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 19 949 подписчиков, занимая 6 685 место в категории Технологии и приложения и 33 644 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 19 949 подписчиков.
Согласно последним данным от 01 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -97, а за последние 24 часа — -3, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.61%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 4.18% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 319 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 835 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 02 июля, 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.
19 949
Подписчики
-324 часа
-397 дней
-9730 день
Архив постов
С приходом в Россию мессенджера Telegram и ограничением Роскомнадзора, каждый пользователь узнал о VPN и всех его прелестях. Сервисов, которые скрывают ваш фактический IP адрес, подменяя его на другой, существует великое множество, но не все они обеспечивают должную безопасность и скорость соединения.
VPN (Virtual Private Network) означает в переводе с английского «виртуальная частная сеть». VPN это своего рода туннель, который прокладывается между двумя местами в сети. Снаружи никто не видит, чем вы там занимаетесь. VPN шифрует все выходящие данные, используя свои IP. В большинстве случаев пользователи могут сами выбрать своё физическое местоположение сервера. Таким образом никто не узнает где вы находитесь и что делаете в сети.
Самое главное в выборе VPN - забыть о сомнительных бесплатных сервисах. Во время использования бесплатных VPN вы сами становитесь продуктом продажи. Ваши данные не защищены и более того, они находятся под угрозой. Правильный VPN должен быть безопасный и быстрый.
Анализ библиотеки ИИ ботов из Quake 3
https://m.habr.com/ru/post/498698/
Наука о данных это междисциплинарная область, призванная извлекать, визуализировать и генерировать знания из данных. Профессионалы, работающие в этой области, должны обладать комбинацией компетенций в сфере математики, статистики, информационных технологий с целью успешного внедрения проектов по анализу данных, в которых постоянно растет запрос на профессионалов, обладающих способностью успешно применять эти знания различных областях от бизнеса до государства.
Аналитик данных извлекает из данных смысл: структурирует их, формулирует и проверяет гипотезы, находит закономерности и делает выводы. Его работа помогает принимать решения в бизнесе, управлении и науке.
Три подводных камня машинного обучения и как их избежать
https://habr.com/ru/company/sciberia/blog/498310/
RNNLM, Word2vec, GloVe и fastText. История создания, варианты использования, преимущества и недостатки четырёх моделей обработки естественного языка.
https://proglib.io/p/obzor-chetyreh-populyarnyh-nlp-modeley-2020-04-21
В 1962 году трое мужчин обманули охрану и смогли покинуть «Алькатрас» — тюрьму, из которой невозможно сбежать. Следователи решили, что мужчины утонули после бегства, однако спустя почти 60 лет нейросеть от компаний Identv и Rothco, проанализировав миллионы фото, «опознала» двоих преступников на снимке 1975 года. То, что оказалось неподвластным человеку, сделал искусственный интеллект.
Какие еще возможности открывает Deep Learning, расскажут преподаватели SkillFactory на курсе по нейросетям. Осваивайте machine learning, Data Engineering и менеджмент, чтобы решать интересные задачи и расти профессионально. В течение 10 недель вы изучите фреймворки TensorFlow и Keras, научитесь работать со сверточными нейросетями и сможете их оптимизировать; в конце обучения проводится хакатон на реальных датасетах.
🚀Давно присмотрели курс, но откладывали обучение? Самое лучшее время, чтобы начать – сейчас! Забирайте курс со скидкой: https://clc.to/yLWZvw
Какие люди отвечают за развитие технологий и трансформацию ВТБ, какие проекты они запускают и кого ищут к себе в команду – рассказываем в серии роликов проекта Fintech Talks.
https://youtu.be/wUQ9DSJHnt8
Грамотное отслеживание взаимосвязи между поведением пользователей в онлайне и оффлайне может не только повысить продажи, но и сэкономить бюджет. Как связать поведение пользователей в сети с их покупками в магазинах?
⏰ В среду, 22 апреля в 19:00 (мск) ребята из ProductStar проводят бесплатный онлайн-интенсив: «Построение ROPO-отчета: как интернет-реклама влияет на оффлайн покупки?»
👩🏫 Кто выступит?
Анна Иванова, руководитель отдела аналитики в OWOX
👨🏫 О чем пойдет речь?
— Обсудим, какие задачи решает ROPO-отчет и для чего он нужен.
— Поговорим о существующих ключевых точках сбора данных.
— Выясним, какие инструменты необходимы для внедрения ROPO-отчета.
— Разберемся, как визуализировать собранные данные и применять их в дальнейшем.
🔥 Два самых активных участника вебинара получат сертификат на бесплатное обучение в ProductStar.
Участие бесплатное, но регистрация обязательна.
Зарегистрироваться на вебинар 👉 @ProductStarAnalyticsBot
Философия затворничества: как удаленная идентификация выручает нас в непростое время
https://m.habr.com/ru/company/smartengines/blog/497760/
Анализ зашифрованного трафика без его расшифровки
https://habr.com/ru/post/497658/
Умелый Data Engineer всегда будет при работе и зарплате! Данные — самый ценный ресурс любой компании. Научись их собирать и организовывать https://otus.pw/ZcxR/
4 месяца практики с самыми актуальными инструментами и задачами:
- Apache Spark + Spark Streaming (Онлайн-обработка)
- Хранилища данных: Google BigQuery + Vertica
- Очереди сообщений: Kafka, Confluent Platform
- NoSQL базы данных: HBase, Cassandra, ElasticSearch
- Оркестрация, мониторинг, CI, Data Quality
- Разработка дата-сервисов, витрин, приложений и многое другое!
Пройди тест, чтобы попасть в закрытое сообщество студентов и преподавателей и получить дополнительную скидку https://otus.pw/ZcxR/
Data Engineer и Data Scientist: что умеют и сколько зарабатывают
https://habr.com/ru/company/netologyru/blog/497214/
В Гарвардской школе бизнеса признали Data Science «самой привлекательной профессией XXI века». Что это значит? Начни учиться на аналитика данных сегодня, чтобы подготовиться к успешной карьере в будущем.
Кто такие специалисты в Data Science?
Это те, кто анализирует данные и занимается машинным обучением. Именно они учат Shazam распознавать песни, а Netflix — рекомендовать тебе крутой сериал на вечер. Нейросети, искусственный интеллект, бизнес-прогнозы, программы лояльности крупнейших магазинов — за всем этим стоит работа специалиста по Data Science и Machine Learning.
И много они зарабатывают?
Специалисты в Data Science очень востребованы, и компании готовы им много платить. Средняя зарплата Data Scientist в России — 200 000 рублей.
Как начать зарабатывать, если я не разбираюсь в этом?
Этому можно обучиться даже с нуля. Записывайся на курс Skillbox «Профессия Data Scientist» и получи:
👾 все необходимые навыки для работы с данными;
👾 полгода бесплатного обучения;
👾 2 специальности в одной программе;
👾 гарантию трудоустройства;
👾 доступ к курсу навсегда;
👾 дипломный проект для онлайн-кинотеатра ivi.ru в портфолио.
Жми на ссылку и смотри подробности курса: https://clc.to/2gDQ3Q.
05.12.2019 Захват движения и управление аватаром в VR
https://youtu.be/Pj5jrDk-Uco
А вы знали, что в более чем 50% вакансий на должность аналитика требуется знание SQL?
⏰ В среду, 15 апреля в 19:00 (мск) ребята из ProductStar проводят бесплатный интенсив для начинающих аналитиков: «SQL: группировка данных, подзапросы и объединение таблиц - практика».
👩🏫 Кто выступит?
Яна Манухина, Head of Data в Bookmate
👨🏫 О чем пойдет речь?
— Рассмотрим разные возможности агрегации и группировки данных.
— Выясним, что можно сделать с помощью подзапросов и что нельзя.
— Закрепим полученные знания на нескучной практике: посчитаем данные из дата-сета «Star Wars».
🔥 Двое самых активных участников получат сертификат на бесплатное обучение в ProductStar.
Участие бесплатное, но регистрация обязательна.
Зарегистрироваться на вебинар 👉 @ProductStarAnalyticsBot
Как найти себя в data science и не потерять впоследствии
https://geekbrains.ru/posts/kak-najti-sebya-v-data-science-i-ne-poteryat-vposledstvii
Может ли machine learning помочь решить задачи вашего бизнеса?
⏰ В четверг, 9 апреля в 19:00 (мск) ребята из ProductStar проводят бесплатный интенсив «Управление метриками продукта с помощью машинного обучения».
👩🏫 Кто выступит?
Айра Монгуш, CEO & Founder в Mathshub
👨🏫 Что будет на вебинаре?
— Погрузимся в язык дата-саенса
— Разберемся с основными метриками продукта
— Познакомимся со структурой ML-алгоритмов
— Решим практическую задачу предсказания оттока пользователей в телекоме на Python.
🔥 Двое самых активных участников получат сертификат на бесплатное обучение в ProductStar.
Участие бесплатное, но регистрация обязательна.
Зарегистрироваться на вебинар 👉 @ProductStarProductBot
Лекция по языковым моделям (20.03.2020)
https://www.youtube.com/watch?v=cVjFq_Ws2F0&feature=emb_logo
