اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
Data Science
رفتن به کانال در Telegram
DS По всем вопросам- @haarrp @ai_machinelearning_big_data - machine learning @pythonl - Python @itchannels_telegram - 🔥 best it channels @ArtificialIntelligencedl - AI @pythonlbooks-📚 @programming_books_it -📚 Реестр РКН: https://clck.ru/3Fk3zS
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Data Science
کانال Data Science (@datascienceiot) بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 41 831 مشترک است و جایگاه 3 227 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 15 271 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 41 831 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 23 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -89 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -21 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 9.49% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.50% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 3 971 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 046 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 0 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند llm, агентов, api, октября, разработчиков تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“DS
По всем вопросам- @haarrp
@ai_machinelearning_big_data - machine learning
@pythonl - Python
@itchannels_telegram - 🔥 best it channels
@ArtificialIntelligencedl - AI
@pythonlbooks-📚
@programming_books_it -📚
Реестр РКН: https://clck.ru/3...”
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.
41 831
مشترکین
-2124 ساعت
-767 روز
-8930 روز
آرشیو پست ها
41 830
⚡️Рассказываем про альтернативу зарубежным облакам для ML-разработки⚡️
Лавры высокотехнологичной компании манят всех. Но разговоры о BigData, AI и ML становятся тише, когда на стол ложится смета на обновление инфраструктуры.
✅Платформа ML Space станет отличным местом для первых шагов в ML-разработке для компаний с любым уровнем погружения в AI, и вот почему:
1️⃣Полный цикл работ: от импорта данных и обучения модели до эксплуатации готового AI-сервиса.
2️⃣ Для обучения моделей доступны CPU и GPU-ресурсы, что ускоряет сроки разработки и приближает момент получения выгоды от AI на несколько месяцев.
3️⃣ Оплата pay-as-you-go исключает капитальные затраты и позволяет масштабировать ресурсы.
4️⃣ Платформа аттестована по УЗ-1, входит в Единый реестр российского ПО, имеет лицензии ФСТЭК и ФСБ, так что проблем с безопасностью не будет.
🔥Ну, и главный плюс — для знакомства вложений не требуется, достаточно зарегистрироваться как юрлицо и получить грант от 5 до 180 тысяч рублей.
📍Протестировать
41 830
В чем суть алгоритма обработки больших данных DataOps?
⚡️ Приглашаем 4 августа в 20:00 мск на бесплатный вебинар «MapReduce: алгоритм обработки больших данных» от OTUS.
🎓 На вебинаре мы подробно разберем универсальный алгоритм, с помощью которого обрабатываются большие данные на распределённых системах без общего хранилища (Hadoop, Spark).
Поговорим об «узких местах» и потенциальных операционных проблемах и посмотрим, как это выглядит на практике в Яндекс.Облаке.
👉🏼 Регистрация на вебинар: https://otus.pw/gAAF/
Вебинар пройдет в рамках онлайн-курса «DataOps Engineer».
41 830
#спринт 26.07 @datascienceiot dataops
В чем суть алгоритма обработки больших данных DataOps?
⚡️ Приглашаем 4 августа в 20:00 мск на бесплатный вебинар «MapReduce: алгоритм обработки больших данных» от OTUS.
🎓 На вебинаре мы подробно разберем универсальный алгоритм, с помощью которого обрабатываются большие данные на распределённых системах без общего хранилища (Hadoop, Spark).
Поговорим об «узких местах» и потенциальных операционных проблемах и посмотрим, как это выглядит на практике в Яндекс.Облаке.
👉🏼 Регистрация на вебинар: https://otus.pw/W0HM/
Вебинар пройдет в рамках онлайн-курса «DataOps Engineer».
41 830
В «Магните» работает 4000 разработчиков и ИТ инженеров, они решают интересные и амбициозные задачи, делая жизнь покупателя одного из крупнейших ритейлеров России технологичнее и удобнее.
27 июля в 13:00 (МСК) приглашаем вас на эфир Demo Day Magnit IT. Команда разработчиков, спецов по аналитике, ecom и другим диджитал-направлениям поделится крутыми кейсами и решениями непростых задач. Кроме того, они расскажут, как работает IT-подразделение огромного ритейлера.
В этом им помогут ведущие одного из самых известных технологических подкастов @zavtracast Тимур Сейфельмлюков и Дмитрий Зомбак.
На Demo Day Magni IT будет куча крутых спикеров, но точно нельзя упустить эти выступления:
🌩 Юрий Мисник (CTO) и Татьяна Коваль (System Architect) расскажут о мультиоблачной архитектуре и почему в «Магните» решили сфокусироваться на PaaS для большей отказоустойчивости.
💌 Алексей Четыркин (Head of Data Analytics) и Артем Селезнев (Head of CRM) расскажут про инхаус-решение «Магнита» по CRM-коммуникациям, гипергранулированным сегментациям аудиторий, предикативной модели пути покупателя и BI-алгоритме отслеживания тысяч критических параметров.
📊 Павел Шорохов (Head of BI) расскажет, как «Магнит» в течение 12 лет строил корпоративную платформу сбора и анализа данных на 1 Петабайт, которой пользуется более 10 тысяч человек каждый день. А еще как они строят собственный облачный Data Lake.
Не пропустите! Зарегистрируйтесь на эфир, и вам придёт напоминалка 27 июля в 13:00 (МСК), а еще там будет куча интересных дополнительных материалов: https://magn-it.online
41 830
Какие перспективы IT в России?
Очевидно, что сейчас мы сталкиваемся с беспрецедентным давлением на нашу высокотехнологичную сферу. Но, если знать инсайты от ведущих экспертов, тогда можно заранее понять, куда развивается ситуация.
Так, например, Евгений Колбин, СЕО облачного провайдера Cloud, предугадал сложности поставок железа для серверов и закупил необходимое оборудование, которого спокойно хватит на обозримое будущее (кстати, именно поэтому его называют Железный человек)
На своем канале Евгений делится важной информацией из кулуаров IT сферы, обсуждает трендовые новости облачных технологий и искусственного интеллекта, а также открыто рассказывает о своих реальных кейсах и истории IT компании.
Канал must have в подписках, если хотите первыми быть в курсе развития IT, облаков и ИИ:
https://t.me/+9jyARZ2BTw04OGVi
41 830
Нужно обучить модели, но недостаточно производительности офисного или домашнего компьютера?
В облачном сервисе immers.cloud можно арендовать в несколько кликов виртуальные серверы с почасовой оплатой и мощными видеокартами, например конфигурации с RTX 3090 от 64,56 ₽ в час.
Подключайтесь к серверу и работайте как на обычном компьютере, а после завершения работы удалите сервер с сохранением данных.
Доступны следующие модели видеокарт NVIDIA: Tesla V100, Tesla A10, Tesla T4, RTX 3080, RTX 2080Ti, RTX 3090.
Зарегистрируйтесь по ссылке и получите бонус +20% к первому платежу.
Для получения более подробной информации о работе сервиса свяжитесь с менеджером в телеграм - @Aemilius91 или по номеру +79253131515
41 830
Визуализация данных является одной из первоочередных задач Data Science и Machine Learning. Графическое представление помогает увидеть зависимости между переменными, будь то оценка уровня вакцинации, значение ВВП в разных странах, уровень "нетрезвых" ДТП или изменение качества модели ML-модели с каждой эпохой обучения
Собрали небольшую подборку хороших работ с канала Инфографика и факты:
- Индекс айфона 2021
- Экспорт российского природного газа
- Почему растут цены на бензин
- Почему вакцинацию стали искать чаще футбола и порно
41 830
convolutional neural networks cheatsheet
https://mriquestions.com/uploads/3/4/5/7/34572113/cheatsheet-convolutional-neural-networks.pdf
book
@datascienceiot
41 830
Вакансия: Lead Data Scientist (CV)
Компания: FUNCORP
Офис: Лимассол, Кипр / Ереван, Армения
Формат: офис/удаленка
Занятость: fulltime
Зп: 6000-10000 € net
Сейчас ищут лида команды Data Science по направлению Computer Vision. Ребята делают фоторедактор мемов с помощью технологий Machine Learning:
— распознавание и замена текста разных начертаний и языков
— распознавание и замена лиц
— распознавание и замена объектов и частей тела
— автоматическое кадрирование
— повышение разрешения, увеличение качества
— генерация текстов
Что надо знать и уметь:
— уметь работать в команде: тестировать MVP на пользователях, работать с продакт-менеджерами и лидами разработки
— уметь организовывать команду: найм и контроль выполнения задач
— быть теоретически подкованным и знать:
Deep Learning
алгоритмы классического CV
GAN, VAE для работы с изображениями и видео
PyTorch
технологии генеративных сетей
Мы предлагаем:
— помощь с переездом и рабочей визой
— удаленка обсуждаема
— мощное железо, техника Apple
— участие в IT-конференциях, внешних и внутренних технических митапах
Подробнее здесь.
Контакт: Telegram @FUNC0RP
Email: job@fun.co (с темой “из datascienceiot”)
41 830
Готовишься к собеседованию в Data Science? Изучаешь Python, Математическую Статистику и принципы работы ML-алгоритмов? Тогда эта рекомендация для тебя!
В канале Start Career in DS ребята публикуют много материалов для подготовки к собеседованиям в области DS: книги, курсы, обзоры зарплат, конкретные примеры вопросов с реальных интервью! Все знания собраны в единой страничке на Notion.
Кроме тг-канала у Start Career in DS есть канал на YouTube. Там публикуются мини-лекции для подготовки к собеседованиям и интервью с ребятами из индустрии. Недавно у ребят вышли ролики с Валерием Бабушкиным и с Анатолием Карповым!
Подписывайтесь, станьте гуру DS😉⬇️
41 830
⚡️ Старт набора на онлайн-курс «Data Engineer» от OTUS!
⚠️ В новом потоке вас ждет актуализированная программа, живые вебинары с опытными экспертами и еще больше практики!
В программе рассмотрим все процессы обработки данных - от загрузки из внешних источников до подготовки финальных витрин.
📌 РЕЗУЛЬТАТ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА:
— Практические навыки разработки дата-сервисов, витрин и приложений
— Знание принципов организации мониторинга, оркестрации, тестирования
— Выпускной проект на основе полученных знаний, который можно будет показывать при трудоустройстве.
💻 Greenplum Platform Extension Framework (PXF), 4 августа в 20:00
https://otus.pw/nDkq/
💻 Data Engineer в новых реалиях, что ждать бизнесу?, 23 августа в 20:00
https://otus.pw/BqND/
👉 Ответьте на 30 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на курсе - «Data Engineer» от OTUS
https://otus.pw/EW5U/
