uz
Feedback
Data Science | Machinelearning [ru]

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 19 996 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 6 718-o'rinni va Rossiya mintaqasida 33 709-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 19 996 obunachiga ega bo‘ldi.

23 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -85 ga, so‘nggi 24 soatda esa 0 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

  • Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
  • Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 7.98% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.64% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
  • Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 1 596 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 728 ta ko‘rish yig‘iladi.
  • Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 8 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 24 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.

19 996
Obunachilar
Ma'lumot yo'q24 soatlar
-417 kunlar
-8530 kunlar
Postlar arxiv
​​📚Введение в библиотеку Diffusers и диффузионные модели В этой статье автор расскажет как работать с сотнями предобученных моделей класса Stable Diffusion для создания изображений и аудио. Читать...

​​📊MLOps на примере прогноза движений акций с помощью MLRun В этой статье автор расскажет о применении MLRun в качестве инструмента MLOps. Читать...

​​🧐Airflow vs NiFi: исследуем оркестратор для формирования витрин данных В этой статье мы рассмотрим два известных инструмента: Airflow и NiFi, а также постараемся выявить их сильные и слабые стороны. Читать...

​​🤖Опенсорс-библиотеки для Python: 40+ вариантов, как упростить жизнь начинающего дата-сайентиста В этой статье автор рассмотрит опенсорсные библиотеки Python, сгруппированные по областям практического применения. Читать...

​​❄️Контроль за дрейфами предсказательных моделей и Popmon В данной статье я расскажу, что такое дрейф моделей, почему важно следить за ними, и как это можно сделать с помощью библиотеки Popmon. Читать...

​​💾Полезные методы работы с данными в Pandas. Часть 2 В этой статье мы погрузимся в применение скользящих окон для вычислений и смещение данных для анализа временных рядов. Читать...

​​💾Полезные методы работы с данными в Pandas. Часть 1 В этой статье мы рассмотрим различные функции и техники для таких задач, как разделение данных на интервалы, квантильное разделение, применение скользящих окон для вычислений, смещение данных для временных рядов, преобразование вложенных структур данных, нормализация сложных JSON-структур и управление многоуровневыми индексами при работе с DataFrame и Series. Читать...

​​📈Как выбрать свое направление в аналитике? В данной статье мы рассмотрим различные виды аналитических направлений, и какое из них может быть наиболее подходящим для вас. Читать...

​​📖Apache Spark и PySpark для аналитика. Учимся читать и понимать план запроса в SparkUI В этой статье мы расскажем, что такое план запроса, как его смотреть, и что делать, чтобы уточнить узкие места в расчётах. Читать...

​​🧳Аналог Tableau LOD в FineBI: 15 типичных кейсов В этой статье рассмотрел решение 15 типичных кейсов в Tableau и FineBI, провел сравнение инструментов, а также сделал вывод относительно их преимуществ и недостатков. Читать...

​​🛣Детекция дефектов дорожного покрытия без размеченных данных: Хакатон, LiDAR, RANSAC, ICP и 44 бесcонных часов В этой статье я расскажу о том, как мы использовали данные с LiDAR, применяли различные алгоритмы для обработки и анализа информации Читать...

​​✍️Пишем приложение на Python для интерактивной визуализации графов с NetworkX, Plotly и Dash В этой статье автор расскажет как написать приложения на Python для интерактивной визуализации графов. Читать...

​​👀Анализ и визуализация данных с помощью библиотеки Altair В этой статье автор расскажет как с ее помощью вы можете создавать информативные и интерактивные визуализации для вашего анализа данных и проектов. Читать...

​​💪 Что такое Байесовское А/B-тестирование и как его провести?  Подробно обсудим 19 октября в 20:00 мск на открытом уроке в OTUS. Занятие приурочено к старту онлайн-курса «Machine Learning. Advanced».  🔹 На вебинаре мы разберем, какие преимущества дают Байесовские A/B тесты по сравнению с обычными, как проводить Байесовские A/B тесты и как работать с Байесовскми моделями в PyMC3. 📌 Результаты урока: Познакомитесь с основами A/B тестирования и получите новый, простой и эффективный инструмент для A/B тестирования 👉 РЕГИСТРАЦИЯ Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru, erid: LjN8KJ5cw

​​👁Руководство по масштабированию MLOps В этом руководстве автор рассмотрит структуру и этапы развития для своей команды. Читать...

​​😵‍💫Платформа для анализа данных за вечер В этой статье я расскажу, как всего за час (или почти) подготовить облачное окружение, создать свою небольшую платформу для анализа данных и спарсить весь Hugging Face. Читать...

​​😶‍🌫Построение пайплайна анализа данных в реальном времени с помощью Airbyte, Kafka и Pinot В этой статье рассматриваются три популярных продукта с открытым исходным кодом в области данных: Airbyte, Apache Kafka и Apache Pinot, для создания пользовательского дашборда электронной коммерции, который обновляется в режиме реального времени. Читать...

​​Построение пайплайна обработки данных в реальном времени с использованием Python В этой статье мы рассмотрим как построить пайплайн обработки данных в реальном времени с использованием Python. Читать...

​​🛠Обслуживание моделей PyTorch с помощью TorchServe В этой статье автор расскажет о том, как создавать и развертывать собственные модели PyTorch в производстве с помощью TorchServe. Читать...

​​📊Статистика по финансовым рынкам или будни дата-аналитика В этой статье я покажу, как можно поиграть с данными, посмотреть статистику и понаблюдать за динамикой выбранных показателей. Читать...