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 15 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 21 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -2 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 20.95% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 7.07% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 6 292 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 2 123 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 39 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 16 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
-224 ساعت
-127 روز
+2130 روز
آرشیو پست ها
🖥 Google почти всегда задает вопросы по SQL во время собеседований на вакансии Data Analytics, Data Science и Data Engineering.
Поэтому, если вы готовитесь к собеседованию по SQL, решите эти 11 РЕАЛЬНЫХ вопросов для собеседования Google по SQL.
https://datalemur.com/blog/google-sql-interview-questions
@machinelearning_interview
Чем дата-сайентистам запомнился 2023 год и что нас ждёт в будущем
DS-команда из ВТБ подвела итоги 2023 года по темам развития нейросетей, машинного обучения и инструментов на базе ИИ в подкасте «Деньги любят техно».
В эпизоде поговорили:
• про большие языковые модели
• начало гонки генеративного AI среди бигтехов
• использование нейросетей на ежедневной основе для работы и для жизни
• этику ИИ
• влияние ИИ на когнитивные способности людей
• перспективы в будущем
Послушать можно до боя курантов или после.
🖥 100 вопросов для подготовки к собесу Python
https://habr.com/ru/articles/782266/
@python_job_interview
▶ Новая версия документации matplotlib!
Как создавать анимацию: https://matplotlib.org/3.7.3/tutorials/introductory/animation_tutorial.html#sphx-glr-tutorials-introductory-animation-tutorial-py
и все об аннотациях: https://matplotlib.org/devdocs/users/explain/text/annotations.html#annotations
@machinelearning_interview
🤗 Как построить интерактивное пространство HF для визуализации набора данных изображений
https://huggingface.co/blog/MarkusStoll/interactive-hf-space-to-visualize-image-datasets
@machinelearning_interview
Легкий старт карьеры в Data Science и анализе данных
Начните с бесплатного урока от Марии Тихоновой – Senior Data Scientist в SberDevices и преподавателя ВШЭ.
В результаты вебинара вы:
- узнаете, чем машинное обучение отличается от классического программирования;
- научитесь решать задачи классификации методами ML;
- обучите свою первую ML-модель для распознавания рукописных цифр.
Занятие пройдёт 26 декабря в 18:00 мск и будет приурочено к старту курса «Специализация Machine Learning». После урока вы сможете продолжить обучение на курсе в рассрочку.
Для бесплатного участия и получения записи регистрируйтесь прямо сейчас: https://otus.pw/e78v/?erid=LjN8KG8AD
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963
⚡️ Если вы хотите начать изучать машинное обучение на практике:
Intro to Machine Learning от Kaggle поможет вам построить свою первую модель!
- 8 уроков.
- 100% бесплатно.
Поробовать: http://kaggle.com/learn/intro-to-machine-learning
@machinelearning_interview
🔥 101 упражнение Pandas & 100 упражнений по Numpy
Практические задачи по анализу данных с ответами. Полезные тренажёры, которые помогут подготовиться к собеседованиям.
📌 Pandas - https://machinelearningplus.com/python/101-pandas-exercises-python/
▪24 Важные функции Pandas
📌 Numpy - https://github.com/rougier/numpy-100
▪Продвинутый NumPy
▪Numpy видео-курс
@machinelearning_interview
Хотите узнать секреты создания ChatGPT и любого другого LLM-продукта?
Большие языковые модели (LLM) помогают ускорять работу компании, а ML-специалисту — становиться в разы более востребованным.
Чтобы узнать как создавать такие продукты приходите на бесплатный вебинар от школы karpovꓸcourses, на котором вы:
● Изучите паттерны проектирования и построения таких систем (всё проще чем кажется!)
● Разберёте кейсы, где языковые модели ускорят, а где наоборот помешают разработке продукта
● Поймёте, какие навыки необходимы для работы с LLM
Вебинар проведёт Богдан Печёнкин, фаундер AI-стартапа и соавтор Симулятора МЛ-инженера от karpovꓸcourses
Встречаемся 21 декабря в 18:00
Регистрируйтесь, чтобы попасть на вебинар
⚡️ 30+ проектов, которые помогут вам добиться успеха на собеседованиях и в поисках работы в области Data Science и Data Analytics.
Охватывает:
1. Начальный уровень
2. Срдений уровень
3. Продвинутый уровень
К проектам прилагаются датасет и пояснения к ним.
👉 Статья
@machinelearning_interview
👉 Awesome ML для кибербезопасности
Список полезных инструментов и ресурсов, связанных с использованием машинного обучения для кибербезопасности.
🔗 https://github.com/jivoi/awesome-ml-for-cybersecurity
@machinelearning_interview
erid: LjN8K5NSk
Привет!
Мы BAUM, российская IT-компания. Наша работа — создавать продвинутые системы хранения данных и прикладной искусственный интеллект.Недавно мы завели аккаунт, где будем делиться своим опытом, давать советы для успешной карьеры, публиковать вакансии и рассказывать об интересных событиях из нашей жизни.
Обещаем, что будет очень полезно и совсем не душно – подписывайся!
Реклама. ООО "СХД БАУМ". ИНН 9731024067.
👨🎓 Бесплатный курс от Гарвардского университета: Введение в искусственный интеллект с помощью Python:
Это невероятный ресурс, которым стоит воспользоваться!
https://pll.harvard.edu/course/cs50s-introduction-artificial-intelligence-python
@machinelearning_interview
Новогодние подарки от karpovꓸcourses для тех, кто хочет сильно прокачать свою карьеру
Только в декабре можно выгодно приобрести комбо «курс + симулятор» для полноценного старта/апгрейда карьеры в машинном обучении:
▪️Курс Start ML даст крепкие знания и навыки для старта карьеры и работы junior-специалистом
▪️Симулятор ML позволит наработать много практики на реальных задачах бизнеса, создать свой пет-проект для портфолио и попасть в классное комьюнити
Записаться можно до конца декабря
[Забронировать скидку]
🖥 Почему PostgreSQL признан самым лбимой бд по результатам опроса разработчиков Stackoverflow?
На диаграмме показано множество вариантов использования PostgreSQL - одной базы данных, которая включает в себя почти все функции необходимых разработчикам.
🔹OLTP (Online Transaction Processing)
Мы можем использовать PostgreSQL для CRUD-операций (Create-Read-Update-Delete).
🔹OLAP (Online Analytical Processing)
Мы можем использовать PostgreSQL для аналитической обработки. PostgreSQL основан на архитектуре 𝐇𝐓𝐀𝐏 (Hybrid transactional/analytical processing), поэтому он может хорошо работать как с OLTP, так и с OLAP.
🔹FDW (Foreign Data Wrapper)
FDW - это расширение, доступное в PostgreSQL, которое позволяет нам обращаться к таблице или схеме одной базы данных из другой.
🔹Streaming
PipelineDB - это расширение PostgreSQL для высокопроизводительной агрегации временных рядов, предназначенное для работы с отчетами и аналитическими приложениями в реальном времени.
🔹Geospatial
PostGIS - это расширитель базы данных для объектно-реляционной базы данных PostgreSQL. Он добавляет поддержку географических объектов, позволяя выполнять запросы на определение местоположения в SQL.
🔹Временные ряды
Timescale расширяет PostgreSQL для работы с временными рядами и аналитикой. Например, разработчики могут объединять непрерывные потоки финансовых и тиковых данных с другими бизнес-данными для создания новых приложений и получения уникальных знаний.
🔹Распределенные таблицы
CitusData масштабирует Postgres за счет распределения данных и запросов.
Какая база данных вам нравится больше всего?
@sqlhub
Оффер за выходной в Big Data.МегаФон для Data-специалистов!
Зарплата от 250 до 450 тысяч рублей в зависимости от грейда, уютный офис или полная удаленка на территории РФ, а также ДМС со стоматологией и страховкой. На этом бонусы не заканчиваются: оплата связи, компенсация фитнеса, обучение за счет компании и многое другое.
Вам предстоит работать с масштабными проектами:
— разрабатывать аналитические сервисы на базе AI;
— анализировать бизнес-процессы и внедрять языковые модели для облегчения рутины в LLM;
— тестировать продуктовые и ML-гипотезы.
Мегафон — оператор №1 по покрытию сети и скорости мобильного интернета. Оставляйте заявку и меняйте рынок телекома: https://u.to/0m0sIA
🔥 5 бесплатных курсов от Microsoft, которые не стоит игнорировать:
1. Наука о данных
https://microsoft.github.io/Data-Science-For-Beginners/#/
2. Машинное обучение
https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/#/
3. Искусственный интеллект
https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/
4. Бессерверные приложения
https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/create-serverless-applications/
5. Microsoft Azure
https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/create-no-code-predictive-models-azure-machine-learning/
@machinelearning_interview
❓В каком порядке выполняются SQL-запросы❓
В SQL порядок выполнения запросов обычно определяется логическим порядком обработки запросов.
Ниже приведен общий логический порядок обработки SQL-запросов:
1️⃣Предложение FROM:
Сначала обрабатываются источники данных, указанные в предложении FROM.
2️⃣Предложение WHERE:
Предложение WHERE применяется для фильтрации строк на основе заданных условий.
3️⃣Предложение GROUP BY:
Если присутствует предложение GROUP BY, то строки группируются по указанным столбцам.
4️⃣Предложение HAVING:
Если присутствует предложение HAVING, то оно фильтрует группы на основе агрегированных условий.
5️⃣Предложение SELECT:
Затем к набору результатов применяется предложение SELECT.
Выбираются столбцы и вычисляются выражения.
6️⃣Предложение ORDER BY:
Если присутствует предложение ORDER BY, то набор результатов сортируется по указанным столбцам.
7️⃣LIMIT/OFFSET:
Если имеется условие LIMIT или OFFSET, то конечный набор результатов будет соответственно ограничен или смещен.
⚠️Как специалисту по машинному обучению попасть в крупную компанию?
Освоить востребованный скилл на бесплатном открытом уроке «Ассоциативные правила в теории рекомендательных систем» от OTUS и Марии Тихоновой – Senior Data Scientist в «SberDevices» и преподавателя ВШЭ.
🔹На вебинаре вы изучите теорию ассоциативных правил и примените полученные знания на практике
🔹Узнаете, как искать ассоциативные правила в покупательских корзинах и сможете находить ассоциативные правила в рекомендательных системах инструментами Python.
Занятие пройдёт 4 декабря в 18:00 мск и будет приурочено к старту курса «Machine Learning. Professional».
👉 Регистрация
https://otus.pw/HpnO/?erid=LjN8JtMMe
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
👉 Серия проектов и учебники по машинному обучению
Серия туториалов по pytorch.
В этом репозитории вы найдете учебники и проекты, связанные с машинным обучением.
🔗 https://github.com/aladdinpersson/Machine-Learning-Collection
🎞 www.youtube.com/c/AladdinPersson
@machinelearning_interview
