¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
Machine learning Interview
Ir al canal en Telegram
ИИ, Rust, вайбкодинг, Data Science, Deep Learning и делюсь тем, что интересно и полезно! Вопросы - @workakkk РКН: clck.ru/3FmwRz
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Machine learning Interview
El canal Machine learning Interview (@machinelearning_interview) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 30 037 suscriptores, ocupando la posición 4 590 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 21 932 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 30 037 suscriptores.
Según los últimos datos del 16 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 26, 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 20.72%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 7.24% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 6 223 visualizaciones. En el primer día suele acumular 2 175 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 40.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como claude, llm, контекст, hermes, nvidia.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“ИИ, Rust, вайбкодинг, Data Science, Deep Learning и делюсь тем, что интересно и полезно!
Вопросы - @workakkk
РКН: clck.ru/3FmwRz”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 17 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.
30 037
Suscriptores
+424 horas
-17 días
+2630 días
Archivo de publicaciones
Data Science | Machinelearning - самый большой русскоязычный канал с полезными материалами на такие темы как, Machine Learning, Data Science, Алгоритмы, Python. Так же часто публикуются крутые 🔥 вакансии.
👉 Вам сюда: @devsp
А любителям читать статьи в оригинале вот сюда:
👉 @ds_international
Добро пожаловать!
Станьте универсальным аналитиком, который сможет работать в любой сфере
Аналитик данных — это специалист, который собирает и обрабатывает данные, находит в них взаимосвязи и формулирует гипотезы для решения различных задач. Такой специалист помогает бизнесу извлекать ценность из данных и принимать взвешенные решения. Джуниор-специалисты в среднем зарабатывают от 65 000 до 90 000 рублей в месяц, а более опытные специалисты — от 110 000 до 170 000. При этом спрос на аналитиков данных превышает предложение.
Чтобы стать дата-аналитиком, нужны знания статистики, SQL, Python, маркетинговых метрик, навыки формирования рабочих гипотез, а также умение представлять результат своей работы коллегам. Освоить всё это — реальнее, чем кажется. Главное — искренний интерес к делу и желание с азартом детектива вникать в данные, чтобы напасть на след бизнес-проблемы.
На курсе «Аналитик данных» (https://netolo.gy/lkS) Нетологии вы с нуля освоите необходимые навыки, которые помогут получить новую востребованную профессию. Для того, чтобы начать обучение, вам не нужно математическое или техническое образование. Сделайте первый шаг к профессии аналитика данных.
Узнать подробнее о курсе → https://netolo.gy/lkS
Какой алгоритм является детерминированным: PCA или k-средних?
⚡️Приглашаем на вебинар «Обучение с подкреплением: от игр к реальным задачам», который пройдет 13 декабря в 10:00
В настоящее время технологии обучения с подкреплением активно применяются во многих сферах: от ритейла до автономных транспортных средств. Может быть лучше: основной сложностью этого подхода является отсутствие размеченных данных, и, к сожалению, нет формализованного подхода как данные могут быть размечены для этой задачи. Другая сложность — это формализация функции вознаграждения. От удачного ее выбора зависит конечный успех настройки алгоритма управления.
В докладе будет рассказано о применении алгоритмов обучения с подкреплением к различным задачам: от простых игровых задач до задачи навигации мобильного робота. Также будут представлены результаты сравнения различных алгоритмов в задачах избежания столкновения и навигации мобильного робота MIT RACECAR, оснащенного лидаром.
Регистрируйтесь тут👈
🎄X-MAS HACK 2022 – время исполнения желаний🎄
👨🏻💻Если ты кодишь – ждём тебя в секции «Хакатон» с кейсами от IT-компаний
💡Если ты настоящий генератор идей – ждём в секции «Идеатон», где ты сможешь предложить самые смелые идеи для бизнеса!
Даты хакатона: 15–18 декабря 2022 года
Дедлайн регистрации: 12 декабря 23:59
Регистрация и подробности:
Хакатон - https://clck.ru/32jXrY
Идеатон - https://clck.ru/32jXqm
Создавай команду или подавай личную заявку, а мы найдем для тебя крутую команду! Регистрируйся, решай новогодний кейс, заводи знакомства, перенимай опыт от топовых экспертов, стань частью X-MAS HACK! И кто знает.. возможно, именно ты заберешь главные призы!
💰Призовой фонд – 1.700.000 рублей!
🎁 Новогодний мерч, подарки от партнеров и сертификаты
🎅🏻 Менторская поддержка от топовых экспертов
🪄 Мастер-классы, лайфхаки и много полезных знакомств
Больше хакатонов и призов - https://clck.ru/32jXrh
#хакатон #идеатон
🧬 Присоединяйтесь к онлайн-митапу ВТБ «Применение ML-инструментов в бизнес-процессах», который пройдёт 8 декабря 2022 года в 18:30 по мск. Митап будет полезен всем, кто интересуется Data Science и Machine Learning.
Темы митапа:
📌 «Инструменты для автоматизации решения бизнес задач»
Спикер: Дмитрий Тимохин, Data Scientist, ВТБ
📌«Модель для матчинга резюме и вакансий»
Спикер: Ярослав Пудяков, Data Scientist, ВТБ
📌 «Модель предсказания связанности компаний для привлечения клиентов в Банк»
Спикер: Роман Гончар, лидер команды Графовой аналитики стрима КиБ и СМБ моделирования, ВТБ
📌 Q&A-сессия, модератор: Артём Летин, лидер стрима КиБ и СМБ моделирования, ВТБ
👉 Зарегистрируйтесь по ссылке, и мы пришлём вам напоминание о митапе: https://cnrlink.com/dsmeetup231
🎁 Авторы самых интересных вопросов получат фирменный мерч
Data Secrets — первый журнал в области науки о данных.
Machine Learning, Data Science, AI - знакомые слова, но считаешь, что это очень сложно? Здесь мы на практических примерах освещаем последние достижения в этой области и учим азам:
— рекомендательные системы
— прогнозирование временных рядов
— генерирование фото/видео
Присоединяйся: @data_secrets
