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 19 976 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 19 976 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.

19 976
Підписники
-524 години
-417 днів
-7430 день
Архів дописів
​​❓Как устроены рекомендательные системы фильмов, музыки и лент в соц.сетях?  📈10 февраля в 18:00 (мск) пройдет открытый вебинар «Recommend or not recommend? Препарируем рекомендательные системы». На занятии вместе с Марией Тихоновой, Senior Data Scientist в Сбере, вы:  ✅ обсудите классические подходы к построению рекомендательных систем;  ✅ реализуете один из них своими руками;  ✅ также узнаете о готовых инструментах, которые позволяют создать рекомендацию в пару строк кода.  📍После урока вы сможете продолжить обучение на онлайн-курсе «Machine Learning. Professional» в OTUS по спец.цене. Партнер курса – Сбер, во время обучения у вас есть возможность выбрать проект от партнера.  Для регистрации на занятие пройдите вступительный тест 👉 https://otus.pw/W18d/

Машинное обучение для людей   Машинное обучение — как секс в старших классах. Все говорят о нем по углам, единицы понимают, а занимается только препод. Статьи о машинном обучении делятся на два типа: это либо трёхтомники с формулами и теоремами, которые я ни разу не смог дочитать даже до середины, либо сказки об искусственном интеллекте, профессиях будущего и волшебных дата-саентистах. Автор решил написать пост, которого ему не хватало. Большое введение для тех, кто хочет наконец разобраться в машинном обучении — простым языком, без формул-теорем, зато с примерами реальных задач и их решений. Читать...

Аналитик данных и data scientist: в чем отличие?   На первый взгляд профессии аналитик данных и data scientist могут быть похожи, да и во многих компаниях обязанности этих двух специалистов часто пересекаются. Центр непрерывного образования ФКН поговорил с Сергеем Юдиным, руководителем группы качества discovery-сценария в поиске Яндекса, об особенностях работы в каждой из профессий. В интервью Сергей рассказал о необходимых навыках и перспективах профессий и о том, как сделать беспрецедентным преимуществом свой предыдущий опыт Читать...

Путь от «чистого гуманитария» до работы в крупной фудтех-компании Аналитика данных — одно из самых перспективных и сложных направлений в ИТ. Но, несмотря на высокий порог входа, попасть в эту сферу можно, будучи еще студентом. Иван Люляев прошел бесплатные курсы VK по аналитике данных и рассказал о своем пути к должности продуктового аналитика Delivery Club. Читать...

Бесплатные курсы для тех, кто делает первые шаги в Data Science Привет, читатель! Автор статьи ведёт проект Growth lab, в котором рассказывает о digital-маркетинге и росте IT-продуктов. Курсы упорядочены по степени необходимости, начиная с базовых знаний, без которых будет тяжело даваться дальнейшее изучение (линейная алгебра, статистика, базовое знание python и т.д.), переходя к более сложным. Старался избавиться от избыточности, оставляя только самые ценные, на мой взгляд, курсы. Эти бесплатные курсы легко заменят вам платные. Читать...

​​Codecademy сделали канал в телеграм! Codecademy — это крупнейшая в мире платформа для изучения программирования. Теперь у них есть русскоязычный канал. Там постят перевод на русский такой инфы, которую не найти ни на одном форуме! Подписывайтесь и прокачивайте свои скиллы: @ccademy

Чего ИИ не может Искусственный интеллект может выполнять многие задачи лучше, чем люди, практически без затрат. Этот простой факт может создать огромную экономическую ценность, но также и вызвать беспрецедентное сокращение рабочих мест — волну разрушения, которая затронет как «синих», так и «белых воротничков». В будущем ИИ будет делать все: от выдачи наших кредитов до строительства наших домов и даже найма и увольнения. Такая трансформация способов выполнения работы не только приведет к серьезной безработице, но и потенциально вызовет множество социальных проблем. Читать...

Хочешь стать крутым IT-разработчиком? 📍Мы научим тебя как использовать системы мониторинга при разработке проектов  📍Покажем, как грамотно проводить автоматическое тестирование в больших проектах 📍Расскажем о работающих программных связках для улучшения кода и ускорения разработки мобильных приложений 📍Поделимся полезной литературой для разработчиков 📍Дадим много профессиональных советов как для начинающих, так и практикующих специалистов 📍Научим полезным лайфхакам, основанным на наших кейсах и опыте Подписывайся на экспертное сообщество Social Discovery Ventures!

Что такое «Action Recognition»? Среди всего многообразия задач Computer Vision есть одна, которая стоит особняком. К ней обычно стараются лишний раз не притрагиваться. И, если не дай бог работает, — не ворошить. У неё нет общего решения. Практически для каждого применения существующие алгоритмы надо тюнинговать, переобучать, или судорожно копаться в куче матриц и дебрях логики. В этой статье автор сделал обзор современных методов распознавания действий. От самых простых и удобных, до самых сложных. Расскажу в каких ситуациях, что использовать, и расскажу как это применяют в некоторых проектах. Читать...

​​🔥 Хотите освоить подход DataOps? Сделайте шаг к изучению этой области 3 февраля в 20:00! Для вас в OTUS пройдет вебинар «Облака и on-premise решения в обработке данных». 📌 Занятие проведет Егор Матешук, CDO AdTech-компании Квант. Вместе с преподавателем мы рассмотрим основные технологические платформы для построения систем обработки данных.  ❓Ответим на вопросы:   - Какие варианты есть для развертывания on-premise?  - Какие инструменты предлагают облачные провайдеры?  - Какие тенденции появились в платформах в последние годы? 👉 Пройдите вступительный тест, чтобы зарегистрироваться на урок - https://otus.pw/8vCR/

10 вопросов на позицию специалиста по Data Science    Машинное обучение и наука о данных рассматриваются как основная движущая сила следующей промышленной революции, которая происходит сегодня в мире. Что, в свою очередь, выводит позицию DS/ML-специалистов в топ по востребованности. Более того, даже джуниоры востребованы как никогда. Однако попасть на эти роли все же непросто. Позиции подразумевают весьма обширный багаж знаний, который не получить в одном университете, требуется усердное самостоятельное обучение. Читать...

​​Митап «Основы работы с PostGIS, Hadoop и Spark» Компания «Синимекс» приглашает принять участие в онлайн-митапе, где эксперты компании поделятся своим опытом применения современных инструментов в разработке. В рамках митапа выступят: - Александр Мещеряков, специалист отдела по анализу данных, с темой «PostGIS: Как обрабатывать и хранить геоданные». В ходе выступления будут рассмотрены основные функции PostGIS в теории и на практике. - Александр Сайков, разработчик отдела по анализу данных, с темой «Hadoop и Spark». В рамках доклада будет продемонстрировано как работают самые популярные инструменты для обработки и хранения больших данных. Когда: 2 февраля 2022 в 16:00. Подключайтесь онлайн и участвуйте в обсуждении. Регистрация по ссылке.

Почему сейчас самое время стать Data Scientist’ом? Согласно международному карьерному сервису Glassdoor, Data Scientist входит в тройку лучших профессий 2020 года в США. В России эта специальность только набирает обороты, поэтому автор решил рассказать, почему мне кажется, что сейчас самое время взять паузу на обучение и получить профессию специалиста по работе с большими данными. В этой статье автор рассмотрел все причины, по которым профессия в сфере Data Scienе не необходима и востребована для многих компаний. Читать...

​​3 февраля мы подведем итоги конкурса Up Great ПРО//ЧТЕНИЕ Несколько команд показали внушительные результаты, но достаточно ли этого для получения беспрецедентной в России призовой премии — узнаете 3 февраля. Сразу скажем, что будет вручен призовой фонд по специальным номинациям конкурса в размере 32 млн руб. Команды разрабатывали ассистента учителя на базе искусственного интеллекта, который должен выявлять логические, фактические, стилистические и смысловые ошибки и помогать учителям, снимая с них нагрузку по проверке сочинений. Конкурс проходит отдельно на русском и английском языках. Если разработка участников справилась с задачей на уровне опытного учителя, то ее авторы получат приз до 100 млн руб. по каждому языку. Еще мы объявим победителей в специальных номинациях «Структура» и «Логика». На призовой фонд номинаций претендуют авторы решений, позволяющих выявить логические ошибки в тексте, а также определить смысловые блоки в сочинениях. Подробнее: https://ai.upgreat.one/?utm_source=tg

Data Science: лучшие учебные курсы и программы сертификации Можно получить два-три десятка Data Science-сертификатов, но по-настоящему стоящих программ сертификации из сферы науки о данных, по моему мнению, не так уж и много. Я хочу рассказать о нескольких таких программах, поддерживаемых авторитетными организациями. Эти программы я оцениваю по разным признакам. В статье рассматривается ведущие программы Data Science-сертификации, входящие в список, собранный ресурсом Indeed. Из этого списка автор выбрал четыре, которые кажутся мне наиболее достойными. Им и посвящён этот материал. Читать...

​​Бесплатный курс по инженерии данных от «билайн» с оплатой на этапе обучения и возможностью попасть на работу в компанию  Хотите начать карьеру в «билайн»? Тогда регистрируйтесь на бесплатную образовательную программу от экспертов компании в онлайн-формате. Здесь вы сможете освоить современный стек технологий, прокачать навыки, применить знания на реальных кейсах. А еще открыть для себя новые возможности, став участником одной из продуктовых команд! На программу приглашаются граждане РФ старше 18 лет с начальными знаниями SQL и навыками работы с данными в табличной форме. На программе вас ждут: — Оплата на этапе обучения. При успешном обучении вы будете получать стипендию. — Предложение о работе. Лучшие интерны получат шанс попасть в команду «билайн». — Удобный формат. Школа Инженерии Данных — это бесплатная образовательная программа в онлайн-формате из восьми модулей с теоретической и практической частью от лучших экспертов — похожие программы стоят сотни тысяч. — Реальные проекты компании. Вместе с экспертами и наставниками вы погрузитесь в задачи инженера данных и закрепите полученные знания на практике. Регистрируйтесь до 15 февраля включительно: https://clc.to/JbDwCQ

Анализ вакансий и зарплат в Data Science В этой статье автор делится исследованием вакансий и зарплат в сфере data science и data engineering. Спрос на специалистов растет, или рынок уже насытился, какие технологии теряют, а какие набирают популярность, размер зарплатных вилок и от чего они зависят? Для анализа автор использовал вакансии, публикуемые в сообществе ODS. По правилам сообщества все вакансии должны иметь зарплатную вилку от и до и подробное описание вакансии - есть что анализировать. К статье прилагается репозиторий с ноутбуком и исходными данными. Читать...

​​МикроЦОД: весь набор инженерных систем в одном серверном шкафу Такая версия ЦОДа решит задачу размещения и обеспечения необходимых условий для ИТ-оборудования в любом неподготовленном помещении. Также мы можем выделить следующие преимущества: 📍 Размер шкафа всего 800 х 1 200 мм. 📍 Качество и функционал большого ЦОДа. 📍 Возможность кастомизации (добавить доп. оборудование). 📍 Оперативные сроки монтажа. 📍 Возможность масштабирования и добавления новых модулей. Остались вопросы? Задайте их нашим специалистам любым удобным способом: 📞 +7 (495) 133-17-17; ✉️ info@c3solutions.ru. 🌎https://clck.ru/adeoS

Проверка судебной системы на коррупцию с помощью Data Science Плюс открытых данных в том, что можно отследить и вскрыть тайные механизмы принятия решений в юридической и судебной системе в частности. Как пример, приводятся выдержки из работ российских и американских авторов по анализу судебных решений. В данной статье описаны результаты исследования обработки полуструктурированных данных и анализа решений российских судов (почти 30 миллионов) с использованием распределенной кластерной вычислительной среды и машинного обучения. Spark использовался для обработки данных, а деревья решений — для анализа.  Читать...

​​🔥 Освойте полный курс по DataOps за 4 месяца! 🚀 Cпециалисты, которые научатся внедрять процессы DataOps, обеспечат себе стремительный карьерный рост, поскольку станут лидерами следующего поколения команд обработки данных. 🎯 На курсе вы изучите темы, необходимые для работы в этой области:  - Администрирование Hadoop-кластеров  - Особенности деплоя ETL-процессов, Spark-джоб, Spark Streaming  - Архитектуру MPP-баз  - Data Governance  - MLOps 👉 Пройдите тест и получите скидку на обучение - https://otus.pw/FIsX/ 📌 Хотите протестировать учебный процесс заранее? Регистрируйтесь на бесплатные открытые уроки курса: 🔸 Облака и on-premise решения в обработке данных - https://otus.pw/8vCR/ 🔸 Spark. Обзор фреймворка - https://otus.pw/9tMP/