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 19 980 подписчиков, занимая 6 706 место в категории Технологии и приложения и 33 686 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 19 980 подписчиков.
Согласно последним данным от 25 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -75, а за последние 24 часа — -8, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.47%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.67% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 492 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 733 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 6.
- 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 26 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.
19 980
Подписчики
-824 часа
-457 дней
-7530 день
Архив постов
NewProLab запускает 12-недельную онлайн-программу «Специалист по большим данным»
Старт – 20 сентября.
В программе – 36 занятий, 9 лаб, 2 проекта и 3 варианта прохождения:
Полное погружение (только в даты проведения программы) – 36 живых занятий в ZOOM, возможность задавать вопросы, тесты, лабы, поддержка координаторов, сертификат об успешном прохождении.
Видео занятий и лабы (только в даты проведения программы) – видеозаписи 36 занятий, тесты, лабы, поддержка координаторов, сертификат об успешном прохождении.
Видео занятий и тесты (можно пройти в любое время) – видеозаписи 36 занятий, тесты, сертификат о прохождении.
Чему вы научитесь?
- обрабатывать данные в Pandas
- строить модели машинного обучения (логистическая регрессия, деревья, случайный лес) в Scikit-learn
- анализировать текстовые данные
- и многое другое
Подробности по ссылке
Для участников нашего сообщества организаторы предоставили промокод devsp, по которому вы получите скидку 15% при покупке программы.
Графики в Python: 9 видов визуализации, привлекающих внимание лучше, чем гистограмма. Инструкция по визуализации данных.
Гистограмму нетрудно создать и просто понять. Однако есть и другие виды графиков, способных донести идею в некоторых случаях гораздо лучше привычной гистограммы. Ловите девять идей (с кодом), которые можно использовать не только для разнообразия, но и для улучшения внешнего вида полученных результатов.
Читать...
Заметки дата-инженера: интеграция Kafka и PySpark
Данная статья будет полезна тем, чья деятельность связана с Data Engineering, и тем, кто только знакомится с этой славной профессией. Вы узнаете про особенности настройки и интеграции Kafka со Structured Streaming, а также увидите различные способы чтения данных, работы с водяными метками и скользящим окном.
Читать...
Как составить Data Science портфолио? Часть 1
Как получить работу в области Data Science?
Во-первых, нужно знать основы статистики, машинного обучения, программирования и т.д. Во-вторых, вам нужно будет составить портфолио. Да, несомненно, готовое резюме очень важно при трудоустройстве, но наличие портфолио будет вашим козырем. Даже если работа, фактически, уже у вас в кармане — никогда не будет лишним наглядно показать, а не просто объяснить на словах, будущему работодателю, что конкретно вы умеете делать. В этой статье я приведу ссылки на интервью, в которых различные Data Science-специалисты рассказывают о том, как правильно составить портфолио и как выделиться на фоне остальных кандидатов. Приступим!
Читать...
Хотите структурировать свои знания в сфере машинного обучения и вывести их на совершенно новый уровень?
Всего через 7 месяцев обучения на курсе Start ML вы будете уверенно разбираться в передовых ML-алгоритмах и сможете применять их в своей работе. Вы научитесь разрабатывать приложения на Python, обучать модели и нейронные сети, а также оценивать их пользу для бизнеса с помощью статистики и A/B-тестов — всё под руководством топовых ML-инженеров из Яндекса и Raiffeisen.
В конце обучения вы создадите собственный ML-сервис — рекомендательную систему для социальной сети, которая поможет закрепить все полученные знания.
Переходите по ссылке и записывайтесь на курс Start ML до 12 сентября — по промокоду BIGDATA12 вам доступна скидка 10%. А ещё на сайте есть бесплатная демоверсия — можете начать с неё.
Сколько денег приносит системное решение по А/Б тестам?
Меня зовут Наталья Тоганова, я работаю старшим бизнес-аналитиком в компании GlowByte. Мы помогаем компаниям с построением моделей, задачами на стыке data science и инфраструктуры, а также с аналитикой и А/Б тестами. Здесь я хочу поговорить об А/Б тестах и финансовых надеждах, которые на них возлагаются.
Читать...
Начните свой путь в Data Science! Присоединяйтесь к прямым трансляциям с 5 по 7 сентября в 19:00 по московскому времени. В роли спикера — руководитель направления исследования данных в Сбере с семилетним опытом в программировании Анастасия Борнева.
🔸Записывайтесь на бесплатный онлайн-интенсив по анализу данных: 👉 https://clc.to/qtDF0A
Чему вы научитесь:
📎 находить аномалии, выявлять ложные зависимости и выделять главные факторы в моделях данных;
📎 визуализировать и анализировать данные с помощью Python-библиотек;
📎 автоматизировать решение бизнес-задач с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения.
🎁 Все участники при регистрации получат чек-лист с информацией о том, чем занимается специалист по DS, где он может работать, какие знания и навыки ему нужны, а также где новичку найти первые проекты. Дошедшим до финала интенсива подарим электронную книгу Пола Доэрти и Джеймса Уилсона «Человек + машина» издательства МИФ.
Участвуйте, задавайте вопросы и получите сертификат на 10 000 рублей на любой курс Skillbox.
iPavlov разросся: автопилот, голосовой помощник, машинное зрение, предиктивная аналитика, Smart City и Smart Clinic
Пару лет назад мы делали интервью с Михаилом Бурцевым из МФТИ — создателем системы разговорного ИИ iPavlov. Очень интересный человек, который в 2015 году удачно скрестил свой талант с программами госфинансирования через «Сбер» и НТИ (АСИ). Все началось с библиотеки DeepPavlov, которую в итоге скачали больше миллиона раз. Затем проект расползся по соседним нишам, причем мне кажется, что скоро появится целая корпорация iPavlov с целым пакетом ИИ-продуктов федерального масштаба. Насколько это хорошо или плохо, не могу сказать. Иногда случается так, что быстрый успех может вскружить голову.
Под катом — интервью с нынешним директором iPavlov Лораном Акопяном про то, какое место российские технологии занимают в мировой ИИ-индустрии, изменится ли что-то из-за сложностей с поставками «железа» и в каком направлении развивается сам iPavlov.
Читать...
📈Если вы хотите стать по-настоящему хорошим специалистом в it-сфере и заниматься сложными и интересными проектами, то вы точно должны уметь оперировать абстрактными понятиями, решать нестандартные задачи и обладать навыком «правильного сомнения».
Как этого добиться? С помощью математического бота-тренажера для мозга! С помощью него вы👇
- сможете развить вашу эрудицию;
- познаете мир при помощи упрощения сложных ментальных объектов;
- используя абстракции развивать логическое мышление
- проявите навык «правильного сомнения» в работе
📖Весь материал подготовлен доктором философских наук, математиком, логиком и основателем одного из крупнейших онлайн-сообществ по математике, который включает в себя более 50 заданий с тестами и задачами и видеоуроками.
👉Переходите в бот и начинайте занятия уже сегодня: clck.ru/wbtpc
Что должен знать дата-инженер. Роадмап для джуниора
Меня зовут Иван Васенков и я джуниор дата-инженер в дирекции данных и аналитики Lamoda. Но к этой профессии я пришел не сразу: окончив университет, я начал работать аналитиком данных, затем стал BI-разработчиком, а уже после этого — дата-инженером.
На моем пути были простые и сложные участки: где-то помогал опыт предыдущей работы, а где-то приходилось доучиваться практически на ходу. Именно поэтому я хочу поделиться советами из своего опыта, которые помогут начинающим специалистам быть максимально готовыми к вступлению в мир дата-инжиниринга.
Читать...
Оптимизация нейросети на максимальный вред человеку. Первый эксперимент
Недавно учёные из фармацевтической компании Collaborations Pharmaceuticals с коллегами из европейских научных институтов провели концептуальный эксперимент. Вместо синтеза новых лекарств они задали нейросети MegaSyn AI обратную задачу — найти вещества, максимально токсичные для человеческого организма. Нейросеть корректно поняла условие и менее чем за шесть часов сгенерировала список 40 000 веществ, которые наилучшим образом подходят для химического и биологического оружия.
Научная статья «Поиск лекарств с помощью искусственного интеллекта — технология двойного назначения» опубликована 7 марта 2022 года в журнале Nature Machine Intelligence (doi: 10.1038/s42256-022-00465-9).
Получается, что если поставить задачу нанести вред человеку, то ИИ быстро найдёт максимально эффективное решение.
Читать...
python_job_interview - здесь собраны все возможные вопросы и ответы с собеседований по Python.
golang_interview - Вопросы с настоящих Golang собеседований, помогут Вам получить успешно пройти интервью.
machinelearning_interview - канал подготовит к собеседованию по машинному обучению, статисике ,алгоритмам и науке о данных.
Подготовиться к Python собеседованию
Делаем конфиг сервер безсерверным при помощи AWS API Gateway и DynamoDB
Облака все больше проникают в повседневную жизнь пользователя. Поэтому все больше разработчиков берут облака в свой арсенал инструментов, обустраивая эту самую жизнь пользователя. Об облаках и пойдет речь в этой статье.
Читать...
#longread
Если большие данные — новая нефть, то дата-саентисты — люди, которые её качают.
В Сбере они ежедневно общаются с аналитиками бизнес-направлений банка и создают
прорывные инфопродукты для принятия решений на основе Big Data, ML, AI.
Таких специалистов сейчас набирает команда Сбера. Что предлагают?
• Работу с по-настоящему большими данными. СберБанк проводит 1 млрд новых транзакций
ежедневно. Общий объём данных — 75 ПБ. В вашем распоряжении будут 100 ТБ памяти и
≈7200 ядер CPU в песочницах.
• Интересные задачи: от восстановления информации о клиенте по цифровому следу и
работы с естественным языком до построения моделей ожидаемой доходности.
• У Сбера есть лабораторный кластер с большими данными и разным ПО. А ещё сотрудник
получит доступ к локальным машинам с расширенным количеством оперативной памяти и
GPU.
Вакансия полностью по ссылке: http://sber.me/?p=Nk6WR
Автоматическое реферирование текстов. Обзор работ
Я думаю, многим знакома ситуация, когда в сжатые сроки необходимо ознакомиться с большим объёмом текстов – статей, обзоров, сюжетов, отзывов и так далее. Читать их все от начала и до конца слишком напряжно, не правда ли? И здесь на помощь приходят рефераты – краткие выжимки текстов, содержащие только самое главное и важное. Написанием рефератов занимаются зачастую эксперты, однако такая работа требует немало времени и усилий. Кроме того, труд экспертов должен, само собой, оплачиваться. Решение – применять методы автоматического реферирования текстов (Automatic Summarization), то есть порождать рефераты с помощью специальных компьютерных программ. В этой статье мы познакомимся с некоторыми наиболее распространёнными подходами к решению данной задачи.
Читать...
Blender, захват движения, нейронные сети
Blender отличный 3d редактор, открытый документированный код, убирает ограничения в реализации творческих фантазий. Большая "фанатская база" сгенерировала решения под разные задачи, ускоряя творческий процесс. Периодически получаю практический опыта в Blender, главное в саморазвитие, ставить цель c желаемым результатом, повторение действий из уроков не рабочий способ получения знаний для меня. Выбираю цель, с учетом собственного интереса, предварительно проверяю на отсутствие готового решения, что бы не лишить себя этапов развития. Моим критериям соответствует - анимация персонажа в Blender, с использованием нейронных сетей. Существуют статьи, видео, рабочие коммерческие решения, но нет готового подходящего мне, только части головоломки которые нужно собрать.
Читать...
Распознавание чисел в прописном виде.
Данный алгоритм является модифицированным и переписанным на Python с C# алгоритмом из этой статьи.
GitHub c реализацией автора на C#. GitHub c реализацией на Python.
В данной реализации отсутствует перевод числа в прописном виде из-за отсутствия потребности в такой задаче.
Читать...
Это пост для Data science
Не за горами День знаний, первое сентября. Многие из наших подписчиков — абитуриенты и студенты, которым вскоре придется столкнуться со сбивающим с ног потоком свежей информации: математическим анализом, линейной алгеброй и теорией вероятностей.
Сами когда-то были студентами, поэтому понимаем, как бывает трудно. Чтобы облегчить процесс обучения (и человеческого, и машинного 🙃) в честь праздника мы делаем скидку на один из наших наиболее популярных онлайн-курсов, в котором есть вся необходимая база — Математика для Data Science. Скидка 50% действует до 5 сентября.
Программа разработана преподавателями ВМК МГУ, курс также идеально подойдет для подготовки к поступлению в ШАД или Computer Science Center.
Улучшаем производительность: виртуальный рендеринг для больших объемов данных
К вам пришло из API что-то огромное, браузер начал тормозить, а пользователи недовольны? Как с этим справиться? Когда и в каких UI компонентах с проблемой отображения большого массива данных сталкиваются разработчики? Какие специальные подходы применять или не применять?
Читать...
