¡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 19 984 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 19 984 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.
19 984
Suscriptores
-824 horas
-457 días
-7530 días
Archivo de publicaciones
Решение бизнес-задачи с помощью многофакторного кластерного анализа и здравого смысла
В рамках данной публикации я постарался не только поделиться своим практическим опытом решения аналитической задачи, но и уделить внимание профессиональным особенностям, связанным и с софт-скиллами, так как глубоко убеждён, что когнитивные умения в работе не менее важны, чем умение использовать тот или иной инструмент.
Читать...
Плантации XXI века. Как экономическая катастрофа превратила Венесуэлу в центр новой IT-индустрии
Это должно было стать временной подработкой — способом получать какие-то деньги во время учебы. Оскарина Фуэнтес Анайя зарегистрировалась на Appen, платформе для маркировки данных с помощью ИИ, когда она еще училась в колледже, рассчитывая получить хорошо оплачиваемую должность в нефтяной индустрии.
Но затем экономика Венесуэлы рухнула. Инфляция резко выросла, и стабильная «нефтяная» работа, которая когда-то была гарантирована, перестала существовать. Подработка перестала быть временной; теперь она стала её основной работой. Благо, австралийская компания с 27-летней историей и огромными прибылями казалась прекрасным вариантом для начала карьеры.
В итоге вышло не так. И теперь, несмотря на угрозы со стороны Appen, Фуэнтес решила официально рассказать о себе. Она хочет, чтобы люди понимали, на что похож ее труд, и как работает эта важная, но незаметная часть глобального конвейера разработки ИИ.
Читать...
Прогнозирование авиапассажиропотока между городами РФ
Я работаю в авиакомпанию, занимаюсь анализом продаж, что сильно связано в том числе с планированием и прогнозированием. В условиях, когда российский рынок авиаперевозок сужается, авиакомпании стремятся оптимизировать свою маршрутную сеть, а если и развиваться - то только на направлениях с высоким пассажиропотоком. Дефицит самолетов в условиях санкций делает ошибки непростительными, поэтому своей целью я ставил разработку модели прогнозирования трафика между городами РФ.
Читать...
🔥 Аналитика данных с SQL - блог ведущего дата саентиста, Ozon tech.
Здесь разобраны реальные практические задачи по работе с данными с собеседований крупных компаний.
Дата Сайентист с глубокими знаниям баз данных, пишет код намного эффективнее коллег с базовыми навыками.
SQl hub - это первоисточник материала, который появляется в платных курсах и блогах по программированию.
Рекомендуем подписаться!
Введение в диффузионные модели для генерации изображений – полное руководство
Диффузионные модели могут значительно расширить мир творческой работы и создания контента в целом. За последние несколько месяцев они уже доказали свою эффективность. Количество диффузионных моделей растет с каждым днем, а старые версии быстро устаревают
Читать...
Ищем 100 человек, которые пройдут 3 курса по IT бесплатно и дадут обратную связь!
Старая цена - 25 000 руб
Цена для тестовой группы - 0 руб 💯
👉🏻 Получить курсы тут
Хакатон с призом в 650 000 рублей
Big Data МТС готовит турнир по Machine Learning для датасаентистов, ML-инженеров и аналитиков.
Задача – определить пол и возраст владельца синтетических cookie. Участником может стать любой, от джуна до сеньора.
Призовой фонд MTC ML Cup – 650 000 рублей: 350 000 рублей за первое место, 200 000 рублей – за второе, 100 000 рублей – обладателю бронзы.
Начало – 30 января, регистрация открыта до 15 марта: простая анкета для участников и все подробности.
Кому принадлежат платформы генеративного искусственного интеллекта?
Часто новые технологические тенденции становятся «пузырями» задолго до того, как они реально становятся востребованными на рынке. Но бум генеративных ИИ сопровождается реальными достижениями на реальных рынках и реальной подпиткой со стороны реальных компаний. Такие модели, как Stable Diffusion или ChatGPT устанавливают исторические рекорды роста пользователей, а несколько приложений на основе ИИ достигли годового дохода в размере 100 миллионов долларов менее чем через год после запуска. И пора признать, что в некоторых задачах искусственный интеллект уже превосходит людей на несколько порядков. Вопрос один: кто получает основной профит от этого и кто будет владеть всем этим в будущем?
Читать...
Расскажите, что вы думаете про российские IT-компании — кто, на ваш взгляд, делает классные продукты, у кого самые крутые технологии, а кто недостаточно заботится о сотрудниках.
Опрос займёт не больше 5 минут, среди участников будет разыгран iPhone 14 Pro Max (правила тут).
👉Пройти опрос
Пишем прототип программы для обучения английскому языку с помощью OpenAI API
Хочу описать процесс создания приложения, которое работает с OpenAI API. Идея приложения возникла из потребности улучшить мой английский язык. Как говорится, если у вас есть молоток, то все проблемы выглядят как гвозди. Так как я программист, я решил написать Искусственный Интеллект, который будет заменять учителя английского языка.
Читать...
Важные исследования в области AI в 2022 г
Данная статья представляет собой свободный перевод раздела "Исследования" из доклада State of the Art 2022 (октябрь). Доклад State of the Art публикуется уже пятый год. Это подборка самых интересных вещей в мире AI.
Читать...
MedBench: NLP-задачи в медицине, модели и методы их решения
Уже некоторое время я занимаюсь изучением методов машинного обучения, в частности, касающихся автоматической обработки текстов (Natural Language Processing, NLP). В конце прошлого года мне удалось попасть на стажировку в Sber AI Lab. Оказавшись в команде проекта MedBench, у меня появилась возможность поработать над практическими NLP задачами. В этой статье я бы хотел рассказать вам о проекте, которым занимался на протяжении своей стажировки. Проект связан с использованием нейронных сетей в сфере медицины, но подробнее о нём после небольшого введения.
Читать...
Искусственный Интеллект. Самообучение играм на победу на примере «Крестики-Нолики»
Робот сыграет сам с собою много-много партий и таким образом сам научится хорошо играть. Вот такую гипотезу мы сформулировали для обучения робота.
И это сработало (!)
За 100 секунд робот сыграл сам с собой 100 000 партий и теперь во время игры с оппонентом просто достает из памяти «лучший» ход.
Читать...
Первый опыт работы с ChatGPT с примером
В процессе сотрудничества с одним из новостных порталов была озвучена задача генерации осмысленного текста по наборам тезисов. Это увеличивает время пребывания пользователей на сайте, что, в свою очередь, привлекает рекламодателей. Для этой цели воспользовались общедоступной версией ChatGPT от OpenAI.
Читать...
Почему многие путают специалистов по Data Science и аналитиков данных?
«И тут, и там про данные. Тут наука, а там анализ — вроде одно и то же. Наука же анализирует всякие штуки? Или наука о данных круче, чем анализ?»
Примерно так выглядят рассуждения человека, который пару раз слышал об этих профессиях. На деле аналитики данных и специалисты по Data Science по-разному работают с данными.
→ Аналитики больше вовлечены в бизнес. Они ищут закономерности в данных, чтобы рассказать о результатах заказчику и помочь сделать выводы. Аналитики знают, какие показатели важны для бизнеса, умеют понятно визуализировать данные и находить общий язык с коллегами.
→ Специалисты по Data Science решают технические задачи: обучают на данных машины, которые делают прогнозы. У них более сложные инструменты, основанные на математике, больше работы с данными и меньше общения.
Загляните на наш сайт, чтобы разобраться, какая профессия подходит вам больше. Там можно сравнить реальные задачи специалистов и узнать, сколько они получают, где работают и как растут в карьере
ML-задача на 30 минут: гадаем по cookie
«Я тебя по IP вычислю!» – помните такую угрозу из интернета времен нулевых годов? Мы решили выяснить, можно ли составить хотя бы приблизительное представление о человеке, обладая информацией о сайтах, которые он посещает. Мы сгенерировали полусинтетические данные, чтобы понять, насколько смелыми можно быть в этих ваших интернетах.
Приглашаем вас попробовать составить портрет пользователя на основе этих данных и посмотреть, насколько точным он получится. Также под катом вы найдете наш baseline решения, написание которого займет около получаса.
Читать...
Решение бизнес-задачи с помощью многофакторного кластерного анализа и здравого смысла
В рамках данной публикации я постарался не только поделиться своим практическим опытом решения аналитической задачи, но и уделить внимание профессиональным особенностям, связанным и с софт-скиллами, так как глубоко убеждён, что когнитивные умения в работе не менее важны, чем умение использовать тот или иной инструмент.
Читать...
Как ChatGPT за меня тестовое задание для собеседования писал
Я сейчас активно ищу работу, прохожу собеседования и иногда работодатели присылают тестовые задания, прежде чем пригласить на интервью. В очередной раз мне прислали простенькое тестовое задание, в целом много таких похожих: из списка вершин построить дерево.
Читать...
Frontender's notes - самый большой канал по фронту с актуальной инфой по
HTML, CSS, JS, TypeScript, React, Node.js и развитию Soft-skills, а также разборы вопросов для интервью и подборка крутых статей c опытом релокации айтишников в другие страны.
Вам сюда: 👉 @frontendnoteschannel
А так же небольшой канал с англоязычными статьями @frontend_international
В общем добро пожаловать!Разделяй и властвуй, или Зачем управлять данными
Сегодня, в предпраздничный день, публикую статью Кирилла Евдокимова, директора практики Data Governance GlowByte. В области данных и аналитики он работает уже около 20 лет, последние 7 лет основной фокус – это Data Governance. Как говорит Кирилл, история с управлением данными всё еще остаётся terra incognita. В статье под катом он разбирает наиболее частые ошибки, проблемы, с которыми приходится сталкиваться компаниям, вступающим на тернистый путь управления данными.
Читать...
