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
6 сентября стартует новый поток курса о данных в энтерпрайзе. Это первая подобная программа в стране. Ее разработали создатели MDM- и CDI-решений из компании HFLabs.
🧑💻 Для кого
Подойдет всем, кто работает или будет работать с клиентскими данными в крупной компании. Специальность не имеет значения.
📚 Программа
Пять дней, пять преподавателей, пять модулей:
1. Предпосылки создания MDM-системы. Проектирование модели данных.
2. Построение MDM-системы: структура и правила работы с данными.
3. Добавление новых источников в MDM-систему.
4. Получение данных из эталонной клиентской базы. Обратное распространение.
5. Управление качеством данных в MDM-системе.
🧙♂️ Преподаватели
Эти специалисты работают с клиентскими данными в ВТБ, «Открытии», «Росгосстрахе», МТС. Каждый «закрыл» минимум десяток проектов для крупного бизнеса.
🏃♀️ Студенты уже регистрируются
До 1 августа цены ниже на 4 000—6 000 ₽. Мест всего 16, разлетаются быстро.
Узнать больше https://bit.ly/3r5b0yd
5 неожиданных мест работы дата-сайентиста: от йоги до борьбы с deepfakes
Специалисты в области Data Science за последние пять лет стали особенно востребованными. Так, в 2019 году вакансий для них стало почти в 1,5 раза больше, чем в 2018, и почти в 10 раз больше, чем в 2015. Главные заказчики — финансовый сектор и IT-компании. Однако хорошие дата-сайентисты нужны не только в этих отраслях...
Статья
6 сентября стартует новый поток курса о данных в энтерпрайзе. Это первая подобная программа в стране. Ее разработали создатели MDM- и CDI-решений из компании HFLabs.
🧑💻 Для кого
Подойдет всем, кто работает или будет работать с клиентскими данными в крупной компании. Специальность не имеет значения.
📚 Программа
Пять дней, пять преподавателей, пять модулей:
1. Предпосылки создания MDM-системы. Проектирование модели данных.
2. Построение MDM-системы: структура и правила работы с данными.
3. Добавление новых источников в MDM-систему.
4. Получение данных из эталонной клиентской базы. Обратное распространение.
5. Управление качеством данных в MDM-системе.
🧙♂️ Преподаватели
Эти специалисты работают с клиентскими данными в ВТБ, «Открытии», «Росгосстрахе», МТС. Каждый «закрыл» минимум десяток проектов для крупного бизнеса.
🏃♀️ Студенты уже регистрируются
До 1 августа цены ниже на 4 000—6 000 ₽. Мест всего 16, разлетаются быстро.
Узнать больше https://hflabs.timepad.ru/event/167370
⚕ Какие специалисты по Data Science требуются в медицинских проектах и что им нужно знать?
Что может быть прибыльнее, чем вести войну, торговать оружием и промышлять в даркнете? Правильно – лечить людей и продавать лекарства. Рассказываем, что нужно знать и уметь, чтобы влиться в выгодную и легальную индустрию здравоохранения.
Статья
DataOps — инженер будущего, который выстраивает инфраструктуру для работы с данными.
👉🏻Если вы Data Engineer, администратор или DevOps с опытом, и хотите узнать больше об управлении данными, 15 июля OTUS приглашает на demo-занятие «Практики Data Governance»:
На этом открытом уроке вы узнаете:
- Почему обработка данных - это не только написание ETL-процедур.
- Как не превратить Data Lake в Data Swamp.
- Что в себя включают практики Data Governance.
Занятие дает возможность предварительно попробовать новый онлайн-курс «DataOps Engineer» и познакомиться с преподавателем.
📍Для регистрации пройдите вступительный тест: https://otus.pw/XwXH/
🎥 Делаем DeepFake на коленке: пошаговое практическое руководство.
Хотите собственноручно сделать видеоролик DeepFake с помощью простых инструментов? Наше пошаговое практическое руководство позволит вам пошутить над друзьями или создать забавный ролик для соцсетей, не углубляясь в программирование
Статья
Отличный канал по языку программирования python
👇
https://t.me/py_1000_prog
В этом канале:
📂Сливы платных курсов и книг.
📂Уроки для начинающих и продвинутых.
📂Классные программы.
📂Свежие новости из мира python.
Переходи на канал, и учись новому!
Время двигаться вперёд!📈
🤔Хороший, плохой, злой: как Яндекс использует нейросети для борьбы со спамом и матом
Разработчики Яндекса автоматизировали борьбу со спамом и матом в своих сервисах. Рассказываем, какие инструменты они для этого использовали.
[ Статья ]
Ближе к земле: Python и низкоуровненые операции
Во многом Python популярен потому, что он позволяет программисту не погружаться в дебри компьютерных технологий, а сосредоточиться на своей прикладной задаче. С другой стороны, именно технические тонкости зачастую определяют преимущества и ограничения разных языков, поэтому крутому специалисту следует с ними познакомиться.
Статья
В шкафу лежат вперемешку 5 пар светлых ботинок и 5 пар темных ботинок одинаковых размера и фасона. Какое наименьшее количество ботинок надо взять наугад из шкафа, чтобы среди них была хоть одна пара (на правую и левую ноги) одинакового цвета?
7 книг, которые стоит прочесть для изучения Python
Fluent Python (рус. Python. К вершинам мастерства) – Лучано Рамальо
Python Cookbook – Дэвид Бизли, Брайн Джонс
Effective Python – Брэтт Слаткин
Веб-программирование c Python
Flask Web Development (рус. Разработка веб-приложений с использованием Flask на языке Python) – Мигель Гринберг
Two Scoops Of Django – Даниэль Гринфилд, Одри Гринфилд
Обработка данных с Python
Python Machine Learning – Себастьян Рашка
Data Visualization with Python and Javascript – Кайран Дейл
Подробнее про содержания
📊📈Математика за оптимизаторами нейронных сетей
В этой статье мы поговорим о математике градиентного спуска, почему при обучении нейронных сетей применяется стохастический градиентный спуск и о вариации SGD (Stochastic Gradient Descent) с использованием скользящего среднего (SGD с momentum и Nesterov Accelerated Gradient).
[ Статья ]
@tobeprog - авторский канал о том, как стать программистом. Основная задача канала - полностью разобрать путь становления разработчика, провести по нему читателя и сделать это наиболее эффективно:
Что полезного тут можно найти:
- Python, основы | что читать/смотреть | как правильно использовать уч.материалы
- Что значит программировать, почему многие не понимают этот процесс и как эту проблему решить
- О том, как превратить скучные проекты в интересные
welcome @tobeprog
Log-Sum-Exp Trick: как свойства функций делают работу классификаторов реальной
В этой статье мы рассмотрим, что такое классификатор, поговорим о мультиклассовой классификации с помощью нейронных сетей. Затем, ознакомившись с контекстом перейдем к основному топику поста — к Log-Sum-Exp Trick. Напишем формулы и разберемся, как этот трюк помогает избежать переполнения чисел с плавающей точкой.
Статья
Языки на букву «P»: сравниваем возможности Python и PHP
🐍 🐘🐍 🐘
В статье речь идет о языках Python и PHP, их схожих и отличных характеристиках. Никогда не задумывались о том, что у них общего? Рассказываем.
👨🎓️ Зачем и как нужно изучать C/C++ в 2021 году?
С и С++ считаются «мамонтами» в мире программирования. Несмотря на возраст (49 и 38 лет), эти языки по-прежнему используются, весьма популярны и позволяют создавать большое количество приложений.
Статья
Тест : Насколько хорошо вы знаете математику , которая прогодится в DataScience, и такие вопросы также спрашивают на интевью.
На танцплощадке собрались N юношей и N девушек. Сколькими способами они могут разбиться на пары для участия в очередном танце?
Big Data: что это такое, как искать, хранить и использовать.
В этой статье разберемся, что считается Big Data, а что нет, как эту информацию хранить, обрабатывать и получать пользу.
Статья
