¡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 20 058 suscriptores, ocupando la posición 6 732 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 33 731 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 20 058 suscriptores.
Según los últimos datos del 12 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -35, y en las últimas 24 horas de -4, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.60%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 4.48% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 526 visualizaciones. En el primer día suele acumular 899 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 13 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.
20 058
Suscriptores
-424 horas
+497 días
-3530 días
Archivo de publicaciones
Онлайн-студия big tech night
12 сентября собираем IT-специалистов со всего мира на big tech night. Топовые доклады, дебаты о технологиях и интерактивы с экспертами из IT-сферы. Подключайтесь!
Зарегистрироваться
#реклама 16+
bigtechnight.ru
О рекламодателе
«У нас большие планы на будущее»: Microsoft представила свои первые собственные модели ИИ
Microsoft AI сделала крупный шаг к независимому развитию искусственного интеллекта, анонсировав сразу две новые модели: MAI-Voice-1 и MAI-1-preview.
Первая умеет превращать текст в аудиозапись длиной в минуту за меньше чем секунду на одном GPU — то есть говорить быстрее, чем успеваешь моргнуть. Вторая — MAI-1-preview — даёт представление о будущих возможностях Copilot и способна давать полезные ответы на повседневные вопросы, обучаясь на огромном массиве данных.MAI-Voice-1 уже применяется внутри Microsoft: она ведёт рубрику Copilot Daily, зачитывая главные новости дня, а также помогает создавать обсуждения в формате подкастов. Любители тестировать новинки могут попробовать модель в Copilot Labs, где ИИ произнесёт любой введённый вами текст. MAI-1-preview, в свою очередь, обучалась на 15 000 графических процессоров Nvidia H100 и сейчас проходит публичное тестирование на платформе LMArena, где её можно сравнить с другими ИИ. Глава Microsoft AI Мустафа Сулейман подчёркивает: внутренние модели компании не ориентированы только на корпоративные задачи. «Мы создаём ИИ для потребителя, чтобы он реально был полезен в повседневной жизни», — говорит Сулейман. Компания планирует внедрять MAI-1-preview в Copilot, расширяя возможности помощника, который до сих пор опирался на модели OpenAI. Microsoft AI явно нацелена на будущее: они видят потенциал в создании специализированных моделей под разные задачи и сценарии, а не одной универсальной системы. Мустафа Сулейман при этом напоминает о рисках «кажущегося сознательного ИИ» (Seemingly Conscious AI), когда люди начинают воспринимать нейросети как живых существ. По его словам, подобные иллюзии могут отвлекать от реальных проблем и создавать лишние споры о правах и гражданстве ИИ 😁 Data Science
От устаревших моделей к будущему кибербезопасности
💻 На бесплатном вебинаре расскажем:
1) Почему старые правила безопасности больше не работают
2) Что такое Zero Trust на самом деле
3) Как концепция превращается в конкретные продукты и технологии
4) Для каких реальных задач Zero Trust подходит Efros DO: модули NA, ICC, FA, NAС
✨ Подарки за вашу активность!
Среди участников вебинара будет разыгран корпоративный мерч от организаторов за самые интересные и актуальные вопросы
📅 Вебинар Zero Trust: современное прочтение правила «доверяй, но проверяй» состоится 9 сентября в 12:00–13:00 (московское время)
Узнать больше
#реклама 16+
sec.ussc.ru
О рекламодателе
GPT-5 совершила большой скачок, но заметили его немногие
Хотя GPT-5 значительно опережает GPT-4 на новых тестах — приросты доходят до 80 процентных пунктов на самых сложных задачах — релиз восприняли скорее как эволюционное обновление, а не прорыв. В Epoch AI называют две причины такой реакции.
— Первая: модели теперь выходят очень часто. Между GPT-3 и GPT-4 был всего один крупный апдейт — GPT-3.5, а после GPT-4 появлялись Turbo-версии, мини- и high-варианты, o1, o3 и, наконец, GPT-5. При таком темпе, когда новые версии выходят едва ли не каждый месяц, эффект рывка заметить сложно.
— Вторая: насыщение старых бенчмарков. Например, MMLU с почти 16 000 вопросов был пройден GPT-4 почти на 86%, а последующие версии показали лишь небольшое улучшение.
GPT-5 тестировали уже на усложненной версии MMLU-Pro, где результат составил 86%, но при переходе на новые задачи прогресс впечатляет: GPQA Diamond +54 п.п., MATH Level 5 +75 п.п., Mock AIME +80 п.п. METR Time Horizons, где оценивают сложность задач по времени решения человеком, также показал огромный скачок: GPT-3 справлялась с задачами, требующими около 9 секунд, GPT-4 — с задачами до 5,36 минут, а GPT-5 — до 137 минут. То есть прорыв GPT-5 к GPT-4 укладывается в долгосрочную экспоненту, просто он заметен не всем 😂
Как вы воспринимаете новые релизы GPT?
👍 — Эволюция, ничего сверхъестественного 🤔 — Сложно заметить разницуData Science
Алиса спорит с майором, нейросети стучат и «нано-бананы» летят. Кратко опишем новости недели.
Технологии снова удивляют: Яндекс оштрафовали за круглосуточный доступ ФСБ к «Алисе», а OpenAI напомнили, что чатбот может сообщить властям о подозрительных действиях пользователей. Между тем, нейросеть Сбера GigaChat успела проявить неожиданные либеральные наклонности, предлагая «неправильные» источники новостей, но после вмешательства снова перешла на официальный курс.
В мире финансов и технологий тоже кипит жизнь: Google выпустил забавную модель «nano-banana» для редактирования фото, Rutube проводит массовые сокращения айтишников, а Илон Маск строит конкурента Microsoft — Macrohard. В США Трамп вновь оспаривает пошлины и пытается уволить членов ФРС, а вирус PromptLock впервые применил ИИ для генерации вредоносного кода прямо на компьютере жертвы.
Что из этого удивило больше всего? Пишите в комментариях! 😮
Data Science
➡️ Самые интересные статьи за последние дни:
• Эксперимент: даём ChatGPT полный доступ к компьютеру
• Правильный путь создания python-библиотеки: от создания до публикации
• Запускаем Yolo на пятирублёвой монете или Luckfox Pico Mini
• Более мощное семейство моделей YandexGPT 4: рост качества ответов, длинный контекст, пошаговые рассуждения
• Как мы обучили Mistral 7B русскому языку и адаптировали для объявлений Авито
👩💻 Задачка по Python
Создайте Python-скрипт для обработки данных. Задача состоит в том, чтобы построить ETL-процесс, который очищает и агрегирует данные из CSV-файлов о продажах, а затем сохраняет агрегированные данные в новом файле.
Очистка данных: удаление записей с пустыми значениями в столбцах price или quantity.
Агрегация: подсчет общего количества проданных товаров и общей суммы по каждому продукту.
➡️ Пример:
•
python app.py sales_data.csv — создает новый файл aggregated_data.csv с общей суммой и количеством проданных товаров по каждому продукту.
Решение задачи ⬇️
import pandas as pd import sys def clean_and_aggregate(file_path): # Загружаем данные data = pd.read_csv(file_path) # Удаляем строки с пустыми значениями в колонках 'price' и 'quantity' data.dropna(subset=['price', 'quantity'], inplace=True) # Преобразуем колонки в числовой формат, ошибки игнорируем data['price'] = pd.to_numeric(data['price'], errors='coerce') data['quantity'] = pd.to_numeric(data['quantity'], errors='coerce') # Удаляем строки с некорректными значениями data.dropna(subset=['price', 'quantity'], inplace=True) # Агрегируем данные aggregated_data = data.groupby('product_id').agg( total_quantity=('quantity', 'sum'), total_sales=('price', 'sum') ).reset_index() # Сохраняем в новый CSV aggregated_data.to_csv('aggregated_data.csv', index=False) print("Агрегация завершена. Данные сохранены в 'aggregated_data.csv'.") if __name__ == "__main__": if len(sys.argv) != 2: print("Использование: python app.py <путь к файлу CSV>") sys.exit(1) file_path = sys.argv[1] clean_and_aggregate(file_path)
👩💻 Под капотом asyncio: принципы работы и ключевые концепции
Библиотека asyncio предоставляет полный набор инструментов для организации параллельного выполнения кода в Python с использованием концепции асинхронности. Но как на самом деле работает asyncio? Давайте разберемся в ключевых принципах и понятиях.
Читать...
⚙️ Как обучить русскоязычную модель рассуждений — LRM?
В статье разбор мультиязычных моделей рассуждений от Lightblue: как они научили DeepSeek "думать" на русском, откуда взяли датасет и зачем запускали LLM как фильтр рассудительности.
Читать...
🚀 Data Picnic Х5 Tech в Сфере — встречаемся 9 сентября в Парке Горького!
На летней площадке «Сфера» Х5 Tech соберет data-сообщество, чтобы обсудить масштабируемые архитектуры, big data-решения и практики работы с миллиардами событий. Вас ждут четыре доклада от экспертов X5 Tech, Сбера и Битрикс24, а после — афтерпати с пиццей, пивом и диджеем.
Программа:
🗣 Павел Середин, X5 Tech — Шина метаданных для координации работы дата-хабов: как мы перешли с монолита на архитектуру data-mesh и решили проблему взаимодействия хабов.
🗣 Андрей Березин, Сбер — Система realtime-аналитики на 5+ млрд событий в день: эволюция платформы, архитектура и опыт масштабирования.
🗣 Анатолий Зубков, X5 Tech — Дата-контракты: теория и практика: как формализованные соглашения между командами повышают прозрачность и доверие к данным.
🗣 Александр Сербул, Битрикс24 — Опыт экстремальной миграции сервисов с Java/Netty на Rust/Tokio: что это дало в производительности и изменении подходов к разработке.
📍 Где: Сфера, Парк Горького
🕒 Когда: 9 сентября, сбор гостей с 19:15
🎶 После 22:00 — афтерпати: диджей, пицца, пиво, нетворкинг
🎟 Регистрация: по ссылке
🌌 Делай мини-проекты из собственных болей
Бесит, что каждый день ищешь одну и ту же команду в истории? Или вручную обрезаешь скриншоты? Это подсказки.
👉 Совет: собирай такие мелкие «боли» и превращай их в свои pet-проекты или утилиты. Это не только помогает себе, но и тренирует навык быстрого решения задач и проектирования под реальную жизнь.
⚙️ Архитектура проекта автоматического обучения ML-моделей
В статье ребята из Ингосстраха делятся, как автоматизировали запуск и внедрение моделей, чтобы быстрее закрывать запросы бизнеса, не утонув в бэклоге.
Читать...
Бесплатный вебинар по Deep Learning и Сomputer Vision
4 сентября в 19:00 участвуйте в бесплатном вебинаре от karpov courses "Первые шаги в Deep Learning и Сomputer Vision: учим модель распознавать героев аниме".
Преподаватель курса «Инженер глубокого обучения» Анастасия Белозерова пошагово расскажет, как создать модель классификации, и покажет реальные примеры задач, которые можно решить с помощью нейросетей.
За 1 час вебинара вы узнаете:
- Что такое Deep Learning и Computer Vision и как они работают
- Поймете, как научить модель распознавать героев аниме (на примере аниме «Наруто»)
- Как начать карьеру в сфере глубокого обучения
- Как работают нейронные сети и как их обучать
Участников вебинара ждут подарки.
Регистрируйтесь - будет интересно!
Зарегистрироваться
#реклама 16+
karpov.courses
О рекламодателе
⚙️ Как я сделала свой первый AI-продукт с ChatGPT и капелькой любви
В этой статье я расскажу о моем опыте самостоятельного изучения основ Python и Machine Learning и создании первого проекта OneLove на базе собственной модели искусственного интеллекта (ИИ).
Читать...
⚙️ Что такое
StandardScaler из scikit-learn и зачем он нужен?
StandardScaler — это инструмент из библиотеки scikit-learn, который стандартизирует данные: приводит их к распределению со средним 0 и стандартным отклонением 1. Это важно перед обучением моделей, особенно для алгоритмов, чувствительных к масштабу (например, SVM, KNN, линейная регрессия).
➡️ Пример:
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np
X = np.array([[10, 200], [15, 300], [14, 250]])
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
print(X_scaled)🗣️ StandardScaler — must-have шаг в пайплайне предварительной обработки данных для большинства классических ML-моделей🖥 Подробнее тут
⚙️ Анализ данных: от EDA до Tinder-битвы графиков
Расскажу, как мы в МТС учили студентов EDA не лекциями, а игрой по типу Tinder, только для графиков. Был фан, был хардкор и крутые визуализации.
Читать...
🔥 ВЗРЫВНОЙ РОСТ ДОХОДА С ПОМОЩЬЮ ИИ и IT-технологий!
В папке «AI & TECH IT» собрали ВСЮ информацию для заработка на нейросетях и в сфере технологий!
Уже 1000+ человек автоматизировали рутину и начали зарабатывать. Там тебя ждут:
✦ Beauty-салон, где заявки обрабатывает нейросеть
✦ В честь дня рождения «Лаборатории Нейросетей» БОЛЬШОЙ розыгрыш
Подпишись и уничтожь конкурентов с мощью этих каналов: https://t.me/addlist/ai&tech&it
⚙️ Рекомендательная система для вашего каталога научных работ (и не только!)
Показано, как собрать рекомендательную систему на своём архиве документов, даже если там куча форматов. NLP + графы = машинный архивариус, который сам подсовывает нужные файлы.
Читать...
Собрали для Вас подборку интересных каналов.👨💻
🖥 PytStart - стартуй в Python с нами!
🐍 PythonTalk. Авторский канал, где Python, AI и здравый смысл встречаются. Разбор свежих open-source инструментов, мануалы, новости с IT-передовой и трезвый взгляд на AI-хайп.
🐍Frontender’s notes - Годные статьи для Frontend разработчиков
HTML, CSS, JS, React, Angular, Vue, TypeScript, Redux, MobX, NodeJS.
🐍Data Science | Machinelearning [ru] - Статьи на тему data science, machine learning, big data, python, математика, нейронные сети, искусственный интеллект (artificial intelligence)
🐍Node.JS [ru] | Серверный JavaScript - Все о разработке backend части на JavaScript (Node JS).
А так же: Express JS, Next JS, Nest, Socket.IO
And
🐍Python Tech Code — все, что нужно, чтобы стать настоящим гуру в программировании на Python.
➡️ Простой и понятный материал.
➡️ Практические примеры и увлекательные задачи.
➡️ Подсказки, советы и полезные ресурсы.
🐍Indigo Python - твой путь к мастерству в коде!
🐍Вакансии для тестировщиков - канал с вакансиями для тестировщиков.
🔵Вывожу за грань обыденного предпринимателей и классных людей!
Я Ася ментальный микрохирург, интегративный психолог/эзотерик
Помогаю 15 лет вырасти многократно в доходе, энергии, обрести баланс, любовь, счастье
Жду тебя: https://t.me/bazenova1
Хочешь участвовать в подборке? Пиши!
📈 Подборка статей для вашей карьеры
• Эволюция архитектур нейросетей в компьютерном зрении: сегментация изображений
• Заяц не вырастет в акулу. Или секреты гибкой инженерной культуры от Александра Бындю
• Все, пора увольняться: что я поняла после работы в токсичных командах
• Базовое программирование, или Почему джуны не могут пройти к нам собеседование
• Я стал аналитиком, потому что не смог быть программистом
