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 19 973 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 6 676-o'rinni va Rossiya mintaqasida 33 580-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 19 973 obunachiga ega bo‘ldi.
27 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -87 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 6.84% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.95% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 1 367 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 789 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 28 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.
19 973
Obunachilar
-524 soatlar
-367 kunlar
-8730 kunlar
Postlar arxiv
Что Data Scientist может подсмотреть у разработчика
Всем привет, меня зовут Дарья Пронина, я специалист по анализу данных и машинному обучению в отделе R&D в Lamoda. Я расскажу о том, что специалист по Data Science может подсмотреть у разработчиков, чтобы сделать свою работу эффективнее, production-процессы — устойчивее, а работу с разработчиками и дата инженерами — приятнее.
Статья
Заполни пробелы в знаниях в IT, дизайне, GameDev и вырасти до мидла за 1,5 месяца с помощью менторов Solvery и получи работу мечты уже этим летом.
🧑💻Никаких групповых занятий, ментор один на один общается с учеником;
🧑💻Только нужные знания;
🧑💻Упор на практику;
🧑💻Менторы из Яндекса, Google, Nasa и других крупных компаний;
🧑💻Бесплатный первый созвон;
🧑💻Занимайся из любой точки мира.
До конца лета в Solvery действует скидка на пакеты занятий 15% по промокоду summer15.
Уходим с Mercurial на Git
Так уж случилось, что у меня остался ряд репозиториев на Mercurial, которые захостил на Bitbucket много лет назад. Проекты перешли в полуархивное состояние, поэтому заглядывал в них не так уж и часто. И тут я решил обратиться к материалам, надо было внести правку...
статья
ИТ-компания Selectel приглашает на вебинар «Искусственный интеллект и Machine learning»
После вебинара вы сможете:
💥 наладить прозрачный R&D-процесс в командах
💥 получить нужный результат даже при низкой квалификации кадров
💥 провести оценку эффективности работы исследователей
Дата: 29 июля, четверг, 16:00 МСК
Спикеры: Алексей Гончаров, CEO в Machine Intelligence Laboratory, и Антон Чунаев, менеджер ML-продуктов в @selectelnews.
Подробности и регистрация по ссылке:
🚀 https://slc.tl/HKEgq
✅ Хотим обратить ваше внимание на полезный telegram-канал для обучения высокоуровневому языку программирования Python
На канале ежедневно публикуются задачи по Python и Machine Learning: алгоритмы, функции, классы, регулярные выражения, итераторы, генераторы, ООП, исключения, numpy, pandas, matplotlib, scikit-learn, TensorFlow и многое другое!
✔️Станьте специалистом по Python вместе с каналом "Задачи по Python и машинному обучению"
🛠 Сложноструктурные аналитические отчеты с Python и LaTeX
В руководстве подробно рассматривается пример использования Python-библиотеки облачного представления приложений Streamlit и системы компьютерной вёрстки LaTeX для подготовки сложных аналитических отчетов с математическими, программными и графическими вставками.
Статья
Яндекс вместе с учеными Оксфорда и Кембриджа проводит соревнование среди исследователей ML на базе самого большого в мире открытого датасета по беспилотным авто.
Зачем? Повысить осведомленность о проблеме “сдвига данных” в машинном обучении.
Когда? Сейчас, в рамках NeurIPS 2021 - крупнейшей ML конференции в в мире.
В чем фишка? Машинное обучение сталкивается с испытанием – реальный мир почти бесконечно разнообразен, поэтому очень сложно просчитать все ситуации, в которые попадает алгоритм. Оказываясь в незнакомой среде, он начинает справляться с задачами хуже (например, модель машинного перевода классической литературы вдруг возьмется переводить твиты).
Важно, чтобы алгоритмы, попадая в реальный мир, были готовы справляться со сдвигом, который их там ждет. Беспилотникам Яндекса удалось собрать уникальный по наличию разных условий датасет – их авто набирались опыта и собирали данные в трех странах с разными особенностями манеры вождения, дорожных правил и погоды.
Что требуется? Разработать алгоритмы для предсказания поведения участников автомобильного движения, погоды или машинного перевода текстов.
Обучить их на предоставленных данных. Для этого Яндекс открыл доступ к трем датасетам с реальными данными из Погоды, Переводчика и по беспилотным автомобилям.
Проверить качество работы алгоритмов в условиях сдвига. Кстати, авторы самых успешных получат деньги, а решения можно будет применять и в других сферах, где есть проблема сдвига данных.
Хотели бы попробовать себя?
Профессия будущего в мехмате МГУ — теперь в онлайн-формате
МГУ и SkillFactory запускают онлайн-магистратуру "Искусственный интеллект и цифровые технологии". Для тех, кто хочет двигать Россию и мир в будущее.
Приходите к нам, чтобы получить:
▪️ Глубокое понимание принципов анализа данных и машинного обучения
▪️ Математическую базу мехматского уровня
▪️ Навыки решения исследовательских и практических задач с помощью ML-моделей и нейросетей
▪️ Практику и стажировку от корпоративных партнеров программы
И все это — онлайн. Материалы для обучения доступны на платформе 24/7. Вы можете сами выбрать группу с оптимальным временем практических занятий и семинаров. Гибкий график позволяет совмещать обучение с работой.
За 2 года вы успеете погрузиться в сферу, получить практический опыт в разработке ИИ и собрать 7+ проектов в портфолио. А по окончании обучения вас ждет диплом МГУ им. М.В. Ломоносова.
Узнайте, какие бонусы вас ждут как студента МГУ и как будет проходить ваше обучение, на сайте программы:
https://u.to/-DV4Gw
⭐️ Актуальные новости и интересные материалы о регулировании и других аспектах искусственного интеллекта (ИИ) — в Telegram-фиде База знаний AI
Команда ICT.Moscow собирает самые заметные новости о технологиях машинного обучения, компьютерного зрения и обработке естественного языка; публикует данные из отраслевых исследований, правового регулирования, мнения экспертов рынка, статьи, интервью и другие полезные материалы об ИИ, а каждое утро начинается с обзора главных ИИ-новостей.
Вот несколько постов из их фида:
📌 В России утвержден первый стандарт в области больших данных
📌 Регуляторы ЕС против использования ИИ для распознавания признаков человека в общедоступных местах
📌 Зачем нужны транспортные полигоны для «умных» машин
***
👉🏻 Подписаться на фид @ICT_Moscow_AI
Подборка полезных инструментов для повседневной работы от специалиста по Data Science.
Обзор инструментов для Data Scientist и ML-инженеров, которые упрощают ежедневную работу, повышают продуктивность и просто делают опыт использования разных сервисов приятнее...
Статья
🐍Скрапинг сайта с помощью Python: гайд для новичков.
В этой статье мы разберемся, как создать HTML скрапер на Python, который получает неофициальный доступ к коду сайта и позволяет извлечь необходимые данные.
Статья
