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 19 958 подписчиков, занимая 6 681 место в категории Технологии и приложения и 33 578 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 19 958 подписчиков.
Согласно последним данным от 29 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -101, а за последние 24 часа — -5, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.76%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.96% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 349 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 791 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.
Личный блог автора - @just_genych
По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin
РКН: https://vk.cc/cJPGXD”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 30 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.
19 958
Подписчики
-524 часа
-347 дней
-10130 день
Архив постов
⬆️ Правильный ответ ⬆️
Обобщенный вид графа, в котором каждым ребром могут соединяться не только две вершины, но и любые подмножества вершин
Гиперграф это?
#Алгоритмы
Такого понятия не существует - 5
👍👍 10%
Обобщенный вид графа, в котором вершины могут быть инцидентными, не соединяясь при этом ребром - 3
👍👍 6%
Обобщенный вид графа, который содержит одновременно ориентированные и неориентированные ребра - 6
👍👍 12%
Обобщенный вид графа, в котором каждым ребром могут соединяться не только две вершины, но и любые подмножества вершин - 35
👍👍👍👍👍👍👍👍 71%
👥 49 человек уже проголосовало.
Для отслеживания самых заметных мероприятий посвященных Big Data, Machine Learning, Data Science, Data Engineering, BI/DWH и другим направлениям, связанным с обработкой данных, рекомендую подписаться на канал "Data online events & Moscow meetups"
Предложить свой ивент можно, написав @NikolayKrupiy, @Ajvol
👉🏻 Подписаться на t.me/data_events
Вопросы с собеседований по Data Science.
#data_science_questions
#data_science_career
#career_guide
Data Science – это область, требующая постоянного улучшения вашего набора skills.
Нет необходимости утверждать что свои скилы надо прорабатывать постоянно, ну или хотя бы как можно чаще.
Карьера в сфере науке о данных, требует серьезных знаний в математике, алгоритмах, программирование и т. д.
Собрали для вас guide вопросов с ответами в интервью, которые задают кандидатам во время трудоустройства в Amazon, Netflix и Google.
Не исключено что и в российских компаниях могут задать такие же questions.
Вопрос:
В чем разница между ошибками типа I и типа II?
Материалы для ответа:
Ошибки первого и второго рода
greelane.com
statistica.ru
ru.gadget-info.com
ru.qaz.wiki
Какой алгоритм сортировки (до 10 элементов) на практике является самым быстрым (при этом используется генератор случайных чисел и производится не менее 100 тестов для более объективной оценки)?
#Алгоритмы
Шейкерная сортировка - 4
👍👍 5%
Сортировка вставками - 37
👍👍👍👍👍👍👍 43%
Гномья сортировка - 3
👍👍 3%
Сортировка Шелла - 42
👍👍👍👍👍👍👍👍 49%
👥 86 человек уже проголосовало.
Чего ждать в сфере ИИ и машинного обучения в 2021 году?
Нейросети в этом году продолжали развиваться: они научились определять COVID-19 по кашлю, нашли применение в рекламе, спели голосом Эминема. Рассказываем о том, чего ждать в сфере ИИ и машинного обучения в 2021 году.
⬆️ Правильный ответ ⬆️
Одна или несколько колонок, котрые однозначно идентифицируют запись в таблице
Что такое первичный ключ (primary key)? Укажите наиболее точное определение.
#SQL_задачи
Это синоним внешнего ключа (foreign key) - 2
👍 2%
Одна колонка, которая однозначно идентифицирует запись в таблице и может быть описана как автоинкремент - 26
👍👍👍👍 26%
Колонка, в которую можно писать только уникальные значения - 3
👍 3%
Одна или несколько колонок, которые однозначно идентифицируют запись в таблице - 63
👍👍👍👍👍👍👍👍 64%
Первая колонка в таблице - 5
👍👍 5%
👥 99 человек уже проголосовало.
На VC.ru вышла интересная колонка руководителя Яндекс.Толоки Ольги Мегорской. В ней Ольга рассказала про самые распространенные гипотезы о разметке для машинного обучения и опровергла их на наглядных примерах из опыта команды Толоки.
Ключевые поинты:
✅качество модели зависит от количества и качества данных, на которых она тренируется. Разметка данных заслуживает и внимания, и ресурсов.
✅разметку данных можно и нужно делегировать. Это освободит время и ресурсы на разработку
✅в зависимости от задач и объёмов данных, заказчик может выбрать аутсорсинговое или краудсорсинговое решение. Разметку с помощью краудсорсинга можно организовать самостоятельно, а можно использовать автоматизированные процессы или обратиться к опытным специалистам.
Основной вывод: Не пренебрегайте разметкой данных. Не бойтесь делегировать. Пробуйте, ищите подходы, которые устроят именно вас.
На VC.ru вышла интересная колонка руководителя Яндекс.Толоки Ольги Мегорской. В ней Ольга рассказала про самые распространенные гипотезы о разметке для машинного обучения и опровергла их на наглядных примерах из опыта команды Толоки.
Ключевые поинты:
✅качество модели зависит от количества и качества данных, на которых она тренируется. Разметка данных заслуживает и внимания, и ресурсов.
✅разметку данных можно и нужно делегировать. Это освободит время и ресурсы на разработку
✅в зависимости от задач и объёмов данных, заказчик может выбрать аутсорсинговое или краудсорсинговое решение. Разметку с помощью краудсорсинга можно организовать самостоятельно, а можно использовать автоматизированные процессы или обратиться к опытным специалистам.
Основной вывод: Не пренебрегайте разметкой данных. Не бойтесь делегировать. Пробуйте, ищите подходы, которые устроят именно вас.
Вопросы с собеседований по Data Science.
#data_science_questions
#data_science_career
#career_guide
Data Science – это область, требующая постоянного улучшения вашего набора skills.
Нет необходимости утверждать что свои скилы надо прорабатывать постоянно, ну или хотя бы как можно чаще.
Карьера в сфере науке о данных, требует серьезных знаний в математике, алгоритмах, программирование и т. д.
Собрали для вас guide вопросов с ответами в интервью, которые задают кандидатам во время трудоустройства в Amazon, Netflix и Google.
Не исключено что и в российских компаниях могут задать такие же questions.
Вопрос:
Что такое сэмплирование? Сколько методов выборки вы знаете?
Материалы для ответа:
habr.com
Семплирование (математическая статистика) Вики
ebooks.grsu.by
Алгоритмы сэмплирования
Методы сэмплирования
Авторы системы на ИИ заявили, что она смогла решить уравнение Шредингера
Группа ученых из Freie Universit?t в Берлине разработала метод на основе искусственного интеллекта для вычисления основного состояния уравнения Шредингера в квантовой химии. Данное научное направление занимается предсказанием химических и физических свойств молекул, основываясь исключительно на расположении их атомов в пространстве, без ресурсоемких и трудоемких лабораторных экспериментов. Решение уравнения Шредингера может значительно упростить задачу предсказания.
Облачные технологии развиваются очень быстро и умеющих с ними работать айтишников компании отрывают вместе с руками.
Если вы junior- или middle-специалист, хотите карьерного роста и думаете о повышении квалификации — приходите в GeekBrains учиться на инженера облачных сервисов.
Будете работать с микросервисными архитектурами, управлять каталогами медиаданных, использовать ML-модели. Преподаватели курса — опытные эксперты из платформы Mail.ru Cloud Solutions. Научитесь настраивать облачное окружение для любой бизнес-задачи, а практика на курсе зачтется в портфолио готовым кейсом. Получите диплом о профессиональной переподготовке, а эйчары из GeekBrains помогут вам найти работу!
Записывайтесь прямо сейчас и получите востребованную специальность со скидкой 50% → https://geekbrains.ru/link/eZJn0e
Утечка данных в Machine learning: как обнаружить и избежать ее
Утечка данных происходит, когда данные, используемые в процессе обучения, содержат информацию о том, что модель пытается предсказать. Это похоже скорее на «обман», но мы не знаем, так ли это, поэтому лучше назвать это «утечка». Утечка данных является серьезной и широко распространенной проблемой в области data mining и machine learning, которую необходимо решать для получения надежной и обобщенной прогностической модели.
Существуют разные причины утечки данных. Некоторые из них очень очевидны, но некоторые сложно заметить с первого взгляда. В этой статье я объясню причины утечки данных, как она вводит в заблуждение, а также способы обнаружения и ее предотвращения.
Какие 5 встроенных функций существуют в SQL?
AVG, MAX, SUM, MIN, MULT - 2
👍 2%
SUM, AVG, MULT, MIN, DIV - 1
👍 1%
COUNT, SUM, AVG, MAX, MIN - 124
👍👍👍👍👍👍👍👍 96%
MIN, SUM, MAX, AVG, NAME - 2
👍 2%
👥 129 человек уже проголосовало.
Повышаем градус киберпанка уходящего года: в 2020 прошло первое нейросетевое Евровидение, AI Song Contest. Выступления участников можно посмотреть на youtube; местами они прокляты и это смешно. Смешнее, необычнее и криповее, чем Uno от Little Big. Отсюда вопрос: что будет с музыкой, если в нее уже пришли роботы?
Первая мысль, конечно: мы все умрем, мир захватят Grimes x Endel. На деле: и нет, и да. Нет — ИИ отлично дописывает, но сочиняет посредственно. Новый Боуи или новые Queen вряд ли будут на 100% цифровыми. Зато эмбиент для йоги и медитаций он пишет, как Брайан Ино, и каверы создает из чего угодно.
Здесь можно посмотреть на прогнозы от SberCloud. От ожидаемого: ТЦ перестанут приглашать на праздники кавер-группы, до экзотики вроде юридических тонкостей работы лейблов и ИИ. Последнее, если подумать, задел на целый раздел авторского права со своими спецами, судами, скандалами. Юристы, выдыхайте. Без работы вы не останетесь.
Герд Леонгард: «Через 10 лет все программисты станут безработными»
#мнение
Известный футуролог Герд Леонгард рассказал, какие навыки окажутся востребованы на рынке труда в будущем, отчего детей бесполезно учить точным наукам, и почему традиционный капитализм обречен
Вопросы с собеседований по Data Science.
#data_science_questions
#data_science_career
#career_guide
Data Science – это область, требующая постоянного улучшения вашего набора skills.
Нет необходимости утверждать что свои скилы надо прорабатывать постоянно, ну или хотя бы как можно чаще.
Карьера в сфере науке о данных, требует серьезных знаний в математике, алгоритмах, программирование и т. д.
Собрали для вас guide вопросов с ответами в интервью, которые задают кандидатам во время трудоустройства в Amazon, Netflix и Google.
Не исключено что и в российских компаниях могут задать такие же questions.
Вопрос:
Что такое центральная предельная теорема? В чем заключается ее практический смысл?
Введение в центральную предельную теорему
Центральная предельная теорема — Википедия
Примеры использования ЦПТ
