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 19 973 подписчиков, занимая 6 676 место в категории Технологии и приложения и 33 580 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 19 973 подписчиков.
Согласно последним данным от 27 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -87, а за последние 24 часа — -5, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.84%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.95% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 367 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 789 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 28 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.
19 973
Подписчики
-524 часа
-367 дней
-8730 день
Архив постов
Что Data Scientist может подсмотреть у разработчика
Всем привет, меня зовут Дарья Пронина, я специалист по анализу данных и машинному обучению в отделе R&D в Lamoda. Я расскажу о том, что специалист по Data Science может подсмотреть у разработчиков, чтобы сделать свою работу эффективнее, production-процессы — устойчивее, а работу с разработчиками и дата инженерами — приятнее.
Статья
Заполни пробелы в знаниях в IT, дизайне, GameDev и вырасти до мидла за 1,5 месяца с помощью менторов Solvery и получи работу мечты уже этим летом.
🧑💻Никаких групповых занятий, ментор один на один общается с учеником;
🧑💻Только нужные знания;
🧑💻Упор на практику;
🧑💻Менторы из Яндекса, Google, Nasa и других крупных компаний;
🧑💻Бесплатный первый созвон;
🧑💻Занимайся из любой точки мира.
До конца лета в Solvery действует скидка на пакеты занятий 15% по промокоду summer15.
Уходим с Mercurial на Git
Так уж случилось, что у меня остался ряд репозиториев на Mercurial, которые захостил на Bitbucket много лет назад. Проекты перешли в полуархивное состояние, поэтому заглядывал в них не так уж и часто. И тут я решил обратиться к материалам, надо было внести правку...
статья
ИТ-компания Selectel приглашает на вебинар «Искусственный интеллект и Machine learning»
После вебинара вы сможете:
💥 наладить прозрачный R&D-процесс в командах
💥 получить нужный результат даже при низкой квалификации кадров
💥 провести оценку эффективности работы исследователей
Дата: 29 июля, четверг, 16:00 МСК
Спикеры: Алексей Гончаров, CEO в Machine Intelligence Laboratory, и Антон Чунаев, менеджер ML-продуктов в @selectelnews.
Подробности и регистрация по ссылке:
🚀 https://slc.tl/HKEgq
✅ Хотим обратить ваше внимание на полезный telegram-канал для обучения высокоуровневому языку программирования Python
На канале ежедневно публикуются задачи по Python и Machine Learning: алгоритмы, функции, классы, регулярные выражения, итераторы, генераторы, ООП, исключения, numpy, pandas, matplotlib, scikit-learn, TensorFlow и многое другое!
✔️Станьте специалистом по Python вместе с каналом "Задачи по Python и машинному обучению"
🛠 Сложноструктурные аналитические отчеты с Python и LaTeX
В руководстве подробно рассматривается пример использования Python-библиотеки облачного представления приложений Streamlit и системы компьютерной вёрстки LaTeX для подготовки сложных аналитических отчетов с математическими, программными и графическими вставками.
Статья
Яндекс вместе с учеными Оксфорда и Кембриджа проводит соревнование среди исследователей ML на базе самого большого в мире открытого датасета по беспилотным авто.
Зачем? Повысить осведомленность о проблеме “сдвига данных” в машинном обучении.
Когда? Сейчас, в рамках NeurIPS 2021 - крупнейшей ML конференции в в мире.
В чем фишка? Машинное обучение сталкивается с испытанием – реальный мир почти бесконечно разнообразен, поэтому очень сложно просчитать все ситуации, в которые попадает алгоритм. Оказываясь в незнакомой среде, он начинает справляться с задачами хуже (например, модель машинного перевода классической литературы вдруг возьмется переводить твиты).
Важно, чтобы алгоритмы, попадая в реальный мир, были готовы справляться со сдвигом, который их там ждет. Беспилотникам Яндекса удалось собрать уникальный по наличию разных условий датасет – их авто набирались опыта и собирали данные в трех странах с разными особенностями манеры вождения, дорожных правил и погоды.
Что требуется? Разработать алгоритмы для предсказания поведения участников автомобильного движения, погоды или машинного перевода текстов.
Обучить их на предоставленных данных. Для этого Яндекс открыл доступ к трем датасетам с реальными данными из Погоды, Переводчика и по беспилотным автомобилям.
Проверить качество работы алгоритмов в условиях сдвига. Кстати, авторы самых успешных получат деньги, а решения можно будет применять и в других сферах, где есть проблема сдвига данных.
Хотели бы попробовать себя?
Профессия будущего в мехмате МГУ — теперь в онлайн-формате
МГУ и SkillFactory запускают онлайн-магистратуру "Искусственный интеллект и цифровые технологии". Для тех, кто хочет двигать Россию и мир в будущее.
Приходите к нам, чтобы получить:
▪️ Глубокое понимание принципов анализа данных и машинного обучения
▪️ Математическую базу мехматского уровня
▪️ Навыки решения исследовательских и практических задач с помощью ML-моделей и нейросетей
▪️ Практику и стажировку от корпоративных партнеров программы
И все это — онлайн. Материалы для обучения доступны на платформе 24/7. Вы можете сами выбрать группу с оптимальным временем практических занятий и семинаров. Гибкий график позволяет совмещать обучение с работой.
За 2 года вы успеете погрузиться в сферу, получить практический опыт в разработке ИИ и собрать 7+ проектов в портфолио. А по окончании обучения вас ждет диплом МГУ им. М.В. Ломоносова.
Узнайте, какие бонусы вас ждут как студента МГУ и как будет проходить ваше обучение, на сайте программы:
https://u.to/-DV4Gw
⭐️ Актуальные новости и интересные материалы о регулировании и других аспектах искусственного интеллекта (ИИ) — в Telegram-фиде База знаний AI
Команда ICT.Moscow собирает самые заметные новости о технологиях машинного обучения, компьютерного зрения и обработке естественного языка; публикует данные из отраслевых исследований, правового регулирования, мнения экспертов рынка, статьи, интервью и другие полезные материалы об ИИ, а каждое утро начинается с обзора главных ИИ-новостей.
Вот несколько постов из их фида:
📌 В России утвержден первый стандарт в области больших данных
📌 Регуляторы ЕС против использования ИИ для распознавания признаков человека в общедоступных местах
📌 Зачем нужны транспортные полигоны для «умных» машин
***
👉🏻 Подписаться на фид @ICT_Moscow_AI
Подборка полезных инструментов для повседневной работы от специалиста по Data Science.
Обзор инструментов для Data Scientist и ML-инженеров, которые упрощают ежедневную работу, повышают продуктивность и просто делают опыт использования разных сервисов приятнее...
Статья
🐍Скрапинг сайта с помощью Python: гайд для новичков.
В этой статье мы разберемся, как создать HTML скрапер на Python, который получает неофициальный доступ к коду сайта и позволяет извлечь необходимые данные.
Статья
