Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
Data Science | Machinelearning [ru]
Открыть в 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
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Data Science | Machinelearning [ru]
Канал Data Science | Machinelearning [ru] (@devsp) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 20 056 подписчиков, занимая 6 729 место в категории Технологии и приложения и 33 727 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 20 056 подписчиков.
Согласно последним данным от 13 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -68, а за последние 24 часа — -19, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.54%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 4.58% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 513 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 919 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 7.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как llm, nvidia, контекст, openai, архитектура.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“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”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 14 июня, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
20 056
Подписчики
-1924 часа
+337 дней
-6830 день
Архив постов
📋 Документация — это не про "всё", а про "важное"
Ты не обязан описывать каждую кнопку, каждый метод. Но ты обязан объяснить, как с этим жить.
👉 Совет: документируй не детали, а маршруты: как запустить, как добавить фичу, как починить баг. Хорошая документация — это не энциклопедия, а инструкция к выживанию.
🤖 Псст, ИИ нужен? 5 полезных инструментов для разработчика
Статья предлагает подборку инструментов, платформ и шаблонов для работы с языковыми моделями и создания ИИ-ассистентов. Рассматриваются протестированные в МТС решения, упрощающие разработку и интеграцию.
Читать...
📖 «Охота на электроовец: большая книга искусственного интеллекта» или как написать книгу про ИИ без регистрации и SMS
История о том, как за 6 лет я написал двухтомник, посвящённый искусственному интеллекту и машинному обучению.
Читать...
Qwen3‑235B — новая языковая модель от Яндекса, доступная в облаке.
Подходит для создания ассистентов, автоматизации клиентской поддержки, генерации текстов и внедрения ИИ в e‑commerce.
Работает через Yandex Cloud AI Studio, без сложной настройки. Возможна интеграция по API. Технология уже доступна для тестирования и подключения.
Реклама. ООО Яндекс.Облако. ИНН 7704458262
⚙️ Что такое генераторы в Python и зачем они нужны?
Генераторы — это функции в Python, которые возвращают значения по одному с помощью ключевого слова
yield, вместо полного возврата всех значений сразу. Они полезны для работы с большими объемами данных, так как сохраняют память, генерируя значения на лету.
➡️ Пример:
# Генератор для получения первых N чисел Фибоначчи
def fibonacci(n):
a, b = 0, 1
for _ in range(n):
yield a
a, b = b, a + b
# Используем генератор
for num in fibonacci(5):
print(num)
# Вывод: 0, 1, 1, 2, 3🗣️ В этом примере генератор fibonacci вычисляет числа по запросу, вместо сохранения всех значений в памяти. Это делает генераторы особенно удобными для работы с потоками данных или бесконечными последовательностями.🖥 Подробнее тут
💳 Как мы провели ИИ-трансформацию стратегических процессов Сбера
Статья рассказывает об ИИ-трансформации Сбера, включая ключевые задачи, такие как стресс-тестирование, анализ рынков и прогнозирование эффективности сотрудников. Рассматривается использование ИИ до и после трансформации.
Читать...
🤖 Как удалить Excel навсегда: делегируем юнит-экономику на Wildberries нейронке
Статья объясняет, как нейросети помогают оптимизировать юнит-экономику продавцов на WB, особенно при работе с большим ассортиментом. Рассматриваются подходы к автоматизации анализа и принятию решений.
Читать...
Крупнейший форум беспилотных технологий
⚡С 7 по 17 августа в Сколково пройдёт Международный форум «Беспилотные системы: технологии будущего» — крупнейшая российская площадка для разработчиков, производителей и компаний, которые интегрируют роботизированные и беспилотные системы.🚗
• Масштабная экспозиция инновационных беспилотников и роботизированных комплексов для ключевых отраслей.
• Вся экосистема: от разработчиков и интеграторов до инвесторов и госструктур.
• Кубок Мэра Москвы по гонкам дронов – международный чемпионат лучших пилотов.
Форум включает выставку, деловую программу, тестовые зоны и международные соревнования дронов.
Это прямой канал к клиентам, партнёрам и заказчикам.
Вход на мероприятие свободный. Регистрируйтесь на сайте!🏃♂️
Зарегистрироваться
#реклама
мфбс.рф
О рекламодателе
⚡Эксклюзивный временный доступ к папке «AI & TECH & IT» — это уникальная коллекция каналов по интересным статьям и способам заработка в сфере искусственного интеллекта и технологий.
В папке можно найти:
🟠 Как продавать и записывать на услуги 24/7 с помощью ИИ?
🟠 Создание вирусных, захватывающих ИИ-видео.
🟠 Актуальные новости в сфере информационных технологий.
📎 Подписывайтесь на папку «AI & TECH & IT» прямо сейчас — изучайте каналы и прокачивайте свои скиллы в сфере ИИ и технологий!
ПОДПИСАТЬСЯ
📈 Подборка статей для вашей карьеры
• «Снова упала?» Как поднять самооценку и зачем мы сравниваем себя с другими, даже если от этого больно
• Из учителя в QA: мой путь в IT
• Рынок дата-инженеров и прогноз на 2025
• Как сделать резюме, которое дойдёт до работодателя. Фильтры ATS в 2025 году
• Ошибайся смело: жизненные уроки из мира machine learning
⚙️ KAN 2.0: Kolmogorov-Arnold Networks Meet Science
Статья представляет перевод работы о нейронных сетях на основе алгоритма Колмогорова-Арнольда (KAN). Рассматриваются новые исследования, связь с наукой и использование библиотеки pykan на Python для практических задач.
Читать...
👩💻 Проверка, являются ли две строки анаграммами
Напишите функцию, которая принимает две строки и проверяет, являются ли они анаграммами. Анаграммы — это слова, которые содержат одинаковые буквы в одинаковом количестве, но в разном порядке. Игнорируйте регистр и пробелы.
Пример:
result1 = are_anagrams("listen", "silent")
print(result1) # Ожидаемый результат: True
result2 = are_anagrams("hello", "world")
print(result2) # Ожидаемый результат: Falsedef are_anagrams(str1, str2): # Удаляем пробелы и приводим к одному регистру str1 = ''.join(str1.lower().split()) str2 = ''.join(str2.lower().split()) # Проверяем, равны ли отсортированные символы return sorted(str1) == sorted(str2) # Пример использования: result1 = are_anagrams("listen", "silent") print(result1) # Ожидаемый результат: True result2 = are_anagrams("hello", "world") print(result2) # Ожидаемый результат: False
⚙️ Альфа-Банк оплатит студентам магистратуру по HR-Tech
Он запустил программу совместно с ВШЭ. Эксперты научат разрабатывать HR-технологии и управлять цифровыми продуктами. Расскажут, как формировать, развивать и мотивировать команды.
Студенты пройдут оплачиваемую стажировку в Альфе, лучших позовут в команду. Подать заявку можно до 8 августа.
⚙️ Нейросетевой апскейлинг дома: вторая молодость для классических мультфильмов
Статья рассказывает, как с помощью нейросетей улучшить качество старых видеозаписей, включая VHS и DVD. Описываются инструменты, процесс и результаты с примерами, доступные каждому без глубоких технических знаний.
Читать...
⁉️ Хотите узнать, как устроен рабочий процесс в ML и получить базовые навыки работы с данными?
23 июля в 20:00 МСК OTUS проводит открытый урок «ML для начинающих – первые шаги с Jupyter Notebook». Вас ждёт:
– Обзор этапов машинного обучения: от подготовки данных до первой модели.
– Настройка виртуального окружения для изоляции экспериментов.
– Знакомство с Jupyter Notebook: анализ, визуализация, код и Markdown вместе.
Этот урок — идеальная отправная точка перед стартом курса «Специализация Machine Learning». Все участники получат скидку на обучение.
➡️ Регистрация открыта: https://vk.cc/cNV4T2
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, erid: 2Vtzqv57FM2
⚙️ Пишем свою Diffusion модель с нуля
Статья предлагает разобраться в устройстве Diffusion моделей, их математике и принципах работы. Автор делится простыми объяснениями, примерами кода и результатами генерации изображений на собственной модели.
Читать...
⚙️ Что такое
train_test_split в Scikit-learn и зачем он используется?
train_test_split — это функция из библиотеки Scikit-learn, которая используется для разделения данных на тренировочный и тестовый наборы. Это необходимо для оценки качества модели на данных, которые она не видела во время обучения.
➡️ Пример:
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
# Данные
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y = np.array([10, 20, 30, 40, 50])
# Разделение данных (80% на обучение, 20% на тест)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
print("Тренировочные данные:", X_train, y_train)
print("Тестовые данные:", X_test, y_test)🗣️ В этом примере данные разделяются на тренировочный и тестовый наборы в соотношении 80/20. Это позволяет модели обучаться на одной части данных и проверять точность на другой, что предотвращает переобучение.🖥 Подробнее тут
⚙️ 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...
📕 Практические кейсы использования ClickHouse для разработчиков, администраторов, специалистов по базам данных, Data engineers, Backend и FullStack-разработчиков
На открытом уроке 24 июля в 20:00 мск мы погрузимся в тонкости работы с ClickHouse:
📗 На вебинаре разберём:
1. Основные принципы работы, архитектура и преимущества использования ClickHouse;
2. Реальные кейсы использования ClickHouse для анализа веб-логов, IoT данных и финансовых транзакций;
📘 В результате на практике разберетесь в настройке и использовании ClickHouse для обработки больших объемов данных.
👉 Регистрация и подробности о курсе NoSQL: https://vk.cc/cNTrRb
Все участники открытого урока получат скидку на курс "NoSQL"
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
