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 709 Tecnologías y Aplicaciones6 718...

📈 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 19 996 suscriptores, ocupando la posición 6 718 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 33 709 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 19 996 suscriptores.

Según los últimos datos del 23 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -85, y en las últimas 24 horas de 0, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.98%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.64% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 596 visualizaciones. En el primer día suele acumular 728 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 24 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.

19 996

Suscriptores

Sin datos24 horas

-417 días

-8530 días

1 596

Visitas de la publicación

~ 72824 horas

~ 84648 horas

7.98%

Tasa de compromiso

~ 1

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

19 993

Продолжается прием научных статей по искусственному интеллекту и машинному обучению на конкурс международной конференции AI Journey 2023 За лучшую статью автор получит 1 миллион рублей. Наиболее интересные работы будут опубликованы в научном журнале «Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления» и его англоязычной версии Doklady Mathematics. Издание индексируется в крупнейших библиографических базах данных научного цитирования. Авторы также смогут выступить с докладами на международной конференции AI Journey 2023. Свою работу можно подать на сайте AI Journey до 31.07. Важно, чтобы статья была написана на русском или английском языке, содержала ранее не опубликованные материалы и была оформлена по правилам конкурса. Не упустите шанс проявить себя в научной сфере и участвуйте в конкурсе. Еще не поздно!

19 993

👤Медленно меняющиеся измерения (SCDs) в эпоху облачного хранилища данных В этой статье автор расскажет как работать с медленно меняющимися измерениями при использовании облачного хранилища данных. Читать...

19 993

🧑🏼‍💻ClickHouse в ритейловом проекте В этой статье автор расскажет, как развивается it-продукт в ритейле, откуда появилась потребность в инструменте, подобном ClickHouse, и как проходило RnD для его внедрения. Читать...

19 993

5 июля состоится второй X5 Data Science Meetup 1⃣ Дмитрий Чернышев (X5 Tech) поделится опытом написания читаемого и легко тестируемого кода на PySpark 2⃣ Наталья Илюнькина (Яндекс Маркет) расскажет о методе Propensity Score для оценки эффекта без стандартных A/B-тестов 3⃣ Александр Нагаев (SberDevices) представит датасет SLOVO: мотивация, проблемы и применение Мероприятие пройдет в онлайн-формате с 18:00 до 19:30. 📍Зарегистрироваться и узнать подробности можно тут

19 993

⚡️ClickHouse: полезные лайфхаки В этой статье автор расскажет что такое ClickHouse и почему он считает его идеально подходящим мощным инструментом для аналитики. Читать...

19 993

🤔Как сэкономить свои нервы и деньги компании на перестроении структуры больших таблиц без простоя в PostgreSQL В этой статье автор расскажет, как можно сэкономить время разработчика, администратора баз данных и ресурсы сервера, используя утилиту pg_rebuild_table. Читать...

19 993

👾CI/CD в Data Science, MLOps в финтехе и тенденции в потоковой передаче данных В этой статье автор расскажет о основах концепции CI/CD и объяснить, какую роль могут играть ее практики в улучшении аналитических процессов. Читать...

19 993

😵Структурирование кредитного портфеля методами машинного обучения В этой статье автор расскажет, почему зачем кредитные организации естественным образом располагают большими портфелями клиентских кредитов, и почему разбиения кредитного портфеля на более однородные по качеству кредитов под-портфели встречается в финансах уже очень давно, а также вы узнаете почему для задачи структуризации кредитного портфеля, применимость таких методов машинного обучения как кластеризация, классификация или различные версии деревьев очень ограничена. Читать...

19 993

📊ТОП-30 ресурсов с данными для машинного обучения В этом материале мы расскажем о некоторых ресурсах с предобработанной «датой», которую вы можете использовать в своей работе. Читать...

19 993

🗄10 лучших практик написания SQL-запросов В этой статье автор поделится рекомендациями по решению распространенных проблем с SQL, с которыми часто сталкиваются специалисты по работе с данными. Читать...

19 993

🚀SkyNet придет не скоро: 10 вещей в Data Science, о которых вам никто не расскажет В этой статье мы поделимся 10 фактами о науке о данных, которые не подвергаются широкой огласке. Читать...

19 993

😶‍🌫️8 паттернов проектирования, которые должен знать каждый ML-разработчик В этой статье мы рассмотрим 8 паттернов проектирования с примерами кода на Python. Читать...

19 993

📊Что такое Data Science: объясняем простыми словами В этой статье разберемся с критическим определением этой отрасли и лучше поймем ее актуальность в современном обществе. Читать...

19 993

👦Объясните так, как будто мне 10 лет: простое описание популярного алгоритма кластеризации k-средних В статье объясним всем новичкам в мире алгоритмов машинного обучения принципы работы алгоритма K-means (k-средних), пользующегося большой популярностью при решении задач кластеризаци. Читать...

19 993

Стать сотрудником Яндекса быстрее и проще, чем кажется. Участвуйте в днях быстрого найма: решите тестовое, пройдите несколько секций собеседования и получите офер за несколько дней. Ближайшее мероприятие: • 27 июня – 2 июля — Fast Track для аналитиков-разработчиков, продуктовых аналитиков, инженеров данных и Data Scientists, офер за неделю в команду YaLM 2.0 (YandexGPT) Выбирайте команду, проект и работайте в любом офисе в России и Беларуси или в наших международных хабах в Армении, Казахстане и Сербии. Зарегистрироваться

19 993

⚡️Борьба за открытый исходный код: BI-шоудаун на вебинаре «Open-source vs пропиетарный BI» В этой статье автор расскажет, почему BI с открытым исходным кодом может быть ключевым моментом принятия решения в пользу open-source BI, и почему перед тем как писать sql запрос надо создавать правильное хранение данных. Читать...

19 993

👤Как создать платформу для управления 50 000 сотрудниками в ритейле при помощи частного облака В этой статье автор расскажет, как отслеживать эффективность сотрудников по всей стране, хранить терабайты данных и поддерживать доступность сервиса на высоком уровне. Читать...

19 993

👉Присоединяйтесь к нашему сообществу Data Analyst REBRAIN, если вы интересуетесь аналитикой данных, управлением проектами или маркетингом. У нас для вас есть множество открытых онлайн-практикумов каждый месяц, которые проводят профессиональные аналитики. В рамках практикумов мы разбираем реальные кейсы анализа данных с использованием самых актуальных инструментов, таких как Python, SQL, Tableau, бизнес-метрики и визуализация данных, статистика, теория вероятностей и другие. Уровень сложности и направление каждого практикума подобраны таким образом, чтобы каждый мог найти для себя интересные задачи и развиваться в соответствии с уровнем своей компетенции. ✔️ Подключайтесь к нам уже сегодня и начинайте развивать свои навыки в области анализа данных совершенно бесплатно!

19 993

🔥Актуальные подходы к ETL. Или EL-T? Технологический разбор В этой статье автор рассмотрит актуальные подходы к созданию данных решений и расскажет о двух проектах, где они были реализованы нестандартными способами. Читать...

19 993

😶‍🌫️Мигрируем с Qlik: как создать надежное хранилище для ваших данных В этой статье автор расскажет об опыте миграции с такого известного BI‑инструмента, как Qlik. Читать...