовой фонд — 1 млн рублей.
Таймлайн:
🔸 До 30 сентября регистрация;
🔹 19 сентября - 7 октября – отбор участников для питча;
🔸 13 и 14 октября – проведение питча в Университете Иннополис;
🔹 17 октября - 17 ноября – команды решают задачи хакатона;
🔸 22 декабря – подведение итогов и объявление победителей.
Регистрация здесь
RuLeanALBERT — крупнейшая BERT-like нейросеть в опенсорсе для русского языка
Это разработка Yandex Research, исследовательской группы в Яндексе, которая занимается фундаментальным ML. Модель обучали на большой вычислительной платформе, но запустить её можно даже дома на мощном компьютере. RuLeanALBERT справляется с множеством NLP-задач, не требущих генерации, и показывает результаты, близкие к state-of-the-art (или даже более высокие — в зависимости от задачи).
Читать…
Как обезличить персональные данные
Для ML-моделей не нужны (и даже вредны) персональные данные. Но пригодятся данные, которые описывают не отдельных людей, а их группы, то есть обезличенные. Как их получить и как с ними работать? Как убедиться, что права того, чьи данные были взяты за основу, не нарушены? И где граница между персональными и анонимными данными?
Читать...
Узнай уровень своей крутости!
Специально ко Дню программиста Сбер запустил квест с реальными персонажами.
Презентация приложения для распознавания голосов птиц «Щебет» начнётся через 30 минут, а продукт ещё не до конца готов! Не теряй время – переходи по ссылке и выбирай, кто ты в команде, выполняй задания и получи возможность сделать игру реальностью!
Долги, рекомендации и социальные сети: как нас проверяют при приёме на работу
С проверками службы безопасности при трудоустройстве сталкивались 72% жителей России, а в ИТ-сфере — 74% кандидатов на вакансии. Это распространённая практика, но не все соискатели понимают, что конкретно ищут работодатели и зачем. Об этом мы расскажем в нашей статье.
https://habr.com/en/company/netologyru/blog/687256/
#career
Не упустите возможность начать карьеру в одной из самых востребованных IT-профессий!
На курсе «Профессия Data Scientist PRO» вы:
✅ Изучите одно из 3 востребованных направлений на выбор — дата-аналитику, дата-инженерию или машинное обучение.
✅ Освоите Python, библиотеки для анализа данных и машинного обучения, SQL, Git, научитесь работать с Power BI и другими актуальными для дата-сайентиста инструментами.
✅ Попрактикуетесь на задачах с реальными данными, примете участие в командных проектах и разберёте кейсы.
✅Сможете трудоустроится на позицию Junior во время обучения.
✅ Добавите до 9 проектов в портфолио.
✅ С вами будет работать личный наставник. Он не только укажет на ошибки, но и поможет разобраться в сложных темах и ответит на вопросы.
✅В период обучения пользователи получают индивидуальную карьерную консультацию, помощь в оформлении резюме и портфолио.
✨ Оставьте заявку на курс сейчас и получите 6 месяцев бесплатного обучения: https://clc.to/3m-jFQ
ML.NET: можно ли доверять машинному обучению Microsoft?
В 2018 году Microsoft разработали ML.NET – фреймворк машинного обучения для .NET разработчиков. За прошедшее время эта библиотека претерпела существенные изменения и обзавелась новыми функциями для выявления закономерностей в данных. Посмотрим, как это отразилось на качестве её исходного кода.
Читать...
Обязан ли разработчик развиваться?
Из каждого утюга раздаются возгласы, что разработчик должен развиваться день и ночь, ведь у нас такая профессия! Каждый должен обладать солидным профилем на гитхабе, для чего, придя домой после дня работы, обязан контрибутить в опенсорс-проекты. Впрочем, отдохнуть тоже можно — например, запустив в перерыве свой пет-проект и поучаствовав в хакатоне. Ночью можно совсем расслабиться и понабивать себе профиль в литкоде, а во время походов в туалет — прочитать пару статей.
Но действительно ли всё это надо? Разработчик в самом деле обязан проводить всё своё свободное время за написанием кода? А обязан ли разработчик постоянно развиваться?
Читать...
#career
Сравнение различных способов редактирования Spark DataFrame
При работе с распределенными базами данных чаще всего используют Spark и его собственные DataFrame.
В данном посте разберём различные способы создания столбцов путем преобразования, вычислений, применения регулярных выражений и т.д. Также мы сравним длительность каждого способа и какой лучше где применить.
Читать...
