uk
Feedback
Data Science | Machinelearning [ru]

Data Science | Machinelearning [ru]

Відкрити 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

Показати більше

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Data Science | Machinelearning [ru]

Канал Data Science | Machinelearning [ru] (@devsp) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 19 996 підписників, посідаючи 6 718 місце в категорії Технології та додатки та 33 709 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 19 996 підписників.

За останніми даними від 23 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -85, а за останні 24 години на 0, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.98%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.64% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 596 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 728 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 8.
  • Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як llm, nvidia, контекст, openai, архитектура.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
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

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 24 червня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.

19 996
Підписники
Немає даних24 години
-417 днів
-8530 день
Архів дописів
​​🟡Тест по React JS от OTUS — Ответьте на 19 вопросов и проверьте, насколько хорошо вы знаете язык. Сможете сдать — пройдёте на продвинутый онлайн-курс по React.js со скидкой! 👉🏻ПРОЙТИ ТЕСТ ОНЛАЙН-КУРСА ПО REACT.JS  Курс доступен в рассрочку. 🎁 Пройдете успешно тест, получите доступ к открытым урокам курса. Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru

​​🧑🏼‍💻Как мы организовали Data Warehouse в MANGO OFFICE В этой статье мы рассказываем, как реорганизовали в MANGO OFFICE корпоративное хранилище данных: какие проблемы решали, какие точки роста находили и какой получился результат. Читать...

​​⚡️Data-driven рост с помощью науки о данных и машинного обучения В этой статье автор расскажет, как машинное обучение меняет способы использования данных компаниями для обеспечения прибыльного роста, предоставляя возможность опередить своих конкурентов, и как технологические компании могут ускорить свой рост, приняв пять ведущих практик. Читать...

​​Data Science: быть или не быть? Как понять, что направление DS — это твое? Разберемся на новой лекции Digital Лектория Газпромбанка. На вебинаре также обсудим:  — кому будет интересно в IT и почему не всем стоит идти в это направление — как развиваться в Data Science с непрофильным образованием — как выглядит roadmap специалиста в DS — какими навыками и компетенциями должен обладать Data Scientist. Ждем тебя на лекции Ирины Скорыниной, ведущего аналитика-исследователя в Газпромбанке! Регистрация уже открыта: https://www.gpbspace.ru/digital-lectory-hall-form Реклама Банк ГПБ (АО), ИНН: 7744001497 erid:LjN8Jste3

​​🤖Доменная модель песочницы данных: на чём зиждется Data Fusion В этой статье автор расскажет, почему в корпоративной архитектуре есть множество инструментов, которые помогают правильно сконфигурировать проект, и как доменная модель может помочь вам разграничить сущности и засетапить внутренние среды для экспериментов. Читать...

​​👾Как построить систему геоаналитики с применением ML В этой статье мы рассмотрим примеры работы сервисов геоаналитики, и выясним какие модели машинного обучения используются при построении таких систем и из каких этапов состоит разработка продукта с возможностями геоаналитики. Читать...

​​Высшее образование онлайн? Так бывает? Да!  РАНХиГС совместно со Skillbox проводит набор студентов на обучение по программе Data Science & Machine Learning. После обучения вы получите диплом государственного образца. Всё как в классических вузах: семинары, сессия, студенческие льготы и отсрочка от армии, только все занятия и экзамены — онлайн. Чем занимаются аналитики данных: Специалисты Data Science & Machine Learning находят закономерности в данных и делают выводы. Например, когда в экономике может случиться дефолт. А также создают алгоритмы искусственного интеллекта для нейросетей, голосовых помощников, программ распознавания лиц и чат-ботов.  За время обучения вы: — Научитесь работать с искусственным интеллектом и программировать на Python. — Подтянете английский, повторите основы математики и статистики для аналитики данных. — Освоите soft skills для работы в IT. — Соберёте портфолио из более чем 10 работ и пройдёте стажировки. После окончания вуза сможете работать в сфере IT, медицины или финансов.  Успейте подать заявку прямо сейчас по ссылке: https://l.skbx.pro/9NeVa7 После этого с вами свяжется специалист приёмной комиссии, расскажет о программе и поступлении, а также поможет подготовить документы.

​​👤Форматы данных и файлов: руководство для архитекторов В этой статье автор расскажет, почему раньше для каждого Data Event создавалось по 20 полей, но их количество уже давно перевалило за сотню, и почему данные легко хранить в озере, но в строковых форматах для выполнения запроса нужно просканировать значительный объем данных. Читать...

​​🤔Построение BI-системы: вы могли об этом забыть… В этой статье автор расскажет, почему тестирование должно происходить на всех этих этапах, и почему у нас должны быть формализованы детальные требования, на основе которых можно оперативно составить и провести такие тесты, а также вы узнаете почему проблема с уровнем производительности всегда актуальна. Читать...

​​⚡️Применение методов CRISP-DM для анализа Big Sales Data В этой статье автор расскажет, как можно провести операцию Reverse Engineering для оптимизации процесса продаж, и какой результат от этого можем получить. Читать...

​​🚀Бустим топ: внедрение ML в ранжирование каталога В этой статье автор расскажет, почему задача ранжирования каталога важна для бизнеса, как можно построить систему ранжирования каталога на основе ML. Читать...

​​🧑🏼‍💻Как мы разрабатывали алгоритм для анализа уникальных посетителей В этой статье автор расскажет о решении для анализа уникальных посетителей, опишет недостатки существующих на рынке решений и расскажет, почему надо остановиться именно на видеоаналитике. Читать...

​​🔥Сравнение технологии JuniStat и лазерных систем для беговых тестов В этой статье автор расскажет, почему лазеры фиксируют только время прохождения бегуна через точки на дистанции, а JuniStat дополнительно собирает информацию о времени реакции, времени бега, скорости и других параметрах, и как при одновременном использовании лазерных датчиков и JuniStat можно получить результаты, которые могут быть использованы для дальнейшего анализа и сравнения результатов. Читать...

​​Мы собрали для вас подборку самых полезных каналов для Датасаентисов. От практических каналов, где авторы пишут код 24/7 и выкладывают его подписчикам до каналов о хакинге, с использованием Python и нейросетей. Кладезь ML-знаний с актуальным материалом на 2023 года. Сохраняйте себе: https://t.me/addlist/8vDUwYRGujRmZjFi

​​📊Анализ таблиц сопряженности средствами Python. Часть 1. Визуализация В этой статье автор расскажет, почему категориальные данные имеет огромное значение в DataScience, и какие есть способы визуализации таблиц сопряженности. Читать...

​​😮Её величество Иерархия. Классификация и способы хранение в MS Excel В этой статье автор расскажет, почему в некоторых случаях можно ввести ограничения на иерархию, и почему Excel основан на плоских принципах, а также вы узнаете как это практически можно применять. Читать...

​​Лаборатория Apache Spark Advanced – хардкор-программа для middle и senior дата-инженеров от Newprolab ➞ летний поток c 3 по 31 июля онлайн ➞ 8 занятий по 3 часа с преподавателем в зуме ➞ 4 лабы, объединенные в один проект ➞ облачный кластер для выполнения лаб ➞ автоматическая проверка лаб чекерами ➞ малая группа и помощь эксперта ➞ преподаватель: Сергей Гришаев, Architect, Сбермаркет Вы разработаете коннектор к гибридному хранилищу и разберетесь раз и навсегда, что скрыто в Spark "под капотом" и как ускорить обработку данных в своих проектах  До конца июня действует специальный промокод friends10, который дает еще 10% скидки от цены, указанной на сайте Узнать подробности и стать участником

​​👤BI система на прокачку: как мы используем плагины Fine BI В этой статье автор расскажет, как устанавливаются плагины без смс, регистрации и одноразовых SIM карт, и почему изначально плагины использовались, чтобы фиксить баги в версиях или расширять возможности пользователей и администраторов. Читать...

​​🤔Почему для MLOps лучше выбирать Open Source, а не проприетарное ПО В этой статье автор расскажет, как команды по машинному обучению могут использовать проприетарные платформы или создавать собственные решения с помощью Open-Source-инструментов, и почему компании часто представляют проприетарные платформы как более мощные, эффективные и простые в использовании. Читать...

​​Это сообщение написала нейронная сеть.  — Здравствуйте! Меня зовут ChatGPT, и я приглашаю вас на бесплатный онлайн-интенсив по Data Science от Skillbox. На нём вы научитесь применять язык программирования Python для data-аналитики, находить аномалии в данных, использовать библиотеки Pandas и Matplotlib, а также решать реальные задачи, с которыми сталкивается Data Scientist: 👉 https://goo.su/JsmRIr9 Современный мир невозможен без анализа больших объёмов данных. Data Scientist — специалист, который умеет работать с данными, находить в них закономерности и применять эти знания для решения различных задач. Наш эксперт поможет вам освоить все необходимые навыки, чтобы начать работу в области Data Science. Помимо теоретических знаний, вы получите практический опыт и сможете решать настоящие задачи. А ещё расскажем, для чего нужны нейросети и какие повседневные задачи можно решать с помощью ChatGPT.   🏆 При регистрации все участники получат чек-лист с информацией о том, чем занимается специалист по DS, где он может работать, какие знания ему необходимы, а также где найти первые проекты для начинающих. Участникам, которые дойдут до финала интенсива, подарим электронную книгу издательства МИФ.    Приходите на онлайн-интенсив с 15 по 17 июня в 21:00 (МСК) и получите все необходимые знания, чтобы начать свой путь в Data Science!