![Data Science | Machinelearning [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1dVo3O%2F5217464346798572541%3Fty%3Dl&w=48&q=75){kind=small}
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. MAX - https://max.ru/devsp Личный блог - @just_genych По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin РКН: https://vk.cc/cJPGXD
Показати більше![Сітка: Frontender's notes [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1qrVZ3%2F5348049928330532677%3Fty%3Dx&w=32&q=75){kind=small}
📈 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 19 656 підписників, посідаючи 6 684 місце в категорії Технології та додатки та 33 399 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 19 656 підписників.
За останніми даними від 09 листопада, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -107, а за останні 24 години на -8, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.48%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 4.48% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 471 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 881 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 5.
- 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.
MAX - https://max.ru/devsp
Личный блог - @just_genych
По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin
РКН: https://vk.cc/cJPGXD”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 10 листопада, 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.
19 656
Підписники
-824 години
-297 днів
-10730 днів
Архів дописів
![Data Science | Machinelearning [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1dVo3O%2F5217464346798572541%3Fty%3Dx&w=64&q=75){kind=small}
Как начать развиваться в профессии дата-инженера?
👨💻Освойте лучшие практики работы с данными на онлайн-курсе «Data Engineer» от OTUS.
➡За 4 месяца вы научитесь собирать данные, разрабатывать архитектуру данных в компании и создавать сервисы для обработки данных больших объемов. Одна из фишек курса — метод кейсов. На занятиях разбираем примеры внедрений, использования инструментов, оптимизации производительности, а также возможные проблемы и ошибки.
💣 Пройдете тест и получите:
✔️ Живое общение с экспертами
✔️ Лучшие открытые уроки прошлых наборов курса
✔️ Продвинутые темы и практика на «боевых» задачах уровня Middle+
✔️ Скидку на прохождение онлайн курса «Data Engineer»
👉 ПРОЙТИ ТЕСТ
Приобрести курс возможно в рассрочку.
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru, erid: LjN8KSDkT⚠️ С чего начать, если хотите работать в ML?
С бесплатного практического урока «Кластерный анализ данных» от OTUS. Спикер Мария Тихонова – Senior Data Scientist в «SberDevices» и преподаватель ВШЭ.
• В результате вебинара вы узнаете общие принципы кластеризации данных в ML
• Изучите ряд алгоритмов, в том числе k-means и примените их на практике
Встречаемся 7 февраля в 18:00 мск в рамках курса «Machine Learning. Professional».
Пройдите короткий тест прямо сейчас, чтобы посетить бесплатный урок и получить список вопросов и ответов для прохождения интервью
👉Регистрация
https://otus.pw/k6ZC/?erid=LjN8KHDhp
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
Какими инструментами нужно владеть для работы с высоконагруженной архитектурой?
Расскажем на бесплатном практическом уроке «Роль Tarantool в высоконагруженной архитектуре» от OTUS.
На вебинаре разберём:
- особенности, функционал и преимущества Tarantool;
- архитектурные шаблоны и примеры его применения;
- итоги и вопросы.
Урок будет полезен для разработчиков, сисадминов и архитекторов, интересующихся высоконагруженными системами.
Занятие пройдёт 31 января в 20:00 мск и будет приурочено к старту курса «Highload Architect». Доступна рассрочка на обучение!
Пройдите короткое тестирование прямо сейчас, чтобы занять место на открытом уроке: https://clck.ru/38LWaq
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru, erid: LjN8KHSwq
👨💻Профессия Data Scientist и 20 вопросов на собеседовании
В этой статье автор расскажет, что такое анализ основных причин, который включает в себя профессия Data Scientist, и почему профессия Data Scientist неразрывно связана с анализом и тестированием, а также вы узнаете почему цель кросс-проверки заключается в определении набора данных для тестирования модели на этапе обучения.
Читать...
Новый год — старт для ваших новых карьерных возможностей 🎄
6 февраля приглашаем на Зимнюю ярмарку вакансий, которая пройдёт офлайн и онлайн. Это классная возможность стать частью IT-сообщества Яндекса и познакомиться с теми, кто создаёт сервисы с многомиллионной аудиторией.
Что вас ждёт
🔸 Вакансии для стажёров
Узнаете о новых вакансиях и задачах, а также сможете лично пообщаться с командами и подать заявку туда, где понравится больше всего.
🔸 Полезные лекции
Узнаете о технологиях и кейсах из практики от экспертов Яндекса. Лекции пройдут по основным направлениям стажировки: бэкенд, фронтенд, мобильная разработка, аналитика и машинное обучение.
🔸 Нетворкинг со стажёрами Яндекса
Узнаете, как они проходили отбор, как готовились и чем планируют заниматься дальше. Сейчас в Яндексе одновременно стажируются более 600 человек — им есть что рассказать.
Как попасть на Зимнюю ярмарку вакансий
Чтобы попасть на ярмарку, нужно пройти предварительный отбор — решить задачи на Яндекс Контесте до 31 января включительно. Мы проверим решения, оценим анкеты и позовём лучших на день стажёра в Москве. Приглашения придут до 2 февраля включительно.
🍭 Закрытое шоу
Тех, кто решит все задачи из Контеста, мы пригласим на вечернее закрытое шоу «Всё в плюсе». Это соревнование между различными бизнес-группами Яндекса, в которых примут участие и стажёры, и топовые разработчики. Знакомство с различными сервисами, нетворкинг с действующими стажёрами, вечеринка с кавер-группой и диджеем — это то, что ждёт вас на шоу.
Узнать подробности и подать заявку — https://yandex.ru/yaintern/intern-day
🖥 Подкаст «Техно.Логично»: Data Science и машинное обучение
Как рассказать бабушке о своей работе, чтобы она поняла и не испугалась? Как отбиться от офферов крупных компаний, если твоя профессия считается одной из самых модных и востребованных в современном мире?
Вечные вопросы, над которыми ломают голову поколения дата-сайентистов. Чтобы найти ответы, мы пригласили в новую студию подкаста «Техно.Логично» коллег из Департамента анализа данных и моделирования Газпромбанка: управляющего директора Андрея Анисимова и главного аналитика-исследователя Ирину Скорынину.
Ребята рассказали:
🔹Где в Газпромбанке применяются математические модели
🔹Сможет ли ИИ заменить людей в машинном обучении
🔹Почему работать в Data Science стало так престижно – и всем ли туда нужно стремиться
🔹Если вы решили, что вам нужно – то как выбрать подходящий онлайн-курс по машинному обучению
Посмотреть и послушать:
🖤YouTube
📱Apple Podcasts
🎵Яндекс Музыка
🎁 Бонус – конкурс в конце выпуска
В подкасте обновилась не только студия, но и приз за победу в конкурсе – теперь это Яндекс Станция с голосовым помощником!
Условия конкурса к выпуску о Data Science: у Газпромбанка есть очень большая витрина с данными клиентов, которую используют для обучения математических моделей. Предположите в комментариях к видео, сколько столбцов у этой витрины? Автор наиболее точного ответа получит колонку с Алисой 🥹
Реклама Банк ГПБ (АО), ИНН: 7744001497, erid:2VtzqvsR5YA
🖥 Подкаст «Техно.Логично»: Data Science и машинное обучение
Как рассказать бабушке о своей работе, чтобы она поняла и не испугалась? Как отбиться от офферов крупных компаний, если твоя профессия считается одной из самых модных и востребованных в современном мире?
Вечные вопросы, над которыми ломают голову поколения дата-сайентистов. Чтобы найти ответы, мы пригласили в новую студию подкаста «Техно.Логично» коллег из Департамента анализа данных и моделирования Газпромбанка: управляющего директора Андрея Анисимова и главного аналитика-исследователя Ирину Скорынину.
Ребята рассказали:
🔹Где в Газпромбанке применяются математические модели
🔹Сможет ли ИИ заменить людей в машинном обучении
🔹Почему работать в Data Science стало так престижно – и всем ли туда нужно стремиться
🔹Если вы решили, что вам нужно – то как выбрать подходящий онлайн-курс по машинному обучению
Посмотреть и послушать:
🖤YouTube
📱Apple Podcasts
🎵Яндекс Музыка
🎁 Бонус – конкурс в конце выпуска
В подкасте обновилась не только студия, но и приз за победу в конкурсе – теперь это Яндекс Станция с голосовым помощником!
Условия конкурса к выпуску о Data Science: у Газпромбанка есть очень большая витрина с данными клиентов, которую используют для обучения математических моделей. Предположите в комментариях к видео, сколько столбцов у этой витрины? Автор наиболее точного ответа получит колонку с Алисой 🥹
Реклама Банк ГПБ (АО), ИНН: 7744001497, erid:2VtzqvsR5YA
🖥 Подкаст «Техно.Логично»: Data Science и машинное обучение
Как рассказать бабушке о своей работе, чтобы она поняла и не испугалась? Как отбиться от офферов крупных компаний, если твоя профессия считается одной из самых модных и востребованных в современном мире?
Вечные вопросы, над которыми ломают голову поколения дата-сайентистов. Чтобы найти ответы, мы пригласили в новую студию подкаста «Техно.Логично» коллег из Департамента анализа данных и моделирования Газпромбанка: управляющего директора Андрея Анисимова и главного аналитика-исследователя Ирину Скорынину.
Ребята рассказали:
🔹Где в Газпромбанке применяются математические модели
🔹Сможет ли ИИ заменить людей в машинном обучении
🔹Почему работать в Data Science стало так престижно – и всем ли туда нужно стремиться
🔹Если вы решили, что вам нужно – то как выбрать подходящий онлайн-курс по машинному обучению
Посмотреть и послушать:
🖤YouTube
📱Apple Podcasts
🎵Яндекс Музыка
🎁 Бонус – конкурс в конце выпуска
В подкасте обновилась не только студия, но и приз за победу в конкурсе – теперь это Яндекс Станция с голосовым помощником!
Условия конкурса к выпуску о Data Science: у Газпромбанка есть очень большая витрина с данными клиентов, которую используют для обучения математических моделей. Предположите в комментариях к видео, сколько столбцов у этой витрины? Автор наиболее точного ответа получит колонку с Алисой 🥹
Реклама Банк ГПБ (АО), ИНН: 7744001497, erid:2VtzqvsR5YA
🔥 Воркшоп: RFM-анализ клиентской базы с помощью Pandas в Python
В этот четверг, Андрон Алексанян, CEO IT Resume & Simulative, проведет бесплатный воркшоп для аналитиков на тему: “RFM-анализ клиентской базы с помощью Pandas в Python”!
📅 Дата: 25 января.
🕘 Время: 19:00 по Мск.
Что будем делать на воркшопе:
✅ Проанализируем реальную клиентскую базу аптечной сети
✅ Проведем EDA с помощью Pandas
✅ Напишем скрипт для проведения RFM-анализа
✅ Сформулируем конкретные бизнес-выводы и предложения на основании проведенного анализа
✅ Изучим несколько классных фишек Pandas
Воркшоп подойдет всем — от новичков до тех, кто уже знаком с Python. В прямом эфире мы также расскажем о частых ошибках и поделимся рабочими лайфхаками 💪🏻
❗️ Записи воркшопа не будет. Только один раз и только в live-формате.
А вы готовы прокачать свои знания и скиллы в аналитике?
👉🏻 Регистрируйтесь на воркшоп здесь
Реклама. ООО «АЙТИ РЕЗЮМЕ». ИНН 4025460134. Erid:LjN8KH8qL
