Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
Data Science | Machinelearning [ru]
Kanalga Telegram’da o‘tish
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
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Data Science | Machinelearning [ru] analitikasi
Data Science | Machinelearning [ru] (@devsp) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 19 958 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 6 681-o'rinni va Rossiya mintaqasida 33 578-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 19 958 obunachiga ega bo‘ldi.
29 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -101 ga, so‘nggi 24 soatda esa -5 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 6.76% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.96% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 1 349 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 791 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 5 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent llm, nvidia, контекст, openai, архитектура kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“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”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 30 Iyun, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
19 958
Obunachilar
-524 soatlar
-347 kunlar
-10130 kunlar
Postlar arxiv
⬆️ Правильный ответ ⬆️
Обобщенный вид графа, в котором каждым ребром могут соединяться не только две вершины, но и любые подмножества вершин
Гиперграф это?
#Алгоритмы
Такого понятия не существует - 5
👍👍 10%
Обобщенный вид графа, в котором вершины могут быть инцидентными, не соединяясь при этом ребром - 3
👍👍 6%
Обобщенный вид графа, который содержит одновременно ориентированные и неориентированные ребра - 6
👍👍 12%
Обобщенный вид графа, в котором каждым ребром могут соединяться не только две вершины, но и любые подмножества вершин - 35
👍👍👍👍👍👍👍👍 71%
👥 49 человек уже проголосовало.
Для отслеживания самых заметных мероприятий посвященных Big Data, Machine Learning, Data Science, Data Engineering, BI/DWH и другим направлениям, связанным с обработкой данных, рекомендую подписаться на канал "Data online events & Moscow meetups"
Предложить свой ивент можно, написав @NikolayKrupiy, @Ajvol
👉🏻 Подписаться на t.me/data_events
Вопросы с собеседований по Data Science.
#data_science_questions
#data_science_career
#career_guide
Data Science – это область, требующая постоянного улучшения вашего набора skills.
Нет необходимости утверждать что свои скилы надо прорабатывать постоянно, ну или хотя бы как можно чаще.
Карьера в сфере науке о данных, требует серьезных знаний в математике, алгоритмах, программирование и т. д.
Собрали для вас guide вопросов с ответами в интервью, которые задают кандидатам во время трудоустройства в Amazon, Netflix и Google.
Не исключено что и в российских компаниях могут задать такие же questions.
Вопрос:
В чем разница между ошибками типа I и типа II?
Материалы для ответа:
Ошибки первого и второго рода
greelane.com
statistica.ru
ru.gadget-info.com
ru.qaz.wiki
Какой алгоритм сортировки (до 10 элементов) на практике является самым быстрым (при этом используется генератор случайных чисел и производится не менее 100 тестов для более объективной оценки)?
#Алгоритмы
Шейкерная сортировка - 4
👍👍 5%
Сортировка вставками - 37
👍👍👍👍👍👍👍 43%
Гномья сортировка - 3
👍👍 3%
Сортировка Шелла - 42
👍👍👍👍👍👍👍👍 49%
👥 86 человек уже проголосовало.
Чего ждать в сфере ИИ и машинного обучения в 2021 году?
Нейросети в этом году продолжали развиваться: они научились определять COVID-19 по кашлю, нашли применение в рекламе, спели голосом Эминема. Рассказываем о том, чего ждать в сфере ИИ и машинного обучения в 2021 году.
⬆️ Правильный ответ ⬆️
Одна или несколько колонок, котрые однозначно идентифицируют запись в таблице
Что такое первичный ключ (primary key)? Укажите наиболее точное определение.
#SQL_задачи
Это синоним внешнего ключа (foreign key) - 2
👍 2%
Одна колонка, которая однозначно идентифицирует запись в таблице и может быть описана как автоинкремент - 26
👍👍👍👍 26%
Колонка, в которую можно писать только уникальные значения - 3
👍 3%
Одна или несколько колонок, которые однозначно идентифицируют запись в таблице - 63
👍👍👍👍👍👍👍👍 64%
Первая колонка в таблице - 5
👍👍 5%
👥 99 человек уже проголосовало.
На VC.ru вышла интересная колонка руководителя Яндекс.Толоки Ольги Мегорской. В ней Ольга рассказала про самые распространенные гипотезы о разметке для машинного обучения и опровергла их на наглядных примерах из опыта команды Толоки.
Ключевые поинты:
✅качество модели зависит от количества и качества данных, на которых она тренируется. Разметка данных заслуживает и внимания, и ресурсов.
✅разметку данных можно и нужно делегировать. Это освободит время и ресурсы на разработку
✅в зависимости от задач и объёмов данных, заказчик может выбрать аутсорсинговое или краудсорсинговое решение. Разметку с помощью краудсорсинга можно организовать самостоятельно, а можно использовать автоматизированные процессы или обратиться к опытным специалистам.
Основной вывод: Не пренебрегайте разметкой данных. Не бойтесь делегировать. Пробуйте, ищите подходы, которые устроят именно вас.
На VC.ru вышла интересная колонка руководителя Яндекс.Толоки Ольги Мегорской. В ней Ольга рассказала про самые распространенные гипотезы о разметке для машинного обучения и опровергла их на наглядных примерах из опыта команды Толоки.
Ключевые поинты:
✅качество модели зависит от количества и качества данных, на которых она тренируется. Разметка данных заслуживает и внимания, и ресурсов.
✅разметку данных можно и нужно делегировать. Это освободит время и ресурсы на разработку
✅в зависимости от задач и объёмов данных, заказчик может выбрать аутсорсинговое или краудсорсинговое решение. Разметку с помощью краудсорсинга можно организовать самостоятельно, а можно использовать автоматизированные процессы или обратиться к опытным специалистам.
Основной вывод: Не пренебрегайте разметкой данных. Не бойтесь делегировать. Пробуйте, ищите подходы, которые устроят именно вас.
Вопросы с собеседований по Data Science.
#data_science_questions
#data_science_career
#career_guide
Data Science – это область, требующая постоянного улучшения вашего набора skills.
Нет необходимости утверждать что свои скилы надо прорабатывать постоянно, ну или хотя бы как можно чаще.
Карьера в сфере науке о данных, требует серьезных знаний в математике, алгоритмах, программирование и т. д.
Собрали для вас guide вопросов с ответами в интервью, которые задают кандидатам во время трудоустройства в Amazon, Netflix и Google.
Не исключено что и в российских компаниях могут задать такие же questions.
Вопрос:
Что такое сэмплирование? Сколько методов выборки вы знаете?
Материалы для ответа:
habr.com
Семплирование (математическая статистика) Вики
ebooks.grsu.by
Алгоритмы сэмплирования
Методы сэмплирования
Авторы системы на ИИ заявили, что она смогла решить уравнение Шредингера
Группа ученых из Freie Universit?t в Берлине разработала метод на основе искусственного интеллекта для вычисления основного состояния уравнения Шредингера в квантовой химии. Данное научное направление занимается предсказанием химических и физических свойств молекул, основываясь исключительно на расположении их атомов в пространстве, без ресурсоемких и трудоемких лабораторных экспериментов. Решение уравнения Шредингера может значительно упростить задачу предсказания.
Облачные технологии развиваются очень быстро и умеющих с ними работать айтишников компании отрывают вместе с руками.
Если вы junior- или middle-специалист, хотите карьерного роста и думаете о повышении квалификации — приходите в GeekBrains учиться на инженера облачных сервисов.
Будете работать с микросервисными архитектурами, управлять каталогами медиаданных, использовать ML-модели. Преподаватели курса — опытные эксперты из платформы Mail.ru Cloud Solutions. Научитесь настраивать облачное окружение для любой бизнес-задачи, а практика на курсе зачтется в портфолио готовым кейсом. Получите диплом о профессиональной переподготовке, а эйчары из GeekBrains помогут вам найти работу!
Записывайтесь прямо сейчас и получите востребованную специальность со скидкой 50% → https://geekbrains.ru/link/eZJn0e
Утечка данных в Machine learning: как обнаружить и избежать ее
Утечка данных происходит, когда данные, используемые в процессе обучения, содержат информацию о том, что модель пытается предсказать. Это похоже скорее на «обман», но мы не знаем, так ли это, поэтому лучше назвать это «утечка». Утечка данных является серьезной и широко распространенной проблемой в области data mining и machine learning, которую необходимо решать для получения надежной и обобщенной прогностической модели.
Существуют разные причины утечки данных. Некоторые из них очень очевидны, но некоторые сложно заметить с первого взгляда. В этой статье я объясню причины утечки данных, как она вводит в заблуждение, а также способы обнаружения и ее предотвращения.
Какие 5 встроенных функций существуют в SQL?
AVG, MAX, SUM, MIN, MULT - 2
👍 2%
SUM, AVG, MULT, MIN, DIV - 1
👍 1%
COUNT, SUM, AVG, MAX, MIN - 124
👍👍👍👍👍👍👍👍 96%
MIN, SUM, MAX, AVG, NAME - 2
👍 2%
👥 129 человек уже проголосовало.
Повышаем градус киберпанка уходящего года: в 2020 прошло первое нейросетевое Евровидение, AI Song Contest. Выступления участников можно посмотреть на youtube; местами они прокляты и это смешно. Смешнее, необычнее и криповее, чем Uno от Little Big. Отсюда вопрос: что будет с музыкой, если в нее уже пришли роботы?
Первая мысль, конечно: мы все умрем, мир захватят Grimes x Endel. На деле: и нет, и да. Нет — ИИ отлично дописывает, но сочиняет посредственно. Новый Боуи или новые Queen вряд ли будут на 100% цифровыми. Зато эмбиент для йоги и медитаций он пишет, как Брайан Ино, и каверы создает из чего угодно.
Здесь можно посмотреть на прогнозы от SberCloud. От ожидаемого: ТЦ перестанут приглашать на праздники кавер-группы, до экзотики вроде юридических тонкостей работы лейблов и ИИ. Последнее, если подумать, задел на целый раздел авторского права со своими спецами, судами, скандалами. Юристы, выдыхайте. Без работы вы не останетесь.
Герд Леонгард: «Через 10 лет все программисты станут безработными»
#мнение
Известный футуролог Герд Леонгард рассказал, какие навыки окажутся востребованы на рынке труда в будущем, отчего детей бесполезно учить точным наукам, и почему традиционный капитализм обречен
Вопросы с собеседований по Data Science.
#data_science_questions
#data_science_career
#career_guide
Data Science – это область, требующая постоянного улучшения вашего набора skills.
Нет необходимости утверждать что свои скилы надо прорабатывать постоянно, ну или хотя бы как можно чаще.
Карьера в сфере науке о данных, требует серьезных знаний в математике, алгоритмах, программирование и т. д.
Собрали для вас guide вопросов с ответами в интервью, которые задают кандидатам во время трудоустройства в Amazon, Netflix и Google.
Не исключено что и в российских компаниях могут задать такие же questions.
Вопрос:
Что такое центральная предельная теорема? В чем заключается ее практический смысл?
Введение в центральную предельную теорему
Центральная предельная теорема — Википедия
Примеры использования ЦПТ
