اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
Machine learning Interview
رفتن به کانال در Telegram
ИИ, Rust, вайбкодинг, Data Science, Deep Learning и делюсь тем, что интересно и полезно! Вопросы - @workakkk РКН: clck.ru/3FmwRz
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Machine learning Interview
کانال Machine learning Interview (@machinelearning_interview) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 30 037 مشترک است و جایگاه 4 590 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 21 932 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 30 037 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 16 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 26 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 4 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 20.72% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 7.24% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 6 223 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 2 175 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 40 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند claude, llm, контекст, hermes, nvidia تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“ИИ, Rust, вайбкодинг, Data Science, Deep Learning и делюсь тем, что интересно и полезно!
Вопросы - @workakkk
РКН: clck.ru/3FmwRz”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 17 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.
30 037
مشترکین
+424 ساعت
-17 روز
+2630 روز
آرشیو پست ها
Data Science | Machinelearning - самый большой русскоязычный канал с полезными материалами на такие темы как, Machine Learning, Data Science, Алгоритмы, Python. Так же часто публикуются крутые 🔥 вакансии.
👉 Вам сюда: @devsp
А любителям читать статьи в оригинале вот сюда:
👉 @ds_international
Добро пожаловать!
Станьте универсальным аналитиком, который сможет работать в любой сфере
Аналитик данных — это специалист, который собирает и обрабатывает данные, находит в них взаимосвязи и формулирует гипотезы для решения различных задач. Такой специалист помогает бизнесу извлекать ценность из данных и принимать взвешенные решения. Джуниор-специалисты в среднем зарабатывают от 65 000 до 90 000 рублей в месяц, а более опытные специалисты — от 110 000 до 170 000. При этом спрос на аналитиков данных превышает предложение.
Чтобы стать дата-аналитиком, нужны знания статистики, SQL, Python, маркетинговых метрик, навыки формирования рабочих гипотез, а также умение представлять результат своей работы коллегам. Освоить всё это — реальнее, чем кажется. Главное — искренний интерес к делу и желание с азартом детектива вникать в данные, чтобы напасть на след бизнес-проблемы.
На курсе «Аналитик данных» (https://netolo.gy/lkS) Нетологии вы с нуля освоите необходимые навыки, которые помогут получить новую востребованную профессию. Для того, чтобы начать обучение, вам не нужно математическое или техническое образование. Сделайте первый шаг к профессии аналитика данных.
Узнать подробнее о курсе → https://netolo.gy/lkS
Какой алгоритм является детерминированным: PCA или k-средних?
⚡️Приглашаем на вебинар «Обучение с подкреплением: от игр к реальным задачам», который пройдет 13 декабря в 10:00
В настоящее время технологии обучения с подкреплением активно применяются во многих сферах: от ритейла до автономных транспортных средств. Может быть лучше: основной сложностью этого подхода является отсутствие размеченных данных, и, к сожалению, нет формализованного подхода как данные могут быть размечены для этой задачи. Другая сложность — это формализация функции вознаграждения. От удачного ее выбора зависит конечный успех настройки алгоритма управления.
В докладе будет рассказано о применении алгоритмов обучения с подкреплением к различным задачам: от простых игровых задач до задачи навигации мобильного робота. Также будут представлены результаты сравнения различных алгоритмов в задачах избежания столкновения и навигации мобильного робота MIT RACECAR, оснащенного лидаром.
Регистрируйтесь тут👈
🎄X-MAS HACK 2022 – время исполнения желаний🎄
👨🏻💻Если ты кодишь – ждём тебя в секции «Хакатон» с кейсами от IT-компаний
💡Если ты настоящий генератор идей – ждём в секции «Идеатон», где ты сможешь предложить самые смелые идеи для бизнеса!
Даты хакатона: 15–18 декабря 2022 года
Дедлайн регистрации: 12 декабря 23:59
Регистрация и подробности:
Хакатон - https://clck.ru/32jXrY
Идеатон - https://clck.ru/32jXqm
Создавай команду или подавай личную заявку, а мы найдем для тебя крутую команду! Регистрируйся, решай новогодний кейс, заводи знакомства, перенимай опыт от топовых экспертов, стань частью X-MAS HACK! И кто знает.. возможно, именно ты заберешь главные призы!
💰Призовой фонд – 1.700.000 рублей!
🎁 Новогодний мерч, подарки от партнеров и сертификаты
🎅🏻 Менторская поддержка от топовых экспертов
🪄 Мастер-классы, лайфхаки и много полезных знакомств
Больше хакатонов и призов - https://clck.ru/32jXrh
#хакатон #идеатон
🧬 Присоединяйтесь к онлайн-митапу ВТБ «Применение ML-инструментов в бизнес-процессах», который пройдёт 8 декабря 2022 года в 18:30 по мск. Митап будет полезен всем, кто интересуется Data Science и Machine Learning.
Темы митапа:
📌 «Инструменты для автоматизации решения бизнес задач»
Спикер: Дмитрий Тимохин, Data Scientist, ВТБ
📌«Модель для матчинга резюме и вакансий»
Спикер: Ярослав Пудяков, Data Scientist, ВТБ
📌 «Модель предсказания связанности компаний для привлечения клиентов в Банк»
Спикер: Роман Гончар, лидер команды Графовой аналитики стрима КиБ и СМБ моделирования, ВТБ
📌 Q&A-сессия, модератор: Артём Летин, лидер стрима КиБ и СМБ моделирования, ВТБ
👉 Зарегистрируйтесь по ссылке, и мы пришлём вам напоминание о митапе: https://cnrlink.com/dsmeetup231
🎁 Авторы самых интересных вопросов получат фирменный мерч
Data Secrets — первый журнал в области науки о данных.
Machine Learning, Data Science, AI - знакомые слова, но считаешь, что это очень сложно? Здесь мы на практических примерах освещаем последние достижения в этой области и учим азам:
— рекомендательные системы
— прогнозирование временных рядов
— генерирование фото/видео
Присоединяйся: @data_secrets
