¡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 19 949 suscriptores, ocupando la posición 6 685 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 33 644 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 19 949 suscriptores.
Según los últimos datos del 01 julio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -97, 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 6.61%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 4.18% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 319 visualizaciones. En el primer día suele acumular 835 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 5.
- 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 02 julio, 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.
19 949
Suscriptores
-324 horas
-397 días
-9730 días
Archivo de publicaciones
С приходом в Россию мессенджера Telegram и ограничением Роскомнадзора, каждый пользователь узнал о VPN и всех его прелестях. Сервисов, которые скрывают ваш фактический IP адрес, подменяя его на другой, существует великое множество, но не все они обеспечивают должную безопасность и скорость соединения.
VPN (Virtual Private Network) означает в переводе с английского «виртуальная частная сеть». VPN это своего рода туннель, который прокладывается между двумя местами в сети. Снаружи никто не видит, чем вы там занимаетесь. VPN шифрует все выходящие данные, используя свои IP. В большинстве случаев пользователи могут сами выбрать своё физическое местоположение сервера. Таким образом никто не узнает где вы находитесь и что делаете в сети.
Самое главное в выборе VPN - забыть о сомнительных бесплатных сервисах. Во время использования бесплатных VPN вы сами становитесь продуктом продажи. Ваши данные не защищены и более того, они находятся под угрозой. Правильный VPN должен быть безопасный и быстрый.
Анализ библиотеки ИИ ботов из Quake 3
https://m.habr.com/ru/post/498698/
Наука о данных это междисциплинарная область, призванная извлекать, визуализировать и генерировать знания из данных. Профессионалы, работающие в этой области, должны обладать комбинацией компетенций в сфере математики, статистики, информационных технологий с целью успешного внедрения проектов по анализу данных, в которых постоянно растет запрос на профессионалов, обладающих способностью успешно применять эти знания различных областях от бизнеса до государства.
Аналитик данных извлекает из данных смысл: структурирует их, формулирует и проверяет гипотезы, находит закономерности и делает выводы. Его работа помогает принимать решения в бизнесе, управлении и науке.
Три подводных камня машинного обучения и как их избежать
https://habr.com/ru/company/sciberia/blog/498310/
RNNLM, Word2vec, GloVe и fastText. История создания, варианты использования, преимущества и недостатки четырёх моделей обработки естественного языка.
https://proglib.io/p/obzor-chetyreh-populyarnyh-nlp-modeley-2020-04-21
В 1962 году трое мужчин обманули охрану и смогли покинуть «Алькатрас» — тюрьму, из которой невозможно сбежать. Следователи решили, что мужчины утонули после бегства, однако спустя почти 60 лет нейросеть от компаний Identv и Rothco, проанализировав миллионы фото, «опознала» двоих преступников на снимке 1975 года. То, что оказалось неподвластным человеку, сделал искусственный интеллект.
Какие еще возможности открывает Deep Learning, расскажут преподаватели SkillFactory на курсе по нейросетям. Осваивайте machine learning, Data Engineering и менеджмент, чтобы решать интересные задачи и расти профессионально. В течение 10 недель вы изучите фреймворки TensorFlow и Keras, научитесь работать со сверточными нейросетями и сможете их оптимизировать; в конце обучения проводится хакатон на реальных датасетах.
🚀Давно присмотрели курс, но откладывали обучение? Самое лучшее время, чтобы начать – сейчас! Забирайте курс со скидкой: https://clc.to/yLWZvw
Какие люди отвечают за развитие технологий и трансформацию ВТБ, какие проекты они запускают и кого ищут к себе в команду – рассказываем в серии роликов проекта Fintech Talks.
https://youtu.be/wUQ9DSJHnt8
Грамотное отслеживание взаимосвязи между поведением пользователей в онлайне и оффлайне может не только повысить продажи, но и сэкономить бюджет. Как связать поведение пользователей в сети с их покупками в магазинах?
⏰ В среду, 22 апреля в 19:00 (мск) ребята из ProductStar проводят бесплатный онлайн-интенсив: «Построение ROPO-отчета: как интернет-реклама влияет на оффлайн покупки?»
👩🏫 Кто выступит?
Анна Иванова, руководитель отдела аналитики в OWOX
👨🏫 О чем пойдет речь?
— Обсудим, какие задачи решает ROPO-отчет и для чего он нужен.
— Поговорим о существующих ключевых точках сбора данных.
— Выясним, какие инструменты необходимы для внедрения ROPO-отчета.
— Разберемся, как визуализировать собранные данные и применять их в дальнейшем.
🔥 Два самых активных участника вебинара получат сертификат на бесплатное обучение в ProductStar.
Участие бесплатное, но регистрация обязательна.
Зарегистрироваться на вебинар 👉 @ProductStarAnalyticsBot
Философия затворничества: как удаленная идентификация выручает нас в непростое время
https://m.habr.com/ru/company/smartengines/blog/497760/
Анализ зашифрованного трафика без его расшифровки
https://habr.com/ru/post/497658/
Умелый Data Engineer всегда будет при работе и зарплате! Данные — самый ценный ресурс любой компании. Научись их собирать и организовывать https://otus.pw/ZcxR/
4 месяца практики с самыми актуальными инструментами и задачами:
- Apache Spark + Spark Streaming (Онлайн-обработка)
- Хранилища данных: Google BigQuery + Vertica
- Очереди сообщений: Kafka, Confluent Platform
- NoSQL базы данных: HBase, Cassandra, ElasticSearch
- Оркестрация, мониторинг, CI, Data Quality
- Разработка дата-сервисов, витрин, приложений и многое другое!
Пройди тест, чтобы попасть в закрытое сообщество студентов и преподавателей и получить дополнительную скидку https://otus.pw/ZcxR/
Data Engineer и Data Scientist: что умеют и сколько зарабатывают
https://habr.com/ru/company/netologyru/blog/497214/
В Гарвардской школе бизнеса признали Data Science «самой привлекательной профессией XXI века». Что это значит? Начни учиться на аналитика данных сегодня, чтобы подготовиться к успешной карьере в будущем.
Кто такие специалисты в Data Science?
Это те, кто анализирует данные и занимается машинным обучением. Именно они учат Shazam распознавать песни, а Netflix — рекомендовать тебе крутой сериал на вечер. Нейросети, искусственный интеллект, бизнес-прогнозы, программы лояльности крупнейших магазинов — за всем этим стоит работа специалиста по Data Science и Machine Learning.
И много они зарабатывают?
Специалисты в Data Science очень востребованы, и компании готовы им много платить. Средняя зарплата Data Scientist в России — 200 000 рублей.
Как начать зарабатывать, если я не разбираюсь в этом?
Этому можно обучиться даже с нуля. Записывайся на курс Skillbox «Профессия Data Scientist» и получи:
👾 все необходимые навыки для работы с данными;
👾 полгода бесплатного обучения;
👾 2 специальности в одной программе;
👾 гарантию трудоустройства;
👾 доступ к курсу навсегда;
👾 дипломный проект для онлайн-кинотеатра ivi.ru в портфолио.
Жми на ссылку и смотри подробности курса: https://clc.to/2gDQ3Q.
05.12.2019 Захват движения и управление аватаром в VR
https://youtu.be/Pj5jrDk-Uco
А вы знали, что в более чем 50% вакансий на должность аналитика требуется знание SQL?
⏰ В среду, 15 апреля в 19:00 (мск) ребята из ProductStar проводят бесплатный интенсив для начинающих аналитиков: «SQL: группировка данных, подзапросы и объединение таблиц - практика».
👩🏫 Кто выступит?
Яна Манухина, Head of Data в Bookmate
👨🏫 О чем пойдет речь?
— Рассмотрим разные возможности агрегации и группировки данных.
— Выясним, что можно сделать с помощью подзапросов и что нельзя.
— Закрепим полученные знания на нескучной практике: посчитаем данные из дата-сета «Star Wars».
🔥 Двое самых активных участников получат сертификат на бесплатное обучение в ProductStar.
Участие бесплатное, но регистрация обязательна.
Зарегистрироваться на вебинар 👉 @ProductStarAnalyticsBot
Как найти себя в data science и не потерять впоследствии
https://geekbrains.ru/posts/kak-najti-sebya-v-data-science-i-ne-poteryat-vposledstvii
Может ли machine learning помочь решить задачи вашего бизнеса?
⏰ В четверг, 9 апреля в 19:00 (мск) ребята из ProductStar проводят бесплатный интенсив «Управление метриками продукта с помощью машинного обучения».
👩🏫 Кто выступит?
Айра Монгуш, CEO & Founder в Mathshub
👨🏫 Что будет на вебинаре?
— Погрузимся в язык дата-саенса
— Разберемся с основными метриками продукта
— Познакомимся со структурой ML-алгоритмов
— Решим практическую задачу предсказания оттока пользователей в телекоме на Python.
🔥 Двое самых активных участников получат сертификат на бесплатное обучение в ProductStar.
Участие бесплатное, но регистрация обязательна.
Зарегистрироваться на вебинар 👉 @ProductStarProductBot
Лекция по языковым моделям (20.03.2020)
https://www.youtube.com/watch?v=cVjFq_Ws2F0&feature=emb_logo
