¡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 20 036 suscriptores, ocupando la posición 6 734 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 33 730 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 20 036 suscriptores.
Según los últimos datos del 15 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -82, y en las últimas 24 horas de -1, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.88%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 4.47% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 580 visualizaciones. En el primer día suele acumular 896 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 16 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.
20 036
Suscriptores
-124 horas
+307 días
-8230 días
Archivo de publicaciones
📝 Подборка вакансий для сеньоров
Database Administrator
• ClickHouse, PostgreSQL, Debian/Ubuntu, Systemd, TCP/IP, iptables, SSH, x509-сертификаты, Bash, LVM
• до 5 000 $ | от 3 лет опыта
Data engineer
• SQL, Hive-SQL, Spark, AirFlow, Git, DWH, реляционные и NoSQL базы данных
• Уровень дохода не указан | от 2 лет опыта
Data-аналитик (Senior)
• SQL, PostgreSQL, Greenplum, ETL, DWH, оконные функции, оптимизация запросов
• Уровень дохода не указан | от 2 лет опыта🤔 Реальная эффективность Qwen 2.5 Coder против ChatGPT (или можно ли сэкономить 20$?)
В статье будет рассмотрена практическая проверка возможностей модели Qwen 2.5 Coder на основе задачи перевода кода из VB в C#. Узнаем, сможет ли она справиться с нюансами цикла и корректно адаптировать формулу.
Читать...
Станьте инженером данных с нуля за 5 месяцев, обучаясь на реальных задачах бизнеса.
Основная проблема обучений – оторванность от задач реального бизнеса. На курсе учился складывать 2+2, а на работе – сразу отправляют считать интегралы.
Курс-симулятор от Simulative построен таким образом, что вы сразу погружаетесь в настоящую работу: например, вы будете формировать продуктовые рекомендации для клиентов крупного телекома с помощью Clickhouse.
Обучение охватывает весь стек, который нужен специалисту: SQL, Python, Metabse, Linux, Docker, Airflow, Clickhouse, Hadoop и Spark. А также готовит к любому собеседованию – в курс включены тестовые задания, пробные интервью (технические и с HR) и многое другое.
С трудоустройством поможем, а на VIP тарифе преподаватели и HR спроектируют вам персональный трек обучения и за руку доведут до оффера. Часть стоимости курса вы оплачиваете только, когда найдёте работу.
Еще успеваете записаться в текущий поток.
По промокоду DEV дарим скидку 12%
👩💻 FlexiPrompt: Удобное создание динамических промптов в Python
Статья знакомит с FlexiPrompt — лёгкой библиотекой для генерации промптов в Python при работе с языковыми моделями. Рассмотрены её преимущества: быстрая интеграция, гибкая настройка диалога и возможность создания нескольких агентов в одной LLM.
Читать...
👩💻 Задачка по Python
Напишите функцию, которая принимает список чисел и возвращает все значения, которые являются выбросами. Выбросы определяются как значения, которые находятся ниже первого квартиля (Q1) минус 1.5 * IQR или выше третьего квартиля (Q3) плюс 1.5 * IQR, где IQR — межквартильный размах.
➡️ Пример:
Входной список: [10, 12, 14, 15, 15, 16, 16, 16, 17, 18, 19, 100] Ожидаемый вывод: [100]Решение задачи ⬇️
import numpy as np def find_outliers(data): q1 = np.percentile(data, 25) q3 = np.percentile(data, 75) iqr = q3 - q1 lower_bound = q1 - 1.5 * iqr upper_bound = q3 + 1.5 * iqr return [x for x in data if x < lower_bound or x > upper_bound] # Пример использования: input_data = [10, 12, 14, 15, 15, 16, 16, 16, 17, 18, 19, 100] result = find_outliers(input_data) print(result) # Ожидаемый результат: [100]
🤔 3750 дней разработки AI или почему боты всё ещё не захватили покер
Статья рассматривает создание AI для покера (Техасского безлимитного холдема) и анализирует его сложность как модели бизнес-отношений. Обсуждаются метрики и стратегии, которые игроки используют в изменяющемся контексте для принятия решений.
Читать...
📝 Подборка вакансий для мидлов
Data-аналитик
• Python, SQL, Apache Hadoop, Kubernetes, Docker
• Уровень дохода не указан | от 2 лет опыта
Data-инженер
• Python, Greenplum, Apache Airflow, Apache Spark, ETL, Apache Hadoop, Linux, PostgreSQL, Kubernetes, SQL
• Уровень дохода не указан | от 2 лет опыта
Data Analyst
• Python, Apache Spark, SQL, Apache Hadoop
• Уровень дохода не указан | от 2 лет опыта👩💻 Как работает модуль
os в Python для работы с файловой системой?
Модуль os в Python предоставляет инструменты для взаимодействия с операционной системой. С его помощью можно управлять файлами и директориями, получать информацию о системе и переменных окружения, а также выполнять системные команды. Этот модуль особенно полезен для кроссплатформенных сценариев.
➡️ Пример:
import os
# Получение текущей директории
current_dir = os.getcwd()
print('Текущая директория:', current_dir)
# Создание новой директории
os.mkdir('new_folder')
print('Создана директория new_folder')🗣 os позволяет удобно и кроссплатформенно работать с файловой системой, выполнять команды и настраивать окружение.
🤔 Prompt Me One More Time. Учим LLM строить графы знаний из текстов
Статья описывает метод, разработанный для автоматического наполнения графов знаний с помощью LLM, что снижает вероятность «галлюцинаций» и повышает точность ответов. Решение Prompt Me One More Time подробно представлено на TextGraphs-17 конференции ACL-2024.
Читать...
🔎 Подборка вакансий для джунов
Data-аналитик в области временных рядов (Junior)
🟢Python, pandas, numpy, scipy, matplotlib, seaborn, SQL
🟢от 40 000 ₽ до вычета налогов | 1–3 года опыта
Продуктовый аналитик/junior product менеджер
🟢SQL, Google Analytics, Tableau, Power BI, BigQuery, Looker, UML, Use Case Analysis
🟢от 100 000 ₽ на руки | 1–3 года опыта
Data-инженер
🟢SQL, C#, MS Visual Studio, Big Data
🟢от 140 000 ₽ на руки | 1–3 года опыта
👩💻 Задачка по Python
Напишите функцию, которая принимает список email-адресов и возвращает уникальные домены из этого списка. Домен — это часть адреса после символа
@.
➡️ Пример:
["user1@example.com", "user2@test.com", "user3@example.com", "user4@sample.com"]
#{"example.com", "test.com", "sample.com"}
Решение задачи ⬇️
def get_unique_domains(emails): domains = {email.split('@')[1] for email in emails} return domains # Пример использования: emails = ["user1@example.com", "user2@test.com", "user3@example.com", "user4@sample.com"] result = get_unique_domains(emails) print(result) # Ожидаемый результат: {'example.com', 'test.com', 'sample.com'}
Ваши задачи требуют мощных вычислительных ресурсов? Локальные мощности не справляются с обучением нейросетей?
immers.cloud предлагает решение:
💰 Экономия: тарифы от 23 рублей/час, оплата только за фактическое время использования
⚡️ Быстрый старт: видеокарты и серверы готовы к работе за пару минут.
📈 Гибкость и масштабируемость: 11 видеокарт на выбор, быстрый старт и масштабирование
🔧 Удобство: готовые образы для ML задач, чтобы не тратить время на настройку
Платформа также предлагает образ Ubuntu 22.04 с предустановленными драйверами, библиотеками CUDA 12.3 и CudNN: с ним можно развернуть поверх него необходимые инструменты для обучения, разработки или работы с нейросетями.
🎁 Для наших подписчиков действует бонус: +20% бонус к пополнению баланса
⚙️ Неувядающая классика или «чёрный ящик»: кто кого в битве за прогноз. Глава вторая. Продолжение
Статья продолжает разбор моделирования температурного временного ряда с двойной сезонностью. Основное внимание уделено подбору оптимальных параметров сезонной модели САРПСС для точного описания данных.
Читать...
Приглашаем вас на открытый вебинар: «Similarity Text Search (STS) - оценка текстовой схожести и семантический анализ»
⏰Дата: 14 января в 20:00 мск
Спикер: Андрей Коняев
🧩На вебинаре вы узнаете:
- Что такое Similarity Text Search
- Зачем это нужно и где применяется.
- Подходы и реальные кейсы, а так же метрики для оценки качества STS
- На практике посмотрим кейсы для русского и английского языков.
🔥В результате вебинара вы узнаете про задачу STS и её применение в современном NLP.
📚Вебинар будет полезен:
- Практикующим Data Scientist и ИТ-специалистам, которые хотят глубже погрузиться в область NLP
- Тем, кто хочет узнать, как реализовать смысловой поиск вместо поиска по полному соответствию
- Людям, освоившими основы машинного обучения, но желающими развиваться в области Data-Science.
Участники всех открытых уроков получат скидку🎁 на большое обучение
👉Регистрируйтесь на открытый вебинар по ссылке: https://vk.cc/cHeLms
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
🔥 Самые интересные статьи за последние дни:
• Не бойтесь потоков в Python, они не кусаются
• Рубрика: VPS на пределе возможностей. LLM на CPU с 12Gb RAM
• Предвзятость русскоязычных LLM: кого машина считает «обычным человеком»?
• Семантический веб: краткий обзор технологий и инструментов
• Инструмент обеспечения качества данных: от теории к практике
👩💻 Задачка по Python
Напишите скрипт, который удаляет дублирующиеся строки из CSV-файла на основе указанного столбца и сохраняет результат в новый файл.
➡️ Пример:
python remove_duplicates.py input.csv output.csv column_name
id,name,age
1,John,30
2,Jane,25
4,Bob,35import pandas as pd import sys if len(sys.argv) < 4: print("Использование: python remove_duplicates.py <input_file> <output_file> <column_name>") sys.exit(1) input_file = sys.argv[1] output_file = sys.argv[2] column_name = sys.argv[3] try: df = pd.read_csv(input_file) df = df.drop_duplicates(subset=[column_name]) df.to_csv(output_file, index=False) print(f"Дубликаты удалены. Результат сохранён в {output_file}") except Exception as e: print(f"Ошибка: {e}")
✔️ 30k аудиозаписей: наводим порядок
Статья рассказывает, как организовать и обработать огромный архив аудиозаписей дневников, созданных задолго до эпохи современных speech-to-text технологий. Рассматриваются инструменты и подходы для упорядочивания данных.
Читать...
🔎 Подборка зарубежных вакансий
Senior Data Scientist (ML / NLP / RAG)
🟢Python, SQL, Hugging Face transformers, FastAPI, TensorFlow, NumPy, PostgreSQL, pgVector, AWS ML infrastructure
🟢Уровень дохода не указан | 1–3 года опыта
AI R&D Engineer (Intern)
🟢Python, PyTorch, TensorFlow, Machine Learning, Deep Learning, Английский язык, R&D, Multi-agent systems, MLflow
🟢Уровень дохода не указан | 1–3 года опыта
Data Engineer
🟢DBT, Amazon Redshift, Fivetran, Python, ETL, Amazon Web Services, SQL, Английский язык (Intermediate)
🟢Уровень дохода не указан | 5+ лет опыта
🔄 Улучши понимание «потока данных»
Порой сложно разобраться, как данные путешествуют через сервисы, API и базу. Это может превращать даже простые задачи в ад.
👉 Совет: нарисуй схему потока данных для ключевых процессов своего проекта. Это может быть даже грубый эскиз в блокноте. Понимание архитектуры даст тебе преимущество: ты будешь видеть узкие места и быстрее разбираться с проблемами.
Приглашаем вас на открытый вебинар: «Технологии NLP сегодня: основные тренды в области и перспективы развития»
⏰Дата: 25 декабря в 18:00 мск
Спикер: Мария Тихонова
📚На занятии мы обсудим:
- Из чего складывается область NLP
- Поговорим про последние тренды в этой сфере,
возникшие с появлением современных LLM.
🔥Результаты урока:
- Вы поймете, где применяются методы NLP
- Узнаете основные тренды и перспективы развития методов NLP
- Узнаете современное состояние области в связи с быстрым развитием LLM
🧩Кому подходит этот урок:
- IT-специалистам, которые хотят расширить свои знания в Data Science
- Дата-сайентистам, желающим углубить свои знания по автоматической обработке текстов
- Тем кто самостоятельно изучает Data Science
Участники всех открытых уроков получат скидку🎁 на большое обучение
👉Регистрируйтесь на открытый вебинар по ссылке: https://vk.cc/cHaXS9
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
