Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
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 19 979 підписників, посідаючи 6 694 місце в категорії Технології та додатки та 33 613 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 19 979 підписників.
За останніми даними від 26 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -74, а за останні 24 години на -5, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.91%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.80% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 381 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 760 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 6.
- 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 27 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.
19 979
Підписники
-524 години
-417 днів
-7430 день
Архів дописів
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...
