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 19 992 مشترک است و جایگاه 6 718 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 33 709 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 19 992 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 23 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -85 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 0 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 7.98% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 3.64% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 1 596 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 728 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 8 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 24 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.
19 992
مشترکین
اطلاعاتی وجود ندارد24 ساعت
-417 روز
-8530 روز
آرشیو پست ها
🖥Business Science vs Data Science: чем отличаются два направления науки о данных
В этой статье автор расскажет, какие данные нужны бизнесу и какую специализацию сегодня стоит выбрать чтобы стать востребованным специалистом в компании любого направления, какие различия в Data Science и Business Science, и какими качествами и навыками должен обладать специалист Business Science чтобы быть хорошему бизнес-аналитику, а также вы узнаете как делать качественную аналитику для бизнеса.
Читать...
🧑💻Лучшие датасеты для машинного обучения и анализа данных
В этой статье вы узнаете, почему для анализа данных и машинного обучения требуется много данных, где искать датасеты, и как их использовать в различных видах анализа и машинного обучения, а также вы узнаете какие есть датасеты для машинного обучения и как с помощью них можно сделать обработку естественного языка.
Читать...
🤔Big Data: как устроены большие данные и где они сейчас применяются
В этой статье автор расскажет, почему с недавнего времени компании стали понимать ценность Big Data и начали вкладываться в специалистов по Data Science, что такое Big Data, Как генерируются данные, как данные хранятся и обрабатываются, как использовать данные собранные от всех пользователей чтобы давать более логичные и ожидаемые ответы, а также вы узнаете что делает Data Engineer и Data Scientist.
Читать...
5 вредных советов программистам: что делать, чтобы не расти в IT
1. Прокачивай только хард-скилы. Главное — взять побольше задач, тогда и зарплату поднимут.
2. Не слушай тимлида. Он боится, что ты вырастешь и займешь его место.
3. Доверяй только себе. Если достался чужой код — не спрашивай команду и переписывай не глядя.
4. Не изучай новые инструменты. Ты уже и так всё знаешь.
5. Не подписывайся на канал «Карьера в Ростелекоме». Там айтишники делятся инсайтами с проектов и становятся лучше каждый день.
А если всё-таки хочешь вырасти до сеньора: послушай и сделай наоборот
Реклама ПАО «Ростелеком»
erid:Pb3XmBtzszFHdgANfiWTQU1d2K32RZy2h4ByzRt
🚀Как стать экспертом в Data Science: пошаговый план обучения
В этой статье автор расскажет, почему сейчас в науке о данных используются два основных языка: Python и R, как быстро разобраться в теории языка R, что важно освоить в Python, какие в нем есть библиотеки, зачем нужно знать математику, а также вы узнаете почему быть программистом без знания алгоритмов страшно, а Data Scientist’ом — опасно.
Читать...
⚡️Как специалисту по Data Science написать классификатор, если часть данных неверно размечена
В этой статье автор расскажет, что такое неверная разметка и почему это происходит, как найти в выборке неверно размеченные объекты, как обучить алгоритм на той разметке которая есть, а также вы узнаете какой есть финальный метод классификации и как делать другой подход к переразметке выборки.
Читать...
🤔Какие алгоритмы и структуры данных нужно освоить начинающему специалисту по Data Science
В этой статье автор расскажет, какие алгоритмы более популярны и востребованы, и почему их нельзя разделять на то что пригодится а что не пригодиться, почему лучше всего выбрать любой курс/учебник/лекции по алгоритмам и посмотреть содержание, а также вы узнаете как начинающему data scientist’y определиться с ближайшей целью своего развития.
Читать...
🧑💻Практика Data Science: где искать датасеты и что с ними делать
В этой статье автор расскажет, почему в процессе изучения Data Science важна практика, где брать данные и что с ними делать, какие библиотеки Python содержат в себе наборы данных на которых можно практиковаться начинающим датасаентистам, какие базы данных используют для работы с изображениями, а также вы узнаете где найти подборки датасетов на самые разные узкоспециализированные тематики.
Читать...
Чего ожидать мидл-разработчику, который хочет расти в профессии? Поговорим про это с Саматом Галимовым, ведущим подкаста «Запуск завтра», бывшим техническим директором Букмейта, RAWG и Pure. Вместе разберёмся, что технический директор ждёт от разработчиков, и как выстраивать работу в команде и с проектами.
→ Бесплатно, 19 апреля в 19:00 Мск
Спикеры:
◾️Самат Галимов, работал техническим директором Букмейта, RAWG, Pure. Сейчас — ведущий подкаста «Запуск завтра», а ещё проводит аудит, наводит порядок и запускает разработку.
◾️Влад Кяуне, методист Яндекс Практикума.
Вы узнаете:
— по каким принципам техдиректор набирает разработчиков в команду;
— в чём разница между разработчиками уровня джуниор, мидл и синьор;
— как работать с проектными задачами: определять стоимость и вгружаться в проект.
В прямом эфире вы сможете задать эксперту вопросы и выяснить все интересующие детали.
→ Зарегистрироваться на вебинар
🖥Специалист по Data Science в 2023 году
В этой статье вы узнаете, что же такое Data Science, как работать с графиками, функциями, формулами, почему в Big Data тоже есть своя специализация, насколько пакет MySql востребован Data Scientist, зачем Data Science бизнесу, а также вы узнаете что такое Data Mining и какие есть отдельные направления в Big Data.
Читать...
🧠Базовые знания Data Science: что и где нужно изучить новичку
В этой статье вы узнаете, где используется Data Science, что делают специалисты в этой сфере, что необходимо знать по минимуму для такой работы а также вы узнаете почему вам понадобиться минимум знаний на начальном этапе, но дальше все будет сложнее и нужно получать новые знания или углублять имеющиеся в конкретной области.
Читать...
26 апреля X5 Tech проведет свой первый X5 Data science meetup
На нем поговорят про Data-спецназ X5 Tech, адаптацию ML-моделей под изменение поведение пользователя на примере умной колонки, как освободить сотрудников от классификации обращений на 1000+ классов, а также чем может заниматься математик в ритейле.
Спикеры:
🗣 Мария Шабалкова, владелец продукта «Платформа А/Б-тестирования», X5 Tech
🗣 Александр Сахнов, руководитель направления мультивариативного анализа, X5 Tech
🗣 Прохор Гладких, DS Team Lead, SberDevices
🗣 Андрей Сон, Junior DS, Alfa-Bank
Митап состоится онлайн.
26 апреля, 18:00
Ссылка на регистрацию
😲Ожидания vs. Реальность: чем отличается изучение Data Science и настоящая работа
В этой статье автор вам расскажет, почему основная работа ведётся на удалённом сервере, что такое SQL, в связи с чем эксперимент и запуск продукта совершенно разные вещи, что такое A/B-тесты и почему они важнее обучения модели, а также вы узнаете зачем нужно общаться с людьми из разных сфер и почему настоящая работа Data Science-специалиста совершенно не похожа на создание любительских моделей машинного обучения для Kaggle.
Читать...
👤Какое направление Big Data выбрать и какие перспективы у новичков
В этой статье вы узнаете, какие есть направления в Big Data, какие задачи решают различные специалисты и как выбрать наиболее подходящее направление, а также вы узнаете стоит ли сейчас начинать карьеру в больших данных и насколько это востребованное направление.
Читать...
❓ Как стать высокооплачиваемым специалистов в ML?
Совершенствуй мастерство ML в сообществе единомышленников. 25 апреля — старт продвинутого онлайн-курса «Machine Learning Advanced» от OTUS.
Приглашаем на курс тех, кто хочет вырасти до позиции Middle или Senior уровня.
🧑💻 В программе:
- Продвинутые ML-алгоритмы и кейсы решения нестандартных задач
- Работа в production: настройка окружения, оптимизация кода, построение end-to-end пайплайнов и внедрение решений.
- Уникальный исследовательский проект по машинному обучению
⚠️ Вебинары в формате Live coding, где преподаватель с «чистого листа» показывает решение актуальных задач ML.
Ответьте на 10 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на углубленном курсе - «Machine Learning. Advanced» от OTUS и его партнера — Сбера.
👉 ПРОЙТИ ТЕСТ:
https://otus.pw/PACT/
Реклама. Информация о рекламодателе на сайте otus.ru
🤔Почему Python хорош для Data Science и разработки приложений
В этой статье автор расскажет, чем Python хорош для команды, в которой есть как разработчики, так и специалисты по Data Science, почему для разработчиков встроенный интерпретатор тоже может быть полезен,и почему этот язык быстро и интенсивно развивается, а также вы узнаете почему Python широко используется в области Big Data.
Читать...
🚀7 советов для новичков в Data Science
В этой статье вы узнаете, почему большая часть курсов и учебников по Data Science описывает базовые алгоритмы и навыки, которые нужны для успешного выполнения различных задач, но когда дело доходит до настоящих проектов, оказывается, что эти знания далеки от рабочих реалий, поэтому вы получите 7 советов которые помогут вам изучить эту сферу, а также вы узнаете как получить максимум практического опыта и подготовиться к работе Data Scientist’ом.
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.
Теперь дни быстрого найма будут проходить регулярно. Чтобы вам было удобно следить за расписанием, собрали его на отдельной странице.
Ближайшее мероприятие:
• 24-28 апреля — Fast Track для аналитиков и разработчиков метрик. Офер за 5 дней в отдел аналитики и метрик Поиска.
Зарегистрироваться
😵Основные инструменты Data Scientist
В этой статье вы узнаете, почему основным языком программирования для Data Science является Python, какую среду разработки использовать, какие нужны библиотеки для анализа данных, какие библиотеки нужно применять в машинном обучении, а также вы узнаете как автоматизировать пайплайны для регулярного запуска, что такое DevOps и другие полезные практики.
Читать...
Аналитики данных — настоящие супергерои и занимают 1 место в рейтинге профессий с самым большим спросом на рынке труда до 2025 года (по данным Всемирного экономического форума).
Как стать таким специалистом?
Приходите на бесплатный симулятор работы в аналитике данных с 18 по 20 апреля и вместе с дата-сайентистом Сбера Марией Жаровой будете решать бизнес-задачи с помощью анализа данных. 30 минут теории, час практики и домашнее задание — каждый день в 19:30 мск. Самые активные из вас получат полезные подарки.
На интенсиве научитесь:
-разбираться в понятиях и направлениях анализа данных;
-оценивать результаты A/B-теста вручную;
-анализировать данные с помощью Google Таблиц;
-использовать язык программирования Python.
И главное — поймете, подходит ли вам специальность и стоит ли начинать обучение.
Регистрируйтесь: https://go.skillfactory.ru/WafMRg
