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 19 985 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 6 704-o'rinni va Rossiya mintaqasida 33 689-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 19 985 obunachiga ega bo‘ldi.
24 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -79 ga, so‘nggi 24 soatda esa -2 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 7.62% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.70% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 1 523 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 740 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 7 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 25 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.
19 985
Obunachilar
-224 soatlar
-407 kunlar
-7930 kunlar
Postlar arxiv
😍Топ-10 Python библиотек для Data Science
В этой статье автор расскажет, Python библиотеки которые широко используются в data science, почему от 70 до 80 процентов работы дата-сайентиста это исследование и подготовка данных, какое главное преимущество NumPy, какая самая важная библиотека для машинного обучения на Python, как Gradio позволяет создавать и разворачивать веб-приложения для машинного обучения используя всего лишь несколько строк кода, а также вы узнаете почему TensorFlow это одна из самых популярных Python библиотек для создания нейронных сетей.
Читать...
Бесплатный доступ к сервису для ML-разработки для учебных программ в вузах
Локальная инфраструктура вузов не всегда подходит для решения современных ML-задач. Облачные сервисы помогают выводить научные студенческие разработки на новый уровень.
В рамках программы поддержки Computer Science в Yandex Cloud запустили уже более 100 образовательных проектов. Теперь открыт бесплатный доступ к сервису для ML-разработки Yandex DataSphere для учебных программ в вузах.
Преподаватели смогут организовать совместную работу с материалами и датасетами и обучать студентов создавать базовые модели машинного обучения, быстрее проверять код, запускать учебные исследования в области искусственного интеллекта. А студенты получат доступ к работе в Jupyter Notebook и смогут сосредоточиться на работе с кодом, а также дольше работать над моделями без автоматического отключения ноутбука.
Подробнее о программе Yandex Cloud читайте на сайте ➡️
Что делает специалиста? Кейсы
И вы добавите в портфолио новый кейс уже во вторник. Ведь Skillfactory запускает бесплатный симулятор работы в аналитике данных.
С 18 по 20 апреля вместе с дата-сайентистом Сбера Марией Жаровой будете решать бизнес-задачи с помощью анализа данных. 30 минут теории, час практики и домашнее задание — каждый день в 19:30 мск. Самые активные из вас получат полезные подарки.
На интенсиве научитесь:
-разбираться в понятиях и направлениях анализа данных;
-оценивать результаты A/B-теста вручную;
-анализировать данные с помощью Google Таблиц;
-использовать язык программирования Python.
И главное — поймете, подходит ли вам специальность и стоит ли начинать обучение.
Регистрируйтесь: https://go.skillfactory.ru/WafMRg
🚀 Смотрите международную конференцию Data Fusion 2023 в прямом эфире прямо сейчас! Конференция посвящена работе с данными и развитию технологий искусственного интеллекта.
Data Fusion 2023 – это точка сближения науки и бизнеса. Конференция будет полезна разработчикам и специалистам в области Data Science, CDO, бизнес-заказчикам DS-продуктов и сервисов, представителям государства и науки.
Присоединяйтесь к экспертам Банка ВТБ, Яндекса, Сколтеха, «Газпром нефти», ВШЭ и многим другим.
👉 Смотрите международную конференцию Data Fusion 2023 по ссылке: https://cnrlink.com/datafusion2023online
🤔10 вопросов на позицию специалиста по Data Science
В этой статье автор вам расскажет, как зачастую могут выглядеть вопросы на собеседованиях на junior/middle позиции, почему даже джуниоры востребованы как никогда, какие позиции подразумевают весьма обширный багаж знаний, а также вы узнаете когда можно смело начинать ходить на собеседования.
Читать...
Сколтех и НИУ ВШЭ приглашают студентов выпускных курсов математического и IT-бакалавриата помериться силами в решении сложных математических задач машинного обучения в рамках Олимпиады Math of Machine Learning 2023.
Самое главное: победа в олимпиаде приравнивается к успешному прохождению вступительных испытаний для поступления в совместную магистратуру Сколтеха и НИУ ВШЭ «Математика машинного обучения».
Регистрация открыта до 24 апреля включительно
Хотите испытать себя? Отправьте заявку на участие!
😲Data Science для начинающих: 12 проектов на Python за 3 часа
В этой статье автор расскажет, как прокачать свои навыки, какой фреймворк использовать для создания проектов, как научится обрабатывать и визуализировать данные, а затем и развёртывать созданные приложения, а также вы узнаете как с первых строчек кода на Python получить веб-приложение. которое обновляется в режиме реального времени.
Читать...
🚀Data Science: лучшие учебные курсы и программы сертификации
В этой статье автор расскажет, как проектировать системы обработки данных, как создать и ввести в эксплуатацию системы, как использовать модели машинного обучения и обработки данных, а также вы узнаете, какие есть программы сертификации и почему это повысить ваш шанс стать Data Scientist.
Читать...
Школа анализа данных Яндекса вновь открыла приём заявок — он продлится до 7 мая. Успейте зарегистрироваться, чтобы получить возможность учиться у топовых учёных и IT-специалистов.
Программа длится 2 года, обучение бесплатное. Можно выбрать одно из направлений: data science, инфраструктура больших данных, разработка машинного обучения или анализ данных в прикладных науках.
Чтобы учиться в ШАДе, важно интересоваться машинным обучением, обладать хорошей математической подготовкой и владеть одним из языков программирования. Заполните анкету уже сейчас: https://clck.ru/344m93
Если вы хотите узнать, как устроена учёба в ШАДе и кем можно стать после выпуска, регистрируйтесь на День открытых дверей — он пройдёт 13 апреля: https://academy.yandex.ru/dataschool/enroll#openday
🚀Самообучение в Data science, с нуля до Senior за два года
В этой статье автор расскажет, как учиться эффективно и бесплатно, как понять, что такое Data science/машинное обучение и подойдет ли оно вам, и будет ли вам интересно заниматься именно data science, какие есть принципы эффективного обучения, а также вы узнаете что и как учить в программировании, как учить SQL, и почему нужно учить именно Python.
Читать...
😮Как стать разработчиком с нуля
В этой статье автор расскажет, как стать востребованным программистом с нуля и на что обращать внимание в ходе обучения, что нужно знать, как найти первую работу в IT, что спрашивают у Джунов на собеседовании, что делать, если вам не хватает знаний до вакансии Джуниор-программиста, а также вы узнаете какие языки программирования нужны для Data Science.
Читать...
🧑💻Как выучиться на Data Scientist: наиболее востребованные технические навыки
В этой статье автор вам расскажет, что нужно знать чтобы стать Data Scientist, почему лучше учить пайтон, зачем изучать Pandas, как изучать машинное обучения, а также вы узнаете для чего нужно знать SQL и как его использовать.
Читать...
👤Стоит ли идти в Data Science?
В этой статье автор расскажет, насколько много в сфере программной разработки работы, что вообще такое «наука о данных», почему программная инженерия даёт общие навыки, как машинное обучение станет обычным инструментом для разработчиков ПО, а также вы узнаете почему Бизнес ещё не готов к ИИ.
Читать...
Data Secrets — первый журнал в области науки о данных.
Нейронные сети, Machine Learning, Data Science - знакомые слова, но считаешь, что это очень сложно? Здесь на практических примерах освещают последние достижения в этой области и учат азам:
Присоединяйся: @data_secrets
🧑💻Работа в Data Science: что важно знать и как этому научиться
В этой статье вы узнаете, кто такой Data scientist, что он умеет, какие навыки нужны в этой сфере, что нужно знать в Python, а также вы узнаете сколько нужно знать математических формул чтобы понимать базовые вещи в Data Science.
Читать...
Научитесь обучать модели компьютерного зрения и превращайте настоящее в будущее..
Яндекс Практикум запускает курс «Компьютерное зрение на базе нейронных сетей». Он подойдёт тем, у кого уже есть опыт в Data Science. В программе — «три кита» компьютерного зрения: классификация, детекция и сегментация.
За 3 месяца вы обучите модели, которые умеют:
— определять границы и сетку для пазла Судоку,
— узнавать настроение человека по фотографии;
— выявлять элементы дорожного движения для беспилотного автомобиля.
— сегментировать спутниковые снимки, чтобы определять местоположение объекта.
Вы освоите полный цикл работы с CV-моделями с нуля до релиза. А ещё — будете учиться у наставников — экспертов в области компьютерного зрения.
Записывайтесь в первый поток и работайте над технологиями, о которых писали фантасты.
