ru
Feedback

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

Data Science | Machinelearning [ru]

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

📈 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
Архив постов
​​👤Медленно меняющиеся измерения (SCDs) в эпоху облачного хранилища данных В этой статье автор расскажет как работать с медленно меняющимися измерениями при использовании облачного хранилища данных. Читать...

​​🧑🏼‍💻ClickHouse в ритейловом проекте В этой статье автор расскажет, как развивается it-продукт в ритейле, откуда появилась потребность в инструменте, подобном ClickHouse, и как проходило RnD для его внедрения. Читать...

​​5 июля состоится второй X5 Data Science Meetup    1⃣ Дмитрий Чернышев (X5 Tech) поделится опытом написания читаемого и легко тестируемого кода на PySpark  2⃣ Наталья Илюнькина (Яндекс Маркет) расскажет о методе Propensity Score для оценки эффекта без стандартных A/B-тестов  3⃣ Александр Нагаев (SberDevices) представит датасет SLOVO: мотивация, проблемы и применение    Мероприятие пройдет в онлайн-формате с 18:00 до 19:30. 📍Зарегистрироваться и узнать подробности можно тут

​​⚡️ClickHouse: полезные лайфхаки В этой статье автор расскажет что такое ClickHouse и почему он считает его идеально подходящим мощным инструментом для аналитики. Читать...

​​🤔Как сэкономить свои нервы и деньги компании на перестроении структуры больших таблиц без простоя в PostgreSQL В этой статье автор расскажет, как можно сэкономить время разработчика, администратора баз данных и ресурсы сервера, используя утилиту pg_rebuild_table. Читать...

​​👾CI/CD в Data Science, MLOps в финтехе и тенденции в потоковой передаче данных В этой статье автор расскажет о основах концепции CI/CD и объяснить, какую роль могут играть ее практики в улучшении аналитических процессов. Читать...

​​​​😵Структурирование кредитного портфеля методами машинного обучения В этой статье автор расскажет, почему зачем кредитные организации естественным образом располагают большими портфелями клиентских кредитов, и почему разбиения кредитного портфеля на более однородные по качеству кредитов под-портфели встречается в финансах уже очень давно, а также вы узнаете почему для задачи структуризации кредитного портфеля, применимость таких методов машинного обучения как кластеризация, классификация или различные версии деревьев очень ограничена. Читать...

​​📊ТОП-30 ресурсов с данными для машинного обучения В этом материале мы расскажем о некоторых ресурсах с предобработанной «датой», которую вы можете использовать в своей работе. Читать...

​​🗄10 лучших практик написания SQL-запросов В этой статье автор поделится рекомендациями по решению распространенных проблем с SQL, с которыми часто сталкиваются специалисты по работе с данными. Читать...

​​🚀SkyNet придет не скоро: 10 вещей в Data Science, о которых вам никто не расскажет В этой статье мы поделимся 10 фактами о науке о данных, которые не подвергаются широкой огласке. Читать...

​​😶‍🌫️8 паттернов проектирования, которые должен знать каждый ML-разработчик В этой статье мы рассмотрим 8 паттернов проектирования с примерами кода на Python. Читать...

​​📊Что такое Data Science: объясняем простыми словами В этой статье разберемся с критическим определением этой отрасли и лучше поймем ее актуальность в современном обществе. Читать...

​​👦Объясните так, как будто мне 10 лет: простое описание популярного алгоритма кластеризации k-средних В статье объясним всем новичкам в мире алгоритмов машинного обучения принципы работы алгоритма K-means (k-средних), пользующегося большой популярностью при решении задач кластеризаци. Читать...

​​Стать сотрудником Яндекса быстрее и проще, чем кажется. Участвуйте в днях быстрого найма: решите тестовое, пройдите несколько секций собеседования и получите офер за несколько дней. Ближайшее мероприятие: • 27 июня – 2 июля — Fast Track для аналитиков-разработчиков, продуктовых аналитиков, инженеров данных и Data Scientists, офер за неделю в команду YaLM 2.0 (YandexGPT) Выбирайте команду, проект и работайте в любом офисе в России и Беларуси или в наших международных хабах в Армении, Казахстане и Сербии. Зарегистрироваться

​​⚡️Борьба за открытый исходный код: BI-шоудаун на вебинаре «Open-source vs пропиетарный BI» В этой статье автор расскажет, почему BI с открытым исходным кодом может быть ключевым моментом принятия решения в пользу open-source BI, и почему перед тем как писать sql запрос надо создавать правильное хранение данных. Читать...

​​👤Как создать платформу для управления 50 000 сотрудниками в ритейле при помощи частного облака В этой статье автор расскажет, как отслеживать эффективность сотрудников по всей стране, хранить терабайты данных и поддерживать доступность сервиса на высоком уровне. Читать...

👉Присоединяйтесь к нашему сообществу Data Analyst REBRAIN, если вы интересуетесь аналитикой данных, управлением проектами или маркетингом.  У нас для вас есть множество открытых онлайн-практикумов каждый месяц, которые проводят профессиональные аналитики. В рамках практикумов мы разбираем реальные кейсы анализа данных с использованием самых актуальных инструментов, таких как Python, SQL, Tableau, бизнес-метрики и визуализация данных, статистика, теория вероятностей и другие.  Уровень сложности и направление каждого практикума подобраны таким образом, чтобы каждый мог найти для себя интересные задачи и развиваться в соответствии с уровнем своей компетенции.  ✔️ Подключайтесь к нам уже сегодня и начинайте развивать свои навыки в области анализа данных совершенно бесплатно!

​​🔥Актуальные подходы к ETL. Или EL-T? Технологический разбор В этой статье автор рассмотрит актуальные подходы к созданию данных решений и расскажет о двух проектах, где они были реализованы нестандартными способами. Читать...

​​😶‍🌫️Мигрируем с Qlik: как создать надежное хранилище для ваших данных В этой статье автор расскажет об опыте миграции с такого известного BI‑инструмента, как Qlik. Читать...

​​🟡Тест по React JS от OTUS — Ответьте на 19 вопросов и проверьте, насколько хорошо вы знаете язык. Сможете сдать — пройдёте на продвинутый онлайн-курс по React.js со скидкой! 👉🏻ПРОЙТИ ТЕСТ ОНЛАЙН-КУРСА ПО REACT.JS  Курс доступен в рассрочку. 🎁 Пройдете успешно тест, получите доступ к открытым урокам курса. Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru