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
​​👉Bag of tricks для разметки текстовых данных: Часть 2. Удаление дубликатов В этой статье я расскажу об ещё одном способе собирать данные более качественно и экономить на разметке — фильтрации похожих друг на друга текстов. Читать...

​​👍Bag of tricks для разметки текстовых данных: Часть 1. Четыре способа размечать меньше В этой статье я расскажу о том, зачем вообще разработчику машинного обучения разбираться в аннотации данных, сложностях и подводных камнях, сопровождающих процесс, и о способах сократить количество ручной разметки в проекте. Читать...

​​😈LLMClone: как клонировать себя в Telegram В статье рассматривается простая идея, состоящая в том, чтобы зафайнтюнить языковую модель на личных сообщениях, выгруженных из Telegram-чатов. Читать...

​​👥Как мы создавали сервис для хостинга ML-моделей на базе Kubernetes и AIOHTTP: опыт Контура В этой стать расскажу, как наша команда справляется с сервингом сотни моделей и какие решения мы для этого разработали. Читать...

​​🦾Сильный ИИ. Элира1. Увеличение памяти ChatGPT В этой статье я расскажу о том, как можно увеличить размер запроса к ChatGPT до почти полутора миллионов символов. Читать...

​​😻Вестник Midjourney: новая документация, генерация фрагментов и тюнер стилей В этой статье рассказываю о нововведениях и различиях между релиз- и альфа-версией. Читать...

​​👨‍💻Как с помощью ChatGPT писать SQL-запросы. Несколько кейсов В статье расскажу о том, как ChatGPT может сэкономить время и усилия начинающего специалиста по SQL. Читать...

​​😉Вредные советы по подготовке датасета В этой статье автор поделиться вредными советами по подготовке датасета для сервисов видеоаналитики. Читать...

​​🧠MiVOLO: новая State-of-the-Art нейросеть с открытым исходным кодом для определения пола и возраста по фотографии В этой статье хочу рассказать вам нашу историю о том, как изначально рутинная рабочая задача закончилась созданием открытой state-of-the-art нейросети, научной работой и новым датасетом. Читать...

​​💪Выборочное удаление столбцов для повышения эффективности хранения в озерах данных В данной статье мы расскажем, как сократить размер данных в рамках формата Apache Parquet за счет удаления не использующихся колонок большого размера. Читать...

​​🐘Функции и хранимые процедуры в SQL: зачем нужны и как применять в реальных примерах В этой статье вы узнаете, как устроены функции и хранимые процедуры и как их применять для повторного использования запросов. Читать...

​​🐬Python + MySQL: как подключиться к СУБД MySQL и работать с ней с помощью Python Из этой статьи вы узнаете, как подключиться к MySQL с помощью Python и выполнить основные команды для работы с данными в таблице: установка необходимых библиотек, подключение к базе данных, создание и удаление таблицы, добавление, извлечение и удаление данных из таблицы. Читать...

​​🧠«Возрождение» больших данных, оптимизация инференса LLM и новинки от AMD В этой статье вы узнаете, какие Ops-практики входят в систему MLOps, как выбрать СУБД для анализа данных и как построить платформу для DS/ML-разработчиков. Читать...

​​🤔ML SAST. Часть 1: как работают инструменты SAST и какие проблемы может решить применение машинного обучения? В этой статье мы рассмотрим основные принципы и методики, применяемые в инструментах статического анализа безопасности, обозначим существующие проблемы и рассмотрим потенциал внедрения машинного обучения. Читать...

​​👍Тонкая настройка Whisper для многоязычного ASR с помощью Hugging Face Transformers В этой статье мы рассмотрим пошаговое руководство по дообучению Whisper для многоязычного ASR с использованием Datasets, Transformers и Hugging Face Hub. Читать...

​​🧑‍💻Как систематизировать работу с входящими документами в компании с помощью OCR-инструментов. Часть 1 В этой статье мы расскажем, какие задачи решали на этом проекте, рассмотрим предложения со схожим функционалом, существующие на рынке, и покажем архитектуру предобученного классификатора документооборота. Читать...

​​🗣Сказки про ИБ в машинном обучении В этой статье мы рассмотрим, как злоумышленники атакуют модели машинного обучения, что они для этого делают и как от этого можно защищаться. Читать...

​​100 вопросов для подготовки к собесу Data Science Доброго времени суток! Представляю вашему вниманию чек-лист из 100 вопросов по Data Science. Вопросы покрывают 5 областей: SQL, Python, Machine Learning, статистику и собственно саму DS. Кому это вообще может быть полезно: желающему получить оффер в сфере DS тому, кто уже давно дата-сайнтист, но хочется освежить какие-то алгоритмы/темы кто хочет поменять стек на что-то в области анализа и присматривается к DS Собрал здесь самые частые вопросы с собесов на позицию джуна Data Science, получился так сказать 95% доверительный интервал всех возможных вопросов. Так что если разобраться в этих вопросах, с большой вероятностью Авито, Тинькофф и что у нас там ещё делает DS примет вас к себе на борт. Читать...

Канал, где собраны Бесплатные Data science курсы . 👉Data Courses — тут мы собираем все курсы по Анализу данных и машинному обучению. 👉 папка для мл-срециалистов: https://t.me/addlist/_FjtIq8qMhU0NTYy

​​🦉FineBI-g brother is still watching: как мы усовершенствовали мониторинг В этой статье мы разработали дашборд, содержащий интересующие нас и владельцев дашбордов показатели, графики, детализированные таблицы. Читать...