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 20 041 مشترک است و جایگاه 6 738 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 33 739 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 20 041 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 14 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -87 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -13 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 7.71% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 4.62% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 1 546 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 926 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 15 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.
20 041
مشترکین
-1324 ساعت
+257 روز
-8730 روز
آرشیو پست ها
➡️ Самые интересные статьи за последние дни:
• Эксперимент: даём ChatGPT полный доступ к компьютеру
• Правильный путь создания python-библиотеки: от создания до публикации
• Запускаем Yolo на пятирублёвой монете или Luckfox Pico Mini
• Более мощное семейство моделей YandexGPT 4: рост качества ответов, длинный контекст, пошаговые рассуждения
• Как мы обучили Mistral 7B русскому языку и адаптировали для объявлений Авито
Яндекс открывает новый сезон Тренировок по ML
Смотрите лекции, решайте задачи, поднимайтесь в рейтинге. В третьем сезоне Тренировки по ML сосредоточатся на теме Computer Vision. Вас ждут 4 темы с контестами по 10 задач. Вы изучите не только классические методы компьютерного зрения, но и генеративные модели, локальные дескрипторы изображений, детекцию, сегментацию, контрастное предобучение и многое другое.
Лучшие участники получат сертификат о прохождении Тренировок (нужно решить 20 из 40 задач), возможность пройти пробное техническое собеседование в Яндекс, проходку на топовый гик-фест о старте карьеры в IT Young Con и не только.
Участники, которые хорошо себя проявят, получат возможность пройти ускоренный отбор на стажировку или сразу в штат компании.
Подать заявку на Тренировки можно здесь.
🔎 Подборка зарубежных вакансий
Data Analyst
🟢SQL, Python, ClickHouse, MySQL, Snowflake, Tableau, Power BI
🟢Уровень дохода не указан | 3–6 лет
E-commerce Data Analyst (Amazon, Walmart)
🟢Excel, Google Sheets, Looker Studio, Power BI, Tableau
🟢от 1 000 до 1 300 $ | 1–3 года
AI Game Designer (UE)
🟢Unreal Engine, Blueprints, Gameplay Ability System
🟢Уровень дохода не указан | 3–6 лет
📉 Иногда нужно сознательно писать меньше кода
Чем больше кода — тем больше точек отказа, багов и времени на поддержку. А мы здесь не ради фич ради фич.
👉 Совет: прежде чем что-то реализовать — подумай, а нужно ли это вообще? Может, задачу можно решить конфигом, сторонним инструментом или просто выкинуть. Самый чистый код — тот, которого не пришлось писать.
👩💻 7 малоизвестных возможностей стандартной библиотеки Python
Стандартная библиотека Python – это кладезь возможностей. Мы представляем семь недооцененных модулей, которые помогут вам улучшить организацию данных, оптимизировать производительность и упростить распространение ваших программ.
Читать...
⚡ Мы делимся с вами папкой «TECH & SCI», в которой собрали статьи о самых инновационных разработках, новостях, которые были реализованы в 2024-2025 году в сфере технологий, науки.
📂 Внутри вас ждет:
🟠 ИИ-агенты - новый способ оптимизации процессов в 2024-2025.
🟠 Золотая жила для разработчиков в 2025 GenAI: подборка из 44 готовых ИИ-агентов с исходным кодом.
🟠 Прорывы в сфере астрономии в 2025 году.
🟠 Последние изобретения в Data Science.
🟠 И еще 24 полезные статьи, которые прокачают ваши навыки.
🔗 А мы с вами делимся статьёй: «Как я с помощью нейросетей обогнала инфляцию».
✔ Сохраняйте папку «TECH & SCI», изучайте материалы и выходите на новый уровень!
❓ Как работает кросс-валидация в ML?
Кросс-валидация — это техника оценки модели, которая помогает избежать переобучения и лучше оценить её обобщающую способность. В классической k-блочной кросс-валидации данные разбиваются на k равных частей, и модель обучается k раз, каждый раз используя одну часть для тестирования и остальные для обучения.
➡️ Пример применения кросс-валидации с использованием библиотеки scikit-learn:
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
data = load_iris()
X, y = data.data, data.target
clf = RandomForestClassifier()
scores = cross_val_score(clf, X, y, cv=5)
print(f'Средняя точность: {scores.mean()}')🗣️ Кросс-валидация помогает лучше понять, как модель будет работать на новых данных, улучшая её обобщение.🖥 Подробнее тут
Готов увидеть будущее искусственного интеллекта? 🧠
GoCloud — масштабная конференция про облака и AI. Здесь ML-инженеры, дата сайентисты, разработчики и архитекторы обмениваются лучшими практиками и знаниями.
В программе:
▫️ презентация платформы для работы с AI&ML — от идеи до результата
▫️ анонс новых сервисов для работы с GenAI
▫️ реальный кейс трансформации клиентского сервиса с помощью AI
▫️ анонс сервиса для простого и быстрого запуска ML-моделей в облаке
30+ докладов, нетворкинг с экспертами и live-демо сервисов ждут тебя 10 апреля.
Регистрация по ссылке 👈
🚀 Оптимизируй свой AI: разоблачение 6 мифов о работе с векторами в Pgvector
Шесть заблуждений, которые мешают тебе использовать всю мощь векторных баз данных в AI. Развенчав эти мифы, ты сможешь раскрыть истинный потенциал векторов и значительно повысить эффективность твоих AI-проектов.
Читать...
🤖 ChatGPT VS DeepSeek
Приглашаем на открытый урок.
🗓 01 апреля в 18:00 МСК
🆓 Бесплатно. Урок в рамках старта курса «NLP. Advanced».
ChatGPT, DeepSeek, Gemini… Что у них внутри и какие технологии их создают?
На открытом уроке разберем архитектуру современных LLM, методы их обучения и принципы, которые двигают индустрию NLP вперед.
Спикер Мария Тихонова – PhD Computer Science, Senior Data Scientist в SberDevices и преподаватель ВШЭ.
Если вы хотите глубже понять работу LLM, разобраться в ключевых концепциях DeepSeek и узнать о будущих трендах, этот вебинар для вас.
Участвуйте и получите скидку для обучения на курсе «NLP. Advanced».
🔗 Ссылка на регистрацию: https://vk.cc/cKhpfL
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, erid: 2VtzqxCbVse
📝 Подборка вакансий для сеньоров
Системный аналитик (Data Office)
• SQL, BPMN, REST, анализ требований
• Уровень дохода не указан | опыт не указан
Senior Data Scientist в команду антифрода
• Python, SQL, TensorFlow, PyTorch, машинное обучение
• Уровень дохода не указан | от 2 лет
Продуктовый аналитик
• Yandex DataLens, Python, Amplitude, ClickHouse, Oracle, Microsoft Excel, Tableau, Metabase, PowerBI, анализ данных
• Уровень дохода не указан | от 2 летМТС True Tech Hack 2025 — создай новое решение на базе The Platform от МТС и поборись за призовой фонд в 1 500 000 рублей.
Регистрация открыта до 16 апреля.
Твоя формула успеха:
✅ Хочешь внести вклад в продукты, которые приносят пользу разработчикам по всей России
✅ Знаешь, как превратить идею в работающий прототип
✅ Любишь работать в команде.
На хакатон приглашают разработчиков, Data Scientists, Data Engineers, системных и бизнес-аналитиков, UI/UX-дизайнеров и других специалистов. Участие — командное, в каждой будет от 2 до 5 человек.
Треки МТС True Tech Hack 2025:
✅ DataOps Pipeline: оптимизация от сбора до отчета
✅ AI Schema Builder: генерация схем
✅ Цифровизация через True Tabs: интеграция данных и процессов в единую экосистему
✅ TouchVision: AI-ассистент для незрячих и слабовидящих пользователей
✅ Золотая середина: дистилляция моделей MWS GPT
Не пропусти митап 9 апреля с экспертами хакатона — задай вопросы и узнай больше о задачах.
Регистрируйся на МТС True Tech Hack 2025
↗️ Как я с помощью нейросетей обогнала инфляцию
В статье рассказывается, как использовать нейросети для оптимизации работы, если ваш доход в рублях, а расходы — в валюте. Спойлер: полное делегирование задач ИИ — миф, но с его помощью можно значительно упростить рутину и повысить продуктивность. Поделены реальные кейсы из жизни автора.
Читать...
⚡️Разбираем тестовое задание в Альфа Банк на позицию Junior Аналитика данных
Чтобы найти работу, мало пройти курс и сделать классное резюме. На практике, чтобы выделиться на собеседовании, нужно понимать, что лежит под капотом каждого инструмента, а не следовать конкретному заученному алгоритму.
Чтобы попрактиковаться в этом, приходите на бесплатный вебинар, где будем разбирать реальное тестовое задание, которое дают аналитикам в Альфа Банке.
Что будем делать на вебинаре:
🟠Напишем сложные SQL-запросы для банковских данных;
🟠Вспомним, как правильно использовать оконные функции;
🟠Узнаем, как создавать разметку, из чего она состоит и для чего она нужна;
🟠На реальных данных проведем когортный анализ и сделаем выводы;
🟠Расскажем, как доставать инсайты из данных.
Вебинар проведет Денис Иванов, ведущий продуктовый аналитик
😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар
🌞 Автоэнкодеры простыми словами
Автоэнкодеры являются базовой техникой машинного обучения и искусственного интеллекта, на основе которой строятся более сложные модели, например, в диффузионных моделях, таких как Stable Diffusion. Что же такое автоэнкодер?
Читать...
👩💻 Задачка по Python
Напишите функцию, которая принимает DataFrame и возвращает имена двух столбцов с наибольшей положительной корреляцией.
➡️ Пример:
data = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3, 4],
'B': [2, 4, 6, 8],
'C': [1, 0, 1, 0],
'D': [10, 20, 30, 40]
})
print(find_highest_correlation(data))
# Ожидаемый результат: ('B', 'D')def find_highest_correlation(df): corr_matrix = df.corr() max_corr = 0 columns = (None, None) for col1 in corr_matrix.columns: for col2 in corr_matrix.columns: if col1 != col2 and corr_matrix[col1][col2] > max_corr: max_corr = corr_matrix[col1][col2] columns = (col1, col2) return columns # Пример использования: import pandas as pd data = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [2, 4, 6, 8], 'C': [1, 0, 1, 0], 'D': [10, 20, 30, 40] }) print(find_highest_correlation(data)) # Ожидаемый результат: ('B', 'D')
⚙️ 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...
Ваша карьера в аналитике данных может выйти на новый уровень
DWH — это основа качественной аналитики. Без правильно спроектированного хранилища данные хаотичны, отчеты несистемны, а решения принимаются вслепую.
📍 На открытом уроке 26 марта в 20:00 мск разберем, какие существуют подходы к построению хранилищ, как они влияют на скорость обработки данных и какие задачи решают.
После урока вы:
- Разберетесь в ключевых архитектурах DWH.
- Научитесь выбирать подходящую под задачи бизнеса.
- Поймете, как архитектура влияет на масштабируемость и производительность.
Спикер Алексей Железной — Senior Data Engineer с большим опытом и широким технологическим стеком.
➡️ Регистрируйтесь и получите скидку на большое обучение «Data Warehouse Analyst»: https://vk.cc/cKdonV
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
📝 Подборка вакансий для мидлов
Data Analyst
• Python, R, Java, SQL, NoSQL
• Уровень дохода не указан | от 2 лет
Data Engineer (Middle)
• Python, PostgreSQL, MongoDB, ClickHouse, AWS, Kafka, Spark
• Уровень дохода не указан | от 2 лет
Python разработчик (Трайб Data Office)
• Python, HTML, JavaScript, CSS, Vue.js, Linux
• Уровень дохода не указан | опыт не указан