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

Red:Frontender's notes [ru]Rusia33 728 Tecnologías y Aplicaciones6 730...

📈 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 19 991 suscriptores, ocupando la posición 6 730 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 33 728 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 19 991 suscriptores.

Según los últimos datos del 22 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -88, y en las últimas 24 horas de -13, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 8.15%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.63% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 630 visualizaciones. En el primer día suele acumular 725 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 23 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.

19 991

Suscriptores

-1324 horas

-487 días

-8830 días

1 630

Visitas de la publicación

~ 72524 horas

~ 85448 horas

8.15%

Tasa de compromiso

~ 1

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

19 989

💪 Тренды, новые подходы и вызовы в ML-индустрии: онлайн-митап для специалистов в области машинного обучения Записываем в календари: 25 октября, ML Party, бесплатно по регистрации. Узнаете, как методы обучения с подкреплением позволяют повысить полезность, безопасность и правдивость генеративных моделей. Эксперты Яндекса объяснят, как они группируют предложения магазинов в карточки товаров и при чём тут HNSW и CatBoost, и расскажут о проекте на стыке ML-технологий и ecom-продукта. Регистрация…

19 989

🦾Как Guidance выводит ИИ на новый уровень: инструмент для эффективного управления моделями В данной статье мы рассмотрим его особенности и разберемся, что же это за "зверь". Читать...

19 989

👤Каталог данных — почему без него непросто и как всё организовать с максимальной пользой В этой статье автор расскажет о проблематике работы с данными (и о доверии), и о плюсах, которые даст вам каталог данных. Читать...

19 989

Бизнес, данные и кибер-футуризм: Alfa Data Science Meetup #3 🪩 27 октября в Екатеринбурге пройдет хардовый Alfa DS Meetup #3 Business. Участникам предложат посмотреть на ценности, метрики и особенности CLTV через призму бизнеса и аналитики. Ребята из Альфы расскажут о том, как успешно справляются с рутиной с помощью машинного обучения, а также всех гостей ждет два отдельных трека докладов. Только для очных зрителей будет доступна закрытая панельная дискуссия с приглашенными спикерами из билайна и СберМаркета про особенности разработки и применения моделей CLTV и Networking Party. Когда: 27 октября в 19:00 (по местному времени) Где: г. Екатеринбург, ул. Горького, д. 7А (офис Альфа-Банка) + онлайн-трансляция Успейте зарегистрироваться на митап по ссылке — количество мест ограничено! Реклама. АО "АЛЬФА-БАНК" erid: 2Vtzqxm7VW4

19 989

🦙Как «воспитать ламу» и ускорить ML-эксперименты В этой статье мы рассмотрели проведение ML-экспериментов от подготовки данных до деплоя инференс-инстансов. Читать...

19 989

🧠Потоковая обработка данных: анализ альтернативных решений В этой статья я хочу сделать краткое сравнение между двумя opensource-продуктами Apache Spark и Flink, а также рассказать об одной интересной особенности Spark, которую мы реализовали в коннекторе. Читать...

19 989

ML&DS митап от Ozon Tech 25 октября | 19:00 мск онлайн и офлайн Ozon собрал экспертов по машинному обучению и data science, чтобы устроить оверполезный вечер. Что обсудят: 1. Общую логику обучения нейросетей, выкатку DeepFM в прод и подводные камни в процессе. 2. Компоненты ML-инфраструктуры Ozon, результаты и планы её развития. 3. Какие алгоритмы оптимизации и машинного обучения используют команды для управления ставками в рекламных кампаниях. 4. Устройство поисковых подсказок в Ozon и процесс внедрения в них персонализации. 5. Любую важную для вас тему со спецами Ozon Tech в перерывах между докладами за пиццей🍕 Бронируйте себе место в офисе для живого общения или регистрируйтесь на онлайн. Зарегистрироваться

19 989

😶‍🌫MLOps в билайн: как катить машинное обучение в production без ML-инженеров. Часть I В этой статье речь пойдет о нашем опыте создания ML-платформы, которая помогает дата-сайентистам самостоятельно управлять всем жизненным циклом ML-моделей — от разработки до постановки в production. Читать...

19 989

👤Как PaaS решил проблемы стандартизации разработки сервиса одной утилитой В этой статье автор расскажет, почему этот инструмент так важен для разработчика и что он умеет, а что нет. Читать...

19 989

Erid: Kra23aR2o 28 октября стриминг выйдет за пределы ваших экранов на конференции PlayButton 2023 Спикеры из команд разработки соберутся на большой конференции Кинопоиска о стриминге и обсудят, как из смелых идей появляются фичи и продукты будущего. Ребята поделятся решениями, которые создают и развивают на контентных сервисах, расскажут про умные рекомендации и работу с платформами. Приходите, чтобы узнать, как из мира фантазий создаётся реальность. В программе доклады про нейросети, генеративные технологии и другие решения, которые уже сейчас упрощают жизнь разработчикам. Мероприятие пройдёт онлайн и оффлайн в Москве. Чтобы стать участником, нужно заполнить анкету и пройти модерацию. Количество мест ограничено. Реклама. ООО «КИНОПОИСК» ИНН 7710688352

19 989

🖥Построение ML-пайплайна для рекомендательной системы с помощью Google Cloud Platform В этой статье автор рассмотрит опыт по построению end-to-end рекомендательной ML-системы визуального поиска похожих товаров с помощью инструментов, предоставляемых облачной платформой. Читать...

19 989

🥸Kornia — библиотека компьютерного зрения В этой статье я расскажу о библиотеке для решения задач компьютерного зрения. Читать...

19 989

💥Прокачайтесь бесплатно в машинном обучении на бесплатных Тренировках по ML от Яндекса ML — новое направление Тренировок от Яндекса, которое посвящено классическому машинному обучению. Курс разработан совместно со Школой анализа данных и подойдёт для выпускников технических вузов и начинающих ML-специалистов. Тренировки пройдут с 30 октября по 29 ноября. Тренировки по ML — это отличная возможность прокачаться в теме, закрепить знания и подготовиться к отбору в IT-компанию. Здесь вас ждут лекции от экспертов Яндекса, домашние задания и еженедельные онлайн-разборы. 🏆 Участники, которые проявят себя лучше других, получат фаст-трек в Яндекс, а те, кто пройдёт больше половины курса — сертификат о прохождении, который украсит портфолио. Как проходят Тренировки по ML 1️⃣ Регистрируетесь: участвовать могут все желающие бесплатно и без конкурсного отбора. Старт Тренировок 30 октября. 2️⃣ Смотрите лекции и самостоятельно решаете задачи, которые определяют ваше место в рейтинге участников 3️⃣ Проверяете себя на еженедельных онлайн-разборах 4️⃣ Получаете награды от Яндекса Я в деле! Если вы уже чувствуете себя уверенно в направлении ML, то скорее подавайте заявку к нам на стажировку.

19 989

😵‍💫О точности вычислений: как не потерять данные в цифровом шуме В этой статье я рассмотрю процесс потери точности вычислений, а также расскажу в чём же причина ошибок, если железо работает исправно, а в софте нет багов, влияющих на вычисления. Читать...

19 989

📚Введение в библиотеку Diffusers и диффузионные модели В этой статье автор расскажет как работать с сотнями предобученных моделей класса Stable Diffusion для создания изображений и аудио. Читать...

19 989

📊MLOps на примере прогноза движений акций с помощью MLRun В этой статье автор расскажет о применении MLRun в качестве инструмента MLOps. Читать...

19 989

🧐Airflow vs NiFi: исследуем оркестратор для формирования витрин данных В этой статье мы рассмотрим два известных инструмента: Airflow и NiFi, а также постараемся выявить их сильные и слабые стороны. Читать...

19 989

🤖Опенсорс-библиотеки для Python: 40+ вариантов, как упростить жизнь начинающего дата-сайентиста В этой статье автор рассмотрит опенсорсные библиотеки Python, сгруппированные по областям практического применения. Читать...

19 989

❄️Контроль за дрейфами предсказательных моделей и Popmon В данной статье я расскажу, что такое дрейф моделей, почему важно следить за ними, и как это можно сделать с помощью библиотеки Popmon. Читать...

19 989

💾Полезные методы работы с данными в Pandas. Часть 2 В этой статье мы погрузимся в применение скользящих окон для вычислений и смещение данных для анализа временных рядов. Читать...