fa
Feedback

فریب کلاهبرداران را نخورید! تل‌متریو این کانال‌ها را شناسایی و برچسب‌گذاری می‌کند 👉 برای مشاهده برچسب، اشتراک تهیه کنید

Data Science | Machinelearning [ru]

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. MAX - https://max.ru/devsp Личный блог - @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 19 642 مشترک است و جایگاه 6 711 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 33 429 را در منطقه روسيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 19 642 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 12 نوامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -122 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -7 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

  • وضعیت تأیید: تأیید نشده
  • نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 7.57% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 4.54% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
  • دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 1 486 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 892 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
  • واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 5 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. MAX - https://max.ru/devsp Личный блог - @just_genych По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin РКН: https://vk.cc/cJPGXD”

به لطف به‌روزرسانی‌های پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 13 نوامبر, 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.

19 642
مشترکین
-724 ساعت
-387 روز
-12230 روز
آرشیو پست ها
​​👤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...

​​🧑🏼‍💻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...

​​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

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

​​🤔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...

​​👾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...

​​​​😵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...

​​📊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...

​​🗄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...

​​🚀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...

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

​​📊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...

​​👦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...

​​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

​​⚡️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...

​​👤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...

👉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!

​​🔥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...

​​😶‍🌫️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...

​​🟡Тест по React JS от OTUS — Ответьте на 19 вопросов и проверьте, насколько хорошо вы знаете язык. Сможете сдать — пройдёте на продвинутый онлайн-курс по React.js со скидкой! 👉🏻ПРОЙТИ ТЕСТ ОНЛАЙН-КУРСА ПО REACT.JS  Курс доступен в рассрочку. 🎁 Пройдете успешно тест, получите доступ к открытым урокам курса. Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru