uk
Feedback
Нескучный Data Science

Нескучный Data Science

Відкрити в Telegram

Нюансы работы в Data Science, о которых ты не узнаешь в школе 👨‍💻 Managing AI Director, Sber @smirnovevgeny https://www.linkedin.com/in/smirnov-evgeny/ По вопросам сотрудничества @datascience_assist Регистрации в Роскомнадзор № 5278866657

Показати більше

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Нескучный Data Science

Канал Нескучный Data Science (@not_boring_ds) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 11 917 підписників, посідаючи 3 251 місце в категорії Кар'єра та 54 959 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 11 917 підписників.

За останніми даними від 30 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 1, а за останні 24 години на 9, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 30.28%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 12.36% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 3 607 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 473 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 59.
  • Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як лаборатория, automl, llm, продакт, стажировка.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
Нюансы работы в Data Science, о которых ты не узнаешь в школе 👨‍💻 Managing AI Director, Sber @smirnovevgeny https://www.linkedin.com/in/smirnov-evgeny/ По вопросам сотрудничества @datascience_assist Регистрации в Роскомнадзор № 5278866657

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 01 липня, 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 Кар'єра.

11 917
Підписники
+924 години
+217 днів
+130 день
Залучення підписників
липень '26
липень '26
+2
в 0 каналах
червень '26
+129
в 0 каналах
Get PRO
травень '26
+113
в 0 каналах
Get PRO
квітень '26
+85
в 0 каналах
Get PRO
березень '26
+125
в 1 каналах
Get PRO
лютий '26
+96
в 0 каналах
Get PRO
січень '26
+61
в 1 каналах
Get PRO
грудень '25
+85
в 0 каналах
Get PRO
листопад '25
+114
в 1 каналах
Get PRO
жовтень '25
+119
в 1 каналах
Get PRO
вересень '25
+184
в 0 каналах
Get PRO
серпень '25
+304
в 2 каналах
Get PRO
липень '25
+250
в 4 каналах
Get PRO
червень '25
+1 298
в 4 каналах
Get PRO
травень '25
+313
в 2 каналах
Get PRO
квітень '25
+200
в 3 каналах
Get PRO
березень '25
+7 859
в 10 каналах
Get PRO
лютий '25
+1 559
в 5 каналах
Get PRO
січень '25
+229
в 2 каналах
Get PRO
грудень '24
+232
в 4 каналах
Get PRO
листопад '24
+481
в 1 каналах
Get PRO
жовтень '24
+1 517
в 4 каналах
Get PRO
вересень '24
+552
в 2 каналах
Get PRO
серпень '24
+270
в 6 каналах
Get PRO
липень '24
+171
в 3 каналах
Get PRO
червень '24
+208
в 1 каналах
Get PRO
травень '24
+194
в 2 каналах
Get PRO
квітень '24
+314
в 4 каналах
Get PRO
березень '24
+215
в 0 каналах
Get PRO
лютий '24
+116
в 1 каналах
Get PRO
січень '24
+153
в 0 каналах
Get PRO
грудень '23
+170
в 2 каналах
Get PRO
листопад '23
+198
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '23
+239
в 1 каналах
Get PRO
вересень '23
+262
в 0 каналах
Get PRO
серпень '23
+158
в 0 каналах
Get PRO
липень '23
+228
в 0 каналах
Get PRO
червень '23
+487
в 0 каналах
Get PRO
травень '23
+183
в 0 каналах
Get PRO
квітень '23
+270
в 0 каналах
Get PRO
березень '23
+199
в 0 каналах
Get PRO
лютий '23
+136
в 0 каналах
Get PRO
січень '23
+247
в 0 каналах
Get PRO
грудень '22
+356
в 0 каналах
Get PRO
листопад '22
+178
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '22
+104
в 0 каналах
Get PRO
вересень '22
+262
в 0 каналах
Get PRO
серпень '22
+1 401
в 0 каналах
Get PRO
липень '22
+2 318
в 0 каналах
Дата
Залучення підписників
Згадування
Канали
01 липня+2
Дописи каналу
🧠 Что интересного было в AI/DS за неделю Сделал обзор топ постов, которые сам прочитал за эту неделю. Буду выпускать такой о
🧠 Что интересного было в AI/DS за неделю Сделал обзор топ постов, которые сам прочитал за эту неделю. Буду выпускать такой обзор раз в неделю. На этой неделе лучше всего зацепили темы про AI-инструменты для разработки, роль AI-инженера, ML в реальном бизнесе и выход IT-продуктов на внешние рынки. 🛠 AI coding tools: контекст важнее красивой демки [1], [2] В обсуждении Cursor, Codex и Claude Code главная мысль такая: в длинных задачах решает не только модель, а то, как инструмент держит контекст, переживает сжатие истории и не теряет цель в автономной работе. Это хороший сдвиг в разговоре про AI coding. Уже недостаточно спросить “какая модель умнее”. Нужно смотреть, какая среда лучше помогает довести задачу до конца. 🧑‍💻 Хороший AI-инженер: не тот, кто просто сделал модель [1] Сильный тезис про роль AI-инженера: разработка моделей постепенно становится commodity. Готовых LLM, пайплайнов и туториалов уже много. Настоящая ценность всё чаще в другом: сформулировать гипотезу, выбрать метрики, поставить эксперимент, довести до деплоя и потом следить за качеством. Короче, хороший AI-инженер всё больше похож на владельца результата, а не на человека, который “прикрутил нейронку”. 🏢 ML в бизнесе ломается не только об accuracy [1] Отличный кейс про recommendation/search bias из корпоративной жизни. Самый интересный тип bias там не из учебника, а из реальности: “уважаемый человек попросил”. Даже хорошая модель может начать вредить продукту, если поверх неё начинают вручную проталкивать внутренние приоритеты. Это напоминание, что ML-система в бизнесе живёт не в вакууме. Ей нужны продуктовые границы, доверие пользователей и защита от организационного шума. 🌍 Российские IT-продукты всё активнее смотрят наружу [1], [2], [3] Заметная линия недели: как IT-проектам выходить за пределы локального рынка. Темы очень практичные: платежи, язык, поддержка, SEO, органический трафик, упаковка продукта. Общий вывод простой: иногда следующий рост даёт не новая фича, а способность продать уже работающий продукт на другом рынке. 💭 Мой вывод недели: AI-инструменты становятся мощнее, но выигрывает не тот, кто просто подключил модель. Выигрывает тот, кто умеет держать контекст, формулировать задачу, измерять эффект и доводить систему до результата. 🎯 Теперь хочу расширить список источников. Если читаете адекватные каналы про AI, DS, ML, разработку, продукты или IT-бизнес — скиньте их в комментарии.

2
Всем привет! 🌇 В эту субботу дата бранч! 📆 Когда: Суббота (27 июня) 🕖 Время: 12:00 📍Место: Mira Bistro (Тверская ул., 16, стр. 1) Вход со стороны м. Тверская/Пушкинская Бронь на имя Александр ODS Ставь 👍 если придешь ODS Moscow
2 017
3
❗️Айтишники испортили клиентский опыт курьера 🤔 Этот заказ во ВкусВилле оказался очень поучительным. 🖍 Первое: секрет успех
❗️Айтишники испортили клиентский опыт курьера 🤔 Этот заказ во ВкусВилле оказался очень поучительным. 🖍 Первое: секрет успеха ВкусВилла прост — сделай довольными сотрудников, и они уже сделают довольными клиентов. 🖍 Второе: неважно, где именно проблема: в завистливом программисте, который зафродил интеграцию, в завистливом дата-сайентисте, который специально агрессивно отрезал хвосты распределения, или в завистливом дизайнере, который прикинулся, что знает, как выглядит белый цвет, но не знает, как выглядит Bugatti Chiron. Важно другое: один из них, а возможно, все сразу, испортили клиентский опыт и привели к потере клиента, который сам очень успешен в том, чтобы делать клиентов счастливыми, поэтому к такому отношению точно не привык. 🙏 Но, возможно, курьер читал мой предыдущий пост и простит их так же, как я простил таксиста. With great power comes great responsibility. 🙏А банк, надеюсь, читал комментарии к предыдущему посту и не будет списывать комиссию за возвращение реального изображения в приложении.
4 097
4
Как таксист пытался присвоить часы моей жены — и спалился на собственных данных ⌚️📊 Эта история произошла больше года назад.+9
Как таксист пытался присвоить часы моей жены — и спалился на собственных данных ⌚️📊 Эта история произошла больше года назад. Дату я восстановил, найдя в канале пост о награждении Alfa Awards — после него всё и случилось. 🚕 Мы с женой возвращались домой на «Бизнесе» от Яндекса. Водитель встретил нас у машины и закрыл дверь — всё соответствовало тарифу. Во время поездки жена сняла Garmin. Вспомнили об этом только дома, когда перед сном понадобилось поставить будильник. 🔍 После двадцати минут поисков я проверил квартиру, подъезд, дорогу от машины до дома и даже заглянул под скамейку. Часов нигде не было. Оставался один вариант — такси. 📞 Я нашёл номер водителя, позвонил и включил режим сбора данных. Сначала он сказал, что часов не находил. Затем сообщил, что после нас у него было два заказа: в одном ехали двое пассажиров, в другом — девушка. Круг подозреваемых получался небольшим: водитель и трое пассажиров. 🧩 Я перезвонил и поделился этой мыслью: все поездки зафиксированы, поэтому полиции будет несложно восстановить события и понять, кто присвоил часы. И тут версии начали расходиться. Во втором разговоре изменилось количество пассажиров, а последовательность заказов стала другой. Либо человек плохо помнил события последних часов, либо сознательно менял показания. Мы ещё несколько раз связались с водителем, дособрали факты и повысили вероятность гипотезы о том, что он нас обманывает. В какой-то момент модель, видимо, стала очевидной не только для нас. Водитель сказал, что ещё раз поищет, а затем перезвонил: — Нашёл! Часы лежали в кармане сиденья. Видимо, вы сами их туда положили. 🚘 Через полчаса он приехал и вернул Garmin. Часы почему-то были выключены. Я включил их и увидел другой циферблат и новые настройки. В профиле были указаны дата рождения, пол, рост и вес нового владельца. То есть часы успели сбросить, настроить под другого человека и надеть на руку. И здесь история стала особенно интересной для человека, который занимается данными. ❤️‍🔥 Garmin записывал пульс, вариабельность сердечного ритма и уровень стресса. По данным можно было увидеть не только примерное время сброса настроек, но и всплески стресса во время наших звонков. Корреляция получилась выразительной. Без пароля от нового аккаунта выгрузить данные не удалось. Поэтому график на карточке — реконструкция событий, а не сохранённый экспорт из Garmin. Но главным разочарованием оказался даже не водитель. 💬 После первого обращения поддержка Яндекса фактически ответила: — Водитель сказал, что ничего не находил. Мы ничем не можем помочь. Когда часы вернулись и я рассказал, что их сбросили, настроили под другого человека и носили на руке, позиция почти не изменилась: — Хотите — обращайтесь в полицию. То есть сервис получил историю о попытке присвоить имущество стоимостью около тысячи долларов и не увидел повода разобраться. Никакой проверки водителя. Никакого внутреннего расследования. Отдельный апсет: всё это произошло в «Бизнесе». Выбирая этот тариф, рассчитываешь не только на дорогую машину и открытые двери, но и на другой уровень сервиса и ответственности. При этом я понимаю, насколько сложна работа таксиста: длинные смены, пробки, высокая нагрузка и постоянный стресс. Но это не оправдывает попытку присвоить чужую вещь. В полицию я не обратился. Надеюсь, для водителя эта история стала шансом остановиться и исправиться. Судя по уровню стресса во время наших разговоров, вечер и без полиции оказался для него поучительным. Хочется верить, что он воспринял произошедшее как урок, а не как сигнал о том, что подобное можно повторять без последствий. 💡 Практический вывод Используйте методы анализа данных не только в работе, но и в повседневной жизни. Когда мы строим модели, то собираем факты, сравниваем версии, проверяем гипотезы и восстанавливаем причинно-следственные связи. Практически как детективы 🕵️‍♂️📊 Иногда эти навыки помогают не только продавать кредиты, повышать конверсию и оптимизировать бизнес-процессы, но и проводить вполне реальные расслед
3 995
5
ODS Moscow × Нескучный Data Science: офлайн-бранч в эту субботу ☹️ Последний год посты в «Нескучном Data Science» выходили редко, а последний квартал канал и вовсе провёл в тишине. Всё это время я набирался нового практического опыта, и теперь у меня накопилось достаточно уникального контента, которым действительно хочется с вами поделиться. Впрочем, и старый контент я передал ещё далеко не весь — один незавершённый зарплатный опрос чего стоит 😅 Старые темы останутся, но теперь на некоторые из них я смогу взглянуть под совершенно неожиданным углом: практическое применение AI в бизнесе, подготовка бизнес-процессов к внедрению AI и построение data-driven культуры. 🤖 Отдельный фокус будет на том, как применять этот самый ИИ для себя лично, а не только на работе для других. Обязательно поговорим про ваши любимые игры в стиле @datarascals: как они устроены в data-направлениях и как влияют на работу команд и развитие проектов. Из неожиданного — расскажу, как и зачем совмещать психологию и AI. Мне понадобилось около полугода, чтобы найти в этом практическое зерно. Постараюсь помочь вам сэкономить это время. Кому уже не терпится, смогут получить часть спойлеров на живой встрече. Уже в эту субботу вместе с ODS Moscow собираемся на офлайн-бранч. 📆 Когда: суббота, 13 июня 🕛 Время: 12:00 📍 Место: МИРА бистро, Тверская ул., 16, стр. 1 Вход со стороны метро «Тверская» / «Пушкинская» Бронь на имя Александр ODS. Ставьте 👍, если планируете прийти. Буду рад увидеться!
4 008