¡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
😍Топ-10 Python библиотек для Data Science
В этой статье автор расскажет, Python библиотеки которые широко используются в data science, почему от 70 до 80 процентов работы дата-сайентиста это исследование и подготовка данных, какое главное преимущество NumPy, какая самая важная библиотека для машинного обучения на Python, как Gradio позволяет создавать и разворачивать веб-приложения для машинного обучения используя всего лишь несколько строк кода, а также вы узнаете почему TensorFlow это одна из самых популярных Python библиотек для создания нейронных сетей.
Читать...
Бесплатный доступ к сервису для ML-разработки для учебных программ в вузах
Локальная инфраструктура вузов не всегда подходит для решения современных ML-задач. Облачные сервисы помогают выводить научные студенческие разработки на новый уровень.
В рамках программы поддержки Computer Science в Yandex Cloud запустили уже более 100 образовательных проектов. Теперь открыт бесплатный доступ к сервису для ML-разработки Yandex DataSphere для учебных программ в вузах.
Преподаватели смогут организовать совместную работу с материалами и датасетами и обучать студентов создавать базовые модели машинного обучения, быстрее проверять код, запускать учебные исследования в области искусственного интеллекта. А студенты получат доступ к работе в Jupyter Notebook и смогут сосредоточиться на работе с кодом, а также дольше работать над моделями без автоматического отключения ноутбука.
Подробнее о программе Yandex Cloud читайте на сайте ➡️
Что делает специалиста? Кейсы
И вы добавите в портфолио новый кейс уже во вторник. Ведь Skillfactory запускает бесплатный симулятор работы в аналитике данных.
С 18 по 20 апреля вместе с дата-сайентистом Сбера Марией Жаровой будете решать бизнес-задачи с помощью анализа данных. 30 минут теории, час практики и домашнее задание — каждый день в 19:30 мск. Самые активные из вас получат полезные подарки.
На интенсиве научитесь:
-разбираться в понятиях и направлениях анализа данных;
-оценивать результаты A/B-теста вручную;
-анализировать данные с помощью Google Таблиц;
-использовать язык программирования Python.
И главное — поймете, подходит ли вам специальность и стоит ли начинать обучение.
Регистрируйтесь: https://go.skillfactory.ru/WafMRg
🚀 Смотрите международную конференцию Data Fusion 2023 в прямом эфире прямо сейчас! Конференция посвящена работе с данными и развитию технологий искусственного интеллекта.
Data Fusion 2023 – это точка сближения науки и бизнеса. Конференция будет полезна разработчикам и специалистам в области Data Science, CDO, бизнес-заказчикам DS-продуктов и сервисов, представителям государства и науки.
Присоединяйтесь к экспертам Банка ВТБ, Яндекса, Сколтеха, «Газпром нефти», ВШЭ и многим другим.
👉 Смотрите международную конференцию Data Fusion 2023 по ссылке: https://cnrlink.com/datafusion2023online
🤔10 вопросов на позицию специалиста по Data Science
В этой статье автор вам расскажет, как зачастую могут выглядеть вопросы на собеседованиях на junior/middle позиции, почему даже джуниоры востребованы как никогда, какие позиции подразумевают весьма обширный багаж знаний, а также вы узнаете когда можно смело начинать ходить на собеседования.
Читать...
Сколтех и НИУ ВШЭ приглашают студентов выпускных курсов математического и IT-бакалавриата помериться силами в решении сложных математических задач машинного обучения в рамках Олимпиады Math of Machine Learning 2023.
Самое главное: победа в олимпиаде приравнивается к успешному прохождению вступительных испытаний для поступления в совместную магистратуру Сколтеха и НИУ ВШЭ «Математика машинного обучения».
Регистрация открыта до 24 апреля включительно
Хотите испытать себя? Отправьте заявку на участие!
😲Data Science для начинающих: 12 проектов на Python за 3 часа
В этой статье автор расскажет, как прокачать свои навыки, какой фреймворк использовать для создания проектов, как научится обрабатывать и визуализировать данные, а затем и развёртывать созданные приложения, а также вы узнаете как с первых строчек кода на Python получить веб-приложение. которое обновляется в режиме реального времени.
Читать...
🚀Data Science: лучшие учебные курсы и программы сертификации
В этой статье автор расскажет, как проектировать системы обработки данных, как создать и ввести в эксплуатацию системы, как использовать модели машинного обучения и обработки данных, а также вы узнаете, какие есть программы сертификации и почему это повысить ваш шанс стать Data Scientist.
Читать...
Школа анализа данных Яндекса вновь открыла приём заявок — он продлится до 7 мая. Успейте зарегистрироваться, чтобы получить возможность учиться у топовых учёных и IT-специалистов.
Программа длится 2 года, обучение бесплатное. Можно выбрать одно из направлений: data science, инфраструктура больших данных, разработка машинного обучения или анализ данных в прикладных науках.
Чтобы учиться в ШАДе, важно интересоваться машинным обучением, обладать хорошей математической подготовкой и владеть одним из языков программирования. Заполните анкету уже сейчас: https://clck.ru/344m93
Если вы хотите узнать, как устроена учёба в ШАДе и кем можно стать после выпуска, регистрируйтесь на День открытых дверей — он пройдёт 13 апреля: https://academy.yandex.ru/dataschool/enroll#openday
🚀Самообучение в Data science, с нуля до Senior за два года
В этой статье автор расскажет, как учиться эффективно и бесплатно, как понять, что такое Data science/машинное обучение и подойдет ли оно вам, и будет ли вам интересно заниматься именно data science, какие есть принципы эффективного обучения, а также вы узнаете что и как учить в программировании, как учить SQL, и почему нужно учить именно Python.
Читать...
😮Как стать разработчиком с нуля
В этой статье автор расскажет, как стать востребованным программистом с нуля и на что обращать внимание в ходе обучения, что нужно знать, как найти первую работу в IT, что спрашивают у Джунов на собеседовании, что делать, если вам не хватает знаний до вакансии Джуниор-программиста, а также вы узнаете какие языки программирования нужны для Data Science.
Читать...
🧑💻Как выучиться на Data Scientist: наиболее востребованные технические навыки
В этой статье автор вам расскажет, что нужно знать чтобы стать Data Scientist, почему лучше учить пайтон, зачем изучать Pandas, как изучать машинное обучения, а также вы узнаете для чего нужно знать SQL и как его использовать.
Читать...
👤Стоит ли идти в Data Science?
В этой статье автор расскажет, насколько много в сфере программной разработки работы, что вообще такое «наука о данных», почему программная инженерия даёт общие навыки, как машинное обучение станет обычным инструментом для разработчиков ПО, а также вы узнаете почему Бизнес ещё не готов к ИИ.
Читать...
Data Secrets — первый журнал в области науки о данных.
Нейронные сети, Machine Learning, Data Science - знакомые слова, но считаешь, что это очень сложно? Здесь на практических примерах освещают последние достижения в этой области и учат азам:
Присоединяйся: @data_secrets
🧑💻Работа в Data Science: что важно знать и как этому научиться
В этой статье вы узнаете, кто такой Data scientist, что он умеет, какие навыки нужны в этой сфере, что нужно знать в Python, а также вы узнаете сколько нужно знать математических формул чтобы понимать базовые вещи в Data Science.
Читать...
Научитесь обучать модели компьютерного зрения и превращайте настоящее в будущее..
Яндекс Практикум запускает курс «Компьютерное зрение на базе нейронных сетей». Он подойдёт тем, у кого уже есть опыт в Data Science. В программе — «три кита» компьютерного зрения: классификация, детекция и сегментация.
За 3 месяца вы обучите модели, которые умеют:
— определять границы и сетку для пазла Судоку,
— узнавать настроение человека по фотографии;
— выявлять элементы дорожного движения для беспилотного автомобиля.
— сегментировать спутниковые снимки, чтобы определять местоположение объекта.
Вы освоите полный цикл работы с CV-моделями с нуля до релиза. А ещё — будете учиться у наставников — экспертов в области компьютерного зрения.
Записывайтесь в первый поток и работайте над технологиями, о которых писали фантасты.
