Не попадитесь на канал ботавода! Telemetrio находит и помечает такие каналы 👉 Хотите видеть метку — оформите подписку

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. MAX - https://max.ru/devsp Личный блог - @just_genych По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin РКН: https://vk.cc/cJPGXD

Больше

Сеть: Frontender's notes [ru]Россия33 429Технологии и приложения6 711...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Data Science | Machinelearning [ru]

Канал Data Science | Machinelearning [ru] (@devsp) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 19 642 подписчиков, занимая 6 711 место в категории Технологии и приложения и 33 429 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 19 642 подписчиков.

Согласно последним данным от 12 ноября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -122, а за последние 24 часа — -7, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.57%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 4.54% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 486 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 892 просмотров.
Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 5.
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. MAX - https://max.ru/devsp Личный блог - @just_genych По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin РКН: https://vk.cc/cJPGXD”

Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 13 ноября, 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.

19 642

Подписчики

-724 часа

-387 дней

-12230 дней

1 486

Просмотры поста

~ 89224 часа

~ 1 05448 часов

7.57%

Коэффициент вовлеченности

~ 2

Постов в день

Ads index

Архив постов

19 642

Департамент информационных технологий города Москвы ищет аналитика Data Science. Ты: любишь искать закономерности и строить прогнозные модели на основе больших данных, владеешь Python (DS-библиотек), у тебя есть знания и опыт в Machine Learning и владение различными инструментами визуализации данных? У нас: задачи городского масштаба, конкурентная зарплата и премии, обучение и профессиональный рост! Направляй свое резюме @sergey_job и присоединяйся к команде Департамента информационных технологий, чтобы сделать город еще комфортнее.

19 642

👾Как обучить миллионы моделей прогнозирования временными сериями В этой статье автор расскажет о том, откуда берутся миллионы временных серий и почему они умудряются изменяться еженедельно. Читать...

19 642

⚽Kaggle для футболистов. Разбираем подходы призеров соревнований по детекции столкновений (1 и 2 место) В этой статье разберем подходы призеров Kaggle-соревнований от американской национальной футбольной лиги (NFL). Читать...

19 642

⚡️Неструктурированные данные: примеры, инструменты, методики и рекомендации В этой статье мы рассмотрим разные типы данных, варианты хранения и управления ими, а также различные методики и инструменты для анализа неструктурированных данных. Читать...

19 642

😶‍🌫Modus BI Cloud: работа с данными в облаке В этой статье расскажу о том, как работают с данными облачные решения, например, наш Modus BI Cloud. Читать...

19 642

🤓BI-аналитика на коленке: делаем веб-аналитику в DataLens В этой статье я расскажу как мы разработали open-source калькулятор размера выборки ABnTester. Читать...

19 642

🔥Преобразование табличных данных в Python В этой статье мы сравним четыре популярных: Pandas (любимчик публики), Polars (конкурент Pandas) , PyArrow (low level columnar) и DuckDB (в него встроен SQL). Читать...

19 642

😶‍🌫«Квантовые облака»: как разработчики делают квантовые вычисления ближе к бизнесу В этой статье расскажу, что такое квантовые компьютеры, как квантовый центр и сотрудники из организации, придумали эмуляторы квантового процессора, почему решили разворачивать их в облаке и что в итоге получили. Читать...

19 642

X5 Tech проведет XData - конференцию по большим данным 31 августа в онлайн выступят спикеры X5 Tech, чтобы рассмотреть эволюцию ритейла через призму big data: аналитика, модели и актуальные проблемы. Заявленные спикеры: -- Михаил Неверов, директор по анализу данных -- Никита Сурков, руководитель направления аналитики данных -- Александр Сахнов, руководитель управления мультивариативного анализа -- Мария Шабалкова, владелец продукта «Платформа А/Б-тестирования» -- Святослав Орешин, владелец продукта «Модельный риск» -- Андрей Полушкин, team lead ad-hoc аналитики -- Максим Павлов, руководитель направления подготовки и валидации Готовится открытая дискуссия. ⏰ Старт в 11:00 Регистрация и подробности

19 642

🧐 Как используют генеративные модели в поисковике и при чём тут внешняя информация? Современные генеративные модели способы “галлюцинировать” и путать факты. Одно из решений этих проблем — использовать доступ к внешней информации, опираясь на которую, мы можем выполнять как обусловленную генерацию (Retrieval Augmented Generation), так и фактологическую оценку имеющихся генераций (Fact-Check). Светлана Крыжановская, разработчик отдела NLP группы YaLM Alignment, обсудит в докладе опыт работы с такими пайплайнами в Яндексе. Всё это в рамках большой и важной конференции по ML, которая пройдёт 7 сентября. Регистрация

19 642

🎼Нейромузыка: может ли робот создавать треки? В этой статье я расскажу о том, как задумывалась и создавалась Нейромузыка: как мы обучили модель писать музыкальные лупы, сочетать их между собой и подстраивать музыкальный поток под каждого пользователя. Читать...

19 642

Когда думаешь о новой профессии, всё как в тумане. В чём я буду хороша или хорош? Хватит ли меня на долгую учёбу? А как я устроюсь без опыта? И вообще, время уже ушло. День цифровых профессий в Практикуме — это возможность сделать шажок туда, где хоть что-то понятно. А после первого шага легче сделать второй. Мы пригласили 39 экспертов из Яндекса, AGIMA, inDrive, Хабра, Практикума, чтобы они помогли разобраться: — кем можно работать в разработке, анализе данных, дизайне, менеджменте и маркетинге; — как новичку найти первую работу; — почему рынку всё ещё нужны тысячи новых специалистов; — почему учиться в Практикуме непросто, но интересно. Приходите с любыми вопросами и сомнениями. Вам ответят эксперты и выпускники Практикума. → Зарегистрироваться на День цифровых профессий

19 642

🧑‍💻Model soups: альтернатива ансамблированию при файнтюнинге моделей В этой статье мы разберемся с тем, что это такое, и кратко пробежимся по основным моментам оригинального папера. Читать...

19 642

🎙Аугментация экспрессивных аудиоданных на основе TTS В этой статье мы поговорим о системах клонирования голоса на основе TTS (Text-to-Speech), которые мы используем в корпоративной лаборатории человеко-машинного взаимодействия ИТМО для аугментации речевых баз данных в рамках задачи мультимодального распознавания доминантности дикторов в полилогах. Читать...

19 642

🧐Генеративный ИИ — Будущее или просто Хайп? В этой статье автор обсудит возможности генеративного ИИ, почему это не хайп и как AWS демократизирует доступ к большим языковым и базовым моделям. Читать...

19 642

🤔Что такое CLTV и как мы в билайне с ним работаем В этой статье мы расскажем, зачем и как внедряли CLTV в компании. Читать...

19 642

📊FineBI-g brother is watching you: как мы начали анализировать действия пользователей в Fine В этой статье автор расскажет как он решит задачу поиска и последующего анализа действий и полномочий пользователей, а также возьмёт под контроль обновление источников. Читать...

19 642

🤓Простые радости вертикального масштабирования В этой статье мы подробно разберём, почему практика горизонтального масштабирования стала доминирующей, проверим, актуальны ли до сих пор эти обоснования, а затем исследуем некоторые преимущества архитектуры с вертикальным масштабированием. Читать...

19 642

👉 Запустите собственную LLM, представленную на HuggingFace! Уже сегодня в 20:00 мск на открытом уроке в OTUS мы обсудим что такое большая языковая модель, какие есть предобученные модели. 🔹 Поработаем с API ChatGPT, запустим предобученную RuGPT3. 🔹 Посмотрим примеры работы с подходами Zero-shot, Few-shot. 🔹Обсудим, как можно дообучать LLM на небольших видеокартах с помощью LORA модификаторов. Вебинар приурочен к старту онлайн-курса «Machine Learning. Professional» в OTUS 📌 Результаты урока: Вы узнаете как работать с API ChatGPT, запускать собственную LLM, представленную на HuggingFace, работать с LORA модификаторами моделей 👉 РЕГИСТРАЦИЯ https://otus.pw/r3gE/ Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru

19 642

😎Дропаем ранжирующие метрики в рекомендательной системе, часть 2: двухэтапные модели В этой статье автор расскажет о том, как мы дропаем ранжирующие метрики и улучшаем при этом качество рекомендаций. Читать...