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
👾Особенности автоматического дифференцирования в PyTorch. Часть 1
В этой статье автор расскажет, почему PyTorch активно развивается более пяти лет и представляет собой целую экосистему для создания моделей машинного обучения на основе глубоких нейронных сетей, и как они помогают научному и бизнес-сообществу проводить исследования, вести разведку данных и проверять гипотезы.
Читать...
😵Локализация и рывок вперед: как мы разработали новый подход к облачному хранению данных для Hoff
В этой статье автор расскажет, как сделали облачное хранилище понятным и структурированным источником информации для Hoff, и почему надежность хранилища определяется качеством системы оповещений, то есть алертингом.
Читать...
😬Как развернуть Apache Superset в облаке: Docker, ВМ, Kubernetes
В этой статье автор расскажет, какие есть способы развёртывания Apache Superset на разных платформах, и почему вариант с развёртыванием Apache Superset в Docker больше подходит для быстрых тестов, а также вы узнаете какие есть вариант с развёртыванием Apache Superset на виртуальных машинах.
Читать...
📊Генерация конвейеров обработки данных в Dataflow
В этой статье автор расскажет, почему в Dataflow есть несколько вариантов образцов рабочих потоков, но бизнес-логика используется в них одна, и почему файл определения main содержит логику только одного выполнения, а также вы узнаете почему поток daily выполняет main на ежедневной основе в течение установленного количества прошедших дней.
Читать...
🧑🏼💻Как внедрить Data Driven подход в систему управления поставками
В этой статье автор расскажет, почему каждое предприятие при организации складских запасов ориентируется на производственные планы, и почему после внедрения системы менеджер будет заниматься только интеллектуальной работой, а также вы узнаете о проблемах управления цепями поставок и способы их решений.
Читать...
👤Без лишних слов или очищаем речь с помощью текст майнинга
В этой статье автор расскажет, почему поиск качественного инструмента для анализа аудио свелся к выбору между облачными сервисами, и как данное исследование поможет разобраться с нашими вербальными привычками, а также вы узнаете как после нетривиальных настроек облака стал доступен API асинхронного распознавания.
Читать...
🚀Оптимизация выборок в больших коллекциях MongoDB
В этой статье автор расскажет, почему при работе с большими коллекциями в MongoDB, размер которых превышал десятки миллионов записей, возникает необходимость формировать случайные выборки уникальных значений полей, принадлежащих документам этой коллекции, а ещё вы узнаете почему для такой операции, в MongoDB штатно предусмотрена функция $sample, которую можно использовать в составе pipeline при проведении агрегации данных.
Читать...
🧑🏼💻«Инженеров данных заменит автоматика» и другие мифы о DE
В этой статье автор расскажет, почему инженеры данных готовят данные для анализа, машинного обучения и других целей, и почему мифы про бесконечный кодинг или однообразие задач могут показаться глупыми и смешными, а также вы узнаете как No-code-инструменты позволяют управлять данными и упрощают создание их базовых структур.
Читать...
👤Дообучение модели машинного перевода
В этой статье автор расскажет, почему разработчики машинного перевода часто рассказывают об использовании предварительно обученных моделей, и как можно дообучить такую модель самому, а также вы узнаете почему после дообучения, при помощи кода m2m_multiling_tune_epochs. py, перевод стал гораздо приятнее.
Читать...
😎Применение регулярных выражений для обработки данных
В этой статье автор расскажет, почему сейчас регулярные выражения применяются в разнообразных задачах, и как регулярные выражения могут применяться для решения задач SQL, а также вы узнаете почему на практике не все специалисты применяют регулярные выражения для решения поставленных задач в SQL.
Читать...
Онлайн-курс по основам программирования дронов.
Вы научитесь:
– разбираться в устройстве дронов;
– создавать программы для управления беспилотниками и анализа данных;
– составлять карту пространства;
– обрабатывать изображения, полученные с бортовых систем БПЛА;
– разрабатывать свою систему управления.
В качестве итогового проекта вы создадите систему полёта беспилотника в лесу и примените один из алгоритмов облёта препятствий.
Жаркие скидки до 60% по ссылке https://goo.su/zCk9Wy
🚀Как ускорить вывод ML-моделей в 4 раза, или Как может выглядеть экосистема МLOps в банке
В этой статье автор расскажет, как может выглядеть полноценный конвейер MLOps, и что может уметь, а также вы узнаете как прийти к максимальной автоматизации процесса вывода моделей в промышленную эксплуатацию.
Читать...
😻 😫 🐹 😫 🐱 😫 🐭 😫🦉
Data Secrets — канал для датасаентистов
– Как тренировали алгоритм, который обыграл чемпиона мира в шахматы?
– Как работает FaceID в твоем смартфоне?
– Как обучить ChatGPT на стареньком ноутбуке?
– Как предсказать курс биткоина и исход футбольного матча?
– Чем отличаются сверточные и рекуррентные нейросети?
Заходи и узнаешь @data_secrets
🤫Вся правда о кубах данных OLAP: развенчиваем мифы
В этой статье автор расскажет, почему кубы данных — не самая простая тема в дата-инжиниринге, и как кубы данных могут помогать бизнес-аналитикам предварительно упаковывать и агрегировать важные для стейкхолдеров показатели, а также вы узнаете почему кубы это важная характеристика ядра традиционных OLAP-систем.
Читать...
🚀Optuna. Подбор гиперпараметров для вашей модели
В этой статье автор расскажет, почему гиперпараметры, задаются разработчиком модели перед ее обучением, и почему фреймворк Optuna обычно используют как оптимизатор гиперпараметров, а также вы узнаете как разработчик может самостоятельно задать пространство для поиска гиперпараметров, используя базовый синтаксис Python.
Читать...
😈Масштабируемая Big Data система в Kubernetes с использованием Spark и Cassandra
В этой статье автор расскажет, как организовать систему распределенного машинного обучения на GPU NVidia, используя язык Java с фреймворками Spring, Spark ML, XGBoost, DML в standalone кластере Spark, и как запустить Spark Jobs в Kubernetes в режимах client и cluster, а также вы узнаете почему для Spark Driver необходим K8S Service Account с полными правами на неймспейс
Читать...
