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 19 985 подписчиков, занимая 6 704 место в категории Технологии и приложения и 33 689 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 19 985 подписчиков.
Согласно последним данным от 24 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -79, а за последние 24 часа — -2, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.62%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.70% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 523 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 740 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 7.
- 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 25 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.
19 985
Подписчики
-224 часа
-407 дней
-7930 день
Архив постов
😍Топ-10 Python библиотек для Data Science
В этой статье автор расскажет, Python библиотеки которые широко используются в data science, почему от 70 до 80 процентов работы дата-сайентиста это исследование и подготовка данных, какое главное преимущество NumPy, какая самая важная библиотека для машинного обучения на Python, как Gradio позволяет создавать и разворачивать веб-приложения для машинного обучения используя всего лишь несколько строк кода, а также вы узнаете почему TensorFlow это одна из самых популярных Python библиотек для создания нейронных сетей.
Читать...
Бесплатный доступ к сервису для ML-разработки для учебных программ в вузах
Локальная инфраструктура вузов не всегда подходит для решения современных ML-задач. Облачные сервисы помогают выводить научные студенческие разработки на новый уровень.
В рамках программы поддержки Computer Science в Yandex Cloud запустили уже более 100 образовательных проектов. Теперь открыт бесплатный доступ к сервису для ML-разработки Yandex DataSphere для учебных программ в вузах.
Преподаватели смогут организовать совместную работу с материалами и датасетами и обучать студентов создавать базовые модели машинного обучения, быстрее проверять код, запускать учебные исследования в области искусственного интеллекта. А студенты получат доступ к работе в Jupyter Notebook и смогут сосредоточиться на работе с кодом, а также дольше работать над моделями без автоматического отключения ноутбука.
Подробнее о программе Yandex Cloud читайте на сайте ➡️
Что делает специалиста? Кейсы
И вы добавите в портфолио новый кейс уже во вторник. Ведь Skillfactory запускает бесплатный симулятор работы в аналитике данных.
С 18 по 20 апреля вместе с дата-сайентистом Сбера Марией Жаровой будете решать бизнес-задачи с помощью анализа данных. 30 минут теории, час практики и домашнее задание — каждый день в 19:30 мск. Самые активные из вас получат полезные подарки.
На интенсиве научитесь:
-разбираться в понятиях и направлениях анализа данных;
-оценивать результаты A/B-теста вручную;
-анализировать данные с помощью Google Таблиц;
-использовать язык программирования Python.
И главное — поймете, подходит ли вам специальность и стоит ли начинать обучение.
Регистрируйтесь: https://go.skillfactory.ru/WafMRg
🚀 Смотрите международную конференцию Data Fusion 2023 в прямом эфире прямо сейчас! Конференция посвящена работе с данными и развитию технологий искусственного интеллекта.
Data Fusion 2023 – это точка сближения науки и бизнеса. Конференция будет полезна разработчикам и специалистам в области Data Science, CDO, бизнес-заказчикам DS-продуктов и сервисов, представителям государства и науки.
Присоединяйтесь к экспертам Банка ВТБ, Яндекса, Сколтеха, «Газпром нефти», ВШЭ и многим другим.
👉 Смотрите международную конференцию Data Fusion 2023 по ссылке: https://cnrlink.com/datafusion2023online
🤔10 вопросов на позицию специалиста по Data Science
В этой статье автор вам расскажет, как зачастую могут выглядеть вопросы на собеседованиях на junior/middle позиции, почему даже джуниоры востребованы как никогда, какие позиции подразумевают весьма обширный багаж знаний, а также вы узнаете когда можно смело начинать ходить на собеседования.
Читать...
Сколтех и НИУ ВШЭ приглашают студентов выпускных курсов математического и IT-бакалавриата помериться силами в решении сложных математических задач машинного обучения в рамках Олимпиады Math of Machine Learning 2023.
Самое главное: победа в олимпиаде приравнивается к успешному прохождению вступительных испытаний для поступления в совместную магистратуру Сколтеха и НИУ ВШЭ «Математика машинного обучения».
Регистрация открыта до 24 апреля включительно
Хотите испытать себя? Отправьте заявку на участие!
😲Data Science для начинающих: 12 проектов на Python за 3 часа
В этой статье автор расскажет, как прокачать свои навыки, какой фреймворк использовать для создания проектов, как научится обрабатывать и визуализировать данные, а затем и развёртывать созданные приложения, а также вы узнаете как с первых строчек кода на Python получить веб-приложение. которое обновляется в режиме реального времени.
Читать...
🚀Data Science: лучшие учебные курсы и программы сертификации
В этой статье автор расскажет, как проектировать системы обработки данных, как создать и ввести в эксплуатацию системы, как использовать модели машинного обучения и обработки данных, а также вы узнаете, какие есть программы сертификации и почему это повысить ваш шанс стать Data Scientist.
Читать...
Школа анализа данных Яндекса вновь открыла приём заявок — он продлится до 7 мая. Успейте зарегистрироваться, чтобы получить возможность учиться у топовых учёных и IT-специалистов.
Программа длится 2 года, обучение бесплатное. Можно выбрать одно из направлений: data science, инфраструктура больших данных, разработка машинного обучения или анализ данных в прикладных науках.
Чтобы учиться в ШАДе, важно интересоваться машинным обучением, обладать хорошей математической подготовкой и владеть одним из языков программирования. Заполните анкету уже сейчас: https://clck.ru/344m93
Если вы хотите узнать, как устроена учёба в ШАДе и кем можно стать после выпуска, регистрируйтесь на День открытых дверей — он пройдёт 13 апреля: https://academy.yandex.ru/dataschool/enroll#openday
🚀Самообучение в Data science, с нуля до Senior за два года
В этой статье автор расскажет, как учиться эффективно и бесплатно, как понять, что такое Data science/машинное обучение и подойдет ли оно вам, и будет ли вам интересно заниматься именно data science, какие есть принципы эффективного обучения, а также вы узнаете что и как учить в программировании, как учить SQL, и почему нужно учить именно Python.
Читать...
😮Как стать разработчиком с нуля
В этой статье автор расскажет, как стать востребованным программистом с нуля и на что обращать внимание в ходе обучения, что нужно знать, как найти первую работу в IT, что спрашивают у Джунов на собеседовании, что делать, если вам не хватает знаний до вакансии Джуниор-программиста, а также вы узнаете какие языки программирования нужны для Data Science.
Читать...
🧑💻Как выучиться на Data Scientist: наиболее востребованные технические навыки
В этой статье автор вам расскажет, что нужно знать чтобы стать Data Scientist, почему лучше учить пайтон, зачем изучать Pandas, как изучать машинное обучения, а также вы узнаете для чего нужно знать SQL и как его использовать.
Читать...
👤Стоит ли идти в Data Science?
В этой статье автор расскажет, насколько много в сфере программной разработки работы, что вообще такое «наука о данных», почему программная инженерия даёт общие навыки, как машинное обучение станет обычным инструментом для разработчиков ПО, а также вы узнаете почему Бизнес ещё не готов к ИИ.
Читать...
Data Secrets — первый журнал в области науки о данных.
Нейронные сети, Machine Learning, Data Science - знакомые слова, но считаешь, что это очень сложно? Здесь на практических примерах освещают последние достижения в этой области и учат азам:
Присоединяйся: @data_secrets
🧑💻Работа в Data Science: что важно знать и как этому научиться
В этой статье вы узнаете, кто такой Data scientist, что он умеет, какие навыки нужны в этой сфере, что нужно знать в Python, а также вы узнаете сколько нужно знать математических формул чтобы понимать базовые вещи в Data Science.
Читать...
Научитесь обучать модели компьютерного зрения и превращайте настоящее в будущее..
Яндекс Практикум запускает курс «Компьютерное зрение на базе нейронных сетей». Он подойдёт тем, у кого уже есть опыт в Data Science. В программе — «три кита» компьютерного зрения: классификация, детекция и сегментация.
За 3 месяца вы обучите модели, которые умеют:
— определять границы и сетку для пазла Судоку,
— узнавать настроение человека по фотографии;
— выявлять элементы дорожного движения для беспилотного автомобиля.
— сегментировать спутниковые снимки, чтобы определять местоположение объекта.
Вы освоите полный цикл работы с CV-моделями с нуля до релиза. А ещё — будете учиться у наставников — экспертов в области компьютерного зрения.
Записывайтесь в первый поток и работайте над технологиями, о которых писали фантасты.
