اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
Data Science | Machinelearning [ru]
رفتن به کانال در 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
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Data Science | Machinelearning [ru]
کانال Data Science | Machinelearning [ru] (@devsp) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 20 028 مشترک است و جایگاه 6 726 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 33 725 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 20 028 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 18 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -63 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -3 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 8.21% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 4.21% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 1 645 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 843 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 7 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند llm, nvidia, контекст, openai, архитектура تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“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”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 19 ژوئن, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامهها تبدیل کردهاند.
20 028
مشترکین
-324 ساعت
-507 روز
-6330 روز
آرشیو پست ها
💬 Внедрение ИИ в общение с клиентами
Статья исследует развитие ИИ в общении с клиентами и его интеграцию в бизнес. Обсуждаются успехи и сложности внедрения чат-ботов, важность настройки под бизнес-цели и перспективы замены сотрудников ИИ.
Читать...
📝 Подборка вакансий для джунов
QA Automation Engineer Junior (Python)
• Python, PyTest, ООП, SQL, PostgreSQL
• Уровень дохода не указан | от 1 года
Data Engineer
• Python, SQL, ETL, Docker, Kubernetes, Apache Airflow
• Уровень дохода не указан | опыт не указан
Инженер данных/Data Engineer в Управление анализа данных
• SQL, Jira, Confluence, Hadoop, Bitbucket
• Уровень дохода не указан | опыт не указан
Младший аналитик
• Python, SQL, Microsoft Excel, Английский язык, Анализ данных, Машинное обучение, Нейронные сети
• от 130 000 ₽ | опыт не указан👩💻 Поиск самого часто встречающегося элемента в списке
Напишите функцию, которая принимает список и возвращает элемент, который встречается чаще всего. Если таких элементов несколько, вернуть любой из них.
Пример:
numbers = [1, 3, 2, 3, 4, 1, 3, 2, 1]
result = most_frequent(numbers)
print(result)
# Ожидаемый результат: 3 (или 1, если в списке оба встречаются одинаково часто)from collections import Counter def most_frequent(lst): count = Counter(lst) return max(count, key=count.get) # Пример использования: numbers = [1, 3, 2, 3, 4, 1, 3, 2, 1] result = most_frequent(numbers) print(result) # Ожидаемый результат: 3
🎞 Как за 6 промтов к ChatGPT создать Python скрипт, скачивающий видео с YouTube для просмотра на телевизоре через Kodi
Статья рассказывает, как с помощью Python и ChatGPT создать скрипт для автоматической загрузки видео с YouTube и генерации метаданных (описаний и обложек) для интеграции с медиацентром Kodi.
Читать...
⚡️ Он бросил кисть и молоток ради ИИ-приложения. Сумасшествие или гениальность?
Рома, без опыта в IT и бизнесе, решил создать вашего личного ИИ-репетитора, который знает как учить эффективно. Почему человек с заводским прошлым уверен, что сможет изменить ваш подход к обучению?
👉 Подписывайтесь на "Так, Рома взялся делать стартап" и узнайте первыми: https://t.me/romastartup
🔥 Самые интересные статьи за последние дни:
• Делают всё роботы, а не человек! Как работать меньше, но продуктивнее? Обзор шести нейросервисов
• Пишем свою Diffusion модель с нуля
• Apple Intelligence на Андроид? Обзор ИИ, портированных на мобильные устройства с локальным запуском
• Как мы обучали LLM для поиска уязвимостей в смарт-контрактах Solidity
• Нейросети, мошенники и «мамонты»: как искусственный интеллект меняет кибермошенничество
👩💻 Проверка, являются ли две строки анаграммами
Напишите функцию, которая принимает две строки и проверяет, являются ли они анаграммами. Анаграммы — это слова, которые содержат одинаковые буквы в одинаковом количестве, но в разном порядке. Игнорируйте регистр и пробелы.
Пример:
result1 = are_anagrams("listen", "silent")
print(result1) # Ожидаемый результат: True
result2 = are_anagrams("hello", "world")
print(result2) # Ожидаемый результат: Falsedef are_anagrams(str1, str2): # Удаляем пробелы и приводим к одному регистру str1 = ''.join(str1.lower().split()) str2 = ''.join(str2.lower().split()) # Проверяем, равны ли отсортированные символы return sorted(str1) == sorted(str2) # Пример использования: result1 = are_anagrams("listen", "silent") print(result1) # Ожидаемый результат: True result2 = are_anagrams("hello", "world") print(result2) # Ожидаемый результат: False
⚙️ Нейросетевой апскейлинг дома: вторая молодость для классических мультфильмов
Статья рассказывает, как с помощью нейросетей улучшить качество старых видеозаписей, включая VHS и DVD. Описываются инструменты, процесс и результаты с примерами, доступные каждому без глубоких технических знаний.
Читать...
📝 Подборка зарубежных вакансий
Python Developer/Data Scientist
• Python, Pandas, NumPy, NLP, TensorFlow, Keras, SQL, Git, Docker, NoSQL
• от 5 500 $ | от 3 лет
Database Administrator
• ClickHouse, PostgreSQL, Python, Linux, Bash, LVM
• до 5 000 $ | опыт не указан
Python QA automation developer
• Python, Linux, HTTP, TCP, CI/CD, DevOps
• до 5 000 $ | опыт не указа🕵️♂️ Держи код чистым
Никогда не думал, что через пару недель сам не разберёшься в своём коде? А коллеги тем более. Это реальность, если писать быстро и «как получится».
✔️ Совет: трать 10 минут после завершения задачи, чтобы убрать мусор, оставить комментарии и структурировать код. Это спасёт и тебя, и тех, кто будет работать с ним после тебя.
⚙️ Пишем свою Diffusion модель с нуля
Статья предлагает разобраться в устройстве Diffusion моделей, их математике и принципах работы. Автор делится простыми объяснениями, примерами кода и результатами генерации изображений на собственной модели.
Читать...
Многие из вас знают, что ШАД - одна из сильнейших школ для подготовки специалистов по анализу данных
Однако попасть в ШАД не так просто, нужно иметь сильную математическую базу и успешно пройти все этапы отбора.
Shad Helper готовит студентов к поступлению в Школу Анализа Данных Яндекса, AI Masters и магистратуру по анализу данных. В школе в основном ведутся занятия по высшей математике и программированию.
Все преподаватели кандидаты и доктора наук из МГУ, МФТИ, ВШЭ.
2 декабря 2024 года запускается новый поток подготовки к ШАД
💎Все преподаватели кандидаты и доктора наук из МГУ, МФТИ, ВШЭ
💎Есть система скидок за хорошую успеваемость
💎Длительность курса: ~6 месяцев
💎Оплата курса еженедельная (можно остановить обучение в любой момент)
💎Регулярные персонализированные домашние задания
💎Работа в мини-группах
💎Есть умный чат бот для студентов ( на базе gpt4)
🔗 Ссылка на телеграм @shadhelper
🎁 Для подписчиков канала скидка 30% на первоначальный взнос по промокоду DEVSP30
Реклама. ООО "Школа высшей математики". ИНН: 9728100991
erid: 2VtzqwmcPtb
📝 Подборка вакансий для лидов
TeamLead Data Analyst
• Python, DWH, ClickHouse
• до 5 000 $ | от 3 лет
Главный администратор данных (Chief Data Steward) [Governance]
• Git, SQL, Apache Kafka, NoSQL, PostgreSQL
• Уровень дохода не указан | опыт не указан
Аналитик данных, senior/lead
• SQL, Python, Apache Airflow, ETL, DWH
• Уровень дохода не указан | от 3 лет
Lead/Senior Automation QA (Python or Java)
• Python, Linux, Java, CI/CD, Docker, Тестирование API, Тестирование UI, Разработка тест-кейсов
• Уровень дохода не указан | от 4 лет
Ведущий питонист
• Python, Django, PostgreSQL, Docker
• от 150 000 до 250 000 ₽ | опыт не указан⚙️ Как обеспечить Data Quality терабайтов данных и зачем: опыт СИБУРа
Статья посвящена опыту СИБУРа в создании DQ-сервиса для обеспечения качества данных. Рассматриваются задачи DQ, архитектура решения и универсальные подходы, применимые для анализа данных в крупных компаниях.
Читать...
📈 Подборка статей для вашей карьеры
• Мои Red-Flags при устройстве в IT-компании: Как не стать гребцом. Часть 2
• Как строить карьеру в корпорации
• История: работа в чешском Red Hat
• Циничные заметки о карьере в IT от «гейткипера»
• Моя петиция EB-1A на грин-карту талантов, одобренная с первой попытки
Это — база по Machine Learning и Data Science, которая заменит вам сотни тг-каналов и сайтов. Фишка в том, что здесь опытные ML-специалисты первыми освещают новости сферы, пишут емкие разборы статей и делятся прикладными материалами.
И канал – только часть клада: ребята сделали целый сайт с научными лонгридами, ML-соревнованиями и свежими вакансиями индустрии.
Теперь вся жизнь ML-специалиста собрана в одном месте: Data Secrets
📝 Подборка вакансий для сеньоров
Data engineer
• SQL, Python, Apache Hadoop
• Уровень дохода не указан | от 3 лет
Data Engineer
• SQL, Python, Apache Airflow, Greenplum, Apache Spark
• от 250 000 ₽ | от 2 лет
Senior Data Scientist
• Python
• Уровень дохода не указан | опыт не указан
ML-инженер
• Машинное обучение, Deep Learning, Нейронные сети, Python, TensorFlow, PyTorch, Keras, Linux, Git, Docker
• Уровень дохода не указан | опыт не указан
Разработчик БД (PostgreSQL, прикладные витрины)
• SQL, PostgreSQL, ETL, Apache Airflow, Greenplum
• Уровень дохода не указан | от 3 лет
Приглашаем тебя на крутое IT-мероприятие, посвящённое AI и передовым технологиям разработки рекомендательных систем.
Регистрируйся, и в день мероприятия мы пришлём тебе ссылку на трансляцию. Или приходи очно, если ты живёшь в одном из городов.
Где и когда?
✔️ Владивосток, 26 ноября
✔️ Новосибирск, 28 ноября
✔️ Нижний Новгород, 5 декабря
✔️ Санкт-Петербург, 6 декабря
Тебя ждут крутейшие доклады, живая дискуссия и новые знания в сфере рекомендательных систем.
Количество мест ограничено — успей занять своё и прикоснуться к миру рекомендательных систем! 👌
🤔 Размер имеет значение: как исторические данные помогают на этапе дизайна A/B-теста
Статья изучает применение метода CUPED в A/B-тестах для повышения чувствительности и сокращения выборок. Рассматривается его использование на этапе дизайна эксперимента без потери статистической мощности.
Читать...
🔥 Самые интересные статьи за последние дни:
• Разбей и властвуй: как создать кастомный токенизатор в SpaCy
• Функция property() в Python: добавляем управляемые атрибуты в классы
• Что, если не трансформеры: какие альтернативы главной архитектуре нейросетей у нас есть в 2024 году
• cgroups и namespaces в Linux: как это работает?
• ML-тренды рекомендательных технологий: шесть приёмов, которые помогают угадывать желания пользователя
