ru
Feedback
Data Science | Machinelearning [ru]

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
Типичные распределения вероятности: шпаргалка data scientist-а Статья

Как обучть мдль пнмть упртые скрщня. Статья

Как выглядело бы Московское метро в трехмерном мире Статья

Прогнозирование временных рядов на JS: анализ данных для самых маленьких фронтендеров Статья

Как я предсказал LGD на хакатоне и устроился на работу [ Статья ]

Искусство написания циклов на Python [ Статья ]

«A/B-тест» в инженерно-геологических изысканиях на языке Python [ Статья ]

​​🔖 Какие навыки нужны для создания архитектуры высоких нагрузок? Подключайтесь 10 июня к вебинару, где Владислав Родин расскажет, кому актуально и какие перспективы открывает умение проектировать Highload архитектуру, а также представит программу онлайн-курса от OTUS. Вы познакомитесь с преподавателями, узнаете о практике и формате обучения. В конце встречи у вас будет возможность занять место по спец.цене. 🔗 Регистрация на вебинар https://otus.pw/LPaM/

Анализ сообщений коммерческого чата на предмет игнорирования вопроса клиента на основе модели nlp [ Статья ]

«Работе с данными нельзя научить»: [ Статья ]

5 вещей о наблюдаемости данных, которые должен знать каждый дата-инженер [ Статья ]

Путеводитель по базам данных в 2021 г Данные — это один из наиболее важных компонентов геопространственных технологий и, пожалуй, любой другой отрасли. К управлению данными сейчас относятся серьезно во всех отраслях, поэтому знания по этой дисциплине имеют важное значение для карьеры ИТ-специалистов. Этот цикл статей задуман как универсальное руководство, в котором мы рассмотрим тему от и до, начиная с вопроса «Что такое данные?» и заканчивая изучением и применением геопространственных запросов. [ Статья ]

Чужая среди своих, своя среди чужих: из социологии в Data Science [ Статья ]

Стать успешным разработчиком веб-приложений за 2 года не выходя из дома, ещё и с дипломом ведущего вуза страны? Сегодня — это реально!  SkillFactory и ТюмГУ запускают совместную программу онлайн-магистратуры «Разработка программных систем (Software Engineering for Business)». Это двухгодичная программа магистратуры для тех, кто хочет не только освоить язык программирования Java и разрабатывать веб-приложения, но и управлять IT-продуктами.  Кроме этого, вас ждет: - Диплом государственного образца  - Обучение в ведущем университете России - Возможность учиться из любой точки мира и совмещать учебу с работой  - Преподаватели-эксперты из сферы разработки c опытом более 10 лет - Программа обучения, основанная на требованиях работодателей   Чтобы узнать больше и задать вопросы экспертам, приходите на День открытых дверей магистратуры 5 июня в 15:00 по Москве. Ссылка для регистрации: https://bit.ly/34P5c1n

Deep Fake Science, кризис воспроизводимости и откуда берутся пустые репозитории [ Статья ]

Описание алгоритмов сортировки и сравнение их производительности [ Статья ]

Добро пожаловать в мир главного ит тренда - машинного обучения: @machinelearning_ru В канале вы найдет : 📃 Статьи 📚 Книги 👨‍💻 Код 🔗Ссылки и много другой полезной информации * Artificial Intelligence * Deep Learning * Machine Learning * Data Science * Python * Наука о данных Присоединяйтесь, чтобы узнать много нового и прокачать свои навыки 👇👇👇 🤖 @machinelearning_ru

5 вещей о наблюдаемости данных, которые должен знать каждый дата-инженер [ Статья ]

Оценка структуры кредитного портфеля с помощью R. В ходе обсуждений возникла «маленькая» задачка — построить динамику структуры кредитного портфеля (динамика кредитной карты, например). Есть важная специфика — необходимо применять метод FIFO для погашения займов. Т.е. при погашении первыми должны гаситься самые ранние займы. Это накладывает определенные требования на расчет статуса каждого отдельного займа и определения его даты погашения. [ Статья ]

Все что вы (не) хотели знать о Data Science [ Статья ]