28 Jul 2026, 19:32 UTC≈3,520 views56 reactionsread 7 August 2026 🏆 Преподавание ML студентам очно в Москве
Знаю, что этот канал читают многие мои выпускники с различных курсов по ML / анализу данных. Это предложение в первую очередь для вас. Ну и для всех интересующихся тоже!
Я последние несколько лет руковожу курсами и веду лекции в ЦУ (Центральном университете).
В осеннем семестре значимо увеличивается количество студентов на курсах по ML в бакалавриате и магистратуре ЦУ, поэ…
👍23🔥17❤🔥11👎5
26 May 2026, 21:43 UTC≈2,970 views49 reactionsread 7 August 2026 📺 Аузан про образование в эпоху ИИ
Посмотрел классный монолог Александра Аузана, декана экономфака МГУ, про образование, человеческий потенциал и ИИ.
Одна из главных мыслей: последние несколько сотен лет образование во многом было заточено на то, что ИИ теперь делает всё лучше: запоминать, пересказывать, считать, искать стандартные решения.
Если раньше хорошее образование часто проверялось через цепочку выучил - во…
👍23❤14❤🔥10🔥2
24 May 2026, 12:20 UTC≈2,460 views57 reactionsread 7 August 2026 Сходил в гости в Доверительный интервал 🙂
Получилось 49 минут разговоров про аналитику с довольно жизненными вопросами: как работать с бизнесом, что делать с серыми A/B-тестами, насколько LLM правда может заменить аналитика, как менять специализацию и чем middle отличается от senior.
Ну и да, отдельный кайф - вопросы собирали в том числе здесь. Так что технически часть выпуска сделали вы 🙂
Посмотреть/послушать можн…
👍42🔥8❤7
24 May 2026, 12:13 UTC≈2,320 views24 reactionsread 7 August 2026 Forwarded from @yandexforanalyticsVideo
🐚 Ответили на вопросы подписчиков
Недавно мы собрали вопросы от аналитиков, чтобы ответить на самые интересные из них в подкасте «Доверительный интервал». Для нового выпуска мы выбрали 10 самых интересных, которые ведущие Саша, Ксюша и Дима обсудили вместе с гостем выпуска. Да, теперь у нас будут гости, и первым из них стал Рома Васильев — руководитель аналитики международного Поиска.
📺 Смотрите в выпуске:
🔵 Что у…
❤8👍7❤🔥5🔥2👎1😱1
19 Apr 2026, 08:50 UTC≈3,140 views47 reactionsread 7 August 2026 Доверительный интервал: собираем вопросы
Меня позвали в подкаст про аналитику, который делают ребята из Яндекса.
В прошлых выпусках ребята говорили про срочные задачи, цели и культурный код аналитика.
А в следующем выпуске мы будем разбирать самые животрепещащие вопросы от слушаетелей! У вас есть возможность поучаствовать и оставить свои вопросы для подкаста.
Что можно спросить:
• куда расти в аналитике в 2026
• с…
❤21🔥14🥰9👍3
31 Jan 2026, 10:44 UTC≈4,630 views47 reactionsread 7 August 2026 Въезжаем в ИИ в 2026. Часть 2. Как работают LLM'ки - разбираемся на пальцах (2/2)
Что можно почитать/посмотреть, чтобы понять тему лучше:
1. Краткое объяснение больших языковых моделей от 3blue1brown (есть дубляж на русском): ссылка
2. Подрбный плейлист по теме от 3blue1brown (есть дубляж на русском): ссылка
3. Статья Игоря Котенкова "Как работает ChatGPT: объясняем на простом русском эволюцию языковых моделей с T9 …
❤31❤🔥9🥰7
31 Jan 2026, 10:44 UTC≈3,590 views33 reactionsread 7 August 2026 Въезжаем в ИИ в 2026. Часть 2. Как работают LLM'ки - разбираемся на пальцах (1/2)
Если сильно упростить, современные LLM - это модели, которые очень хорошо умеют предсказывать следующее слово по предыдущему тексту.
Самая близкая бытовая аналогия - старый-добрый T9 на телефонах. В нулевых он тоже пытался угадать, что вы хотите напечатать дальше. Принцип был ровно тот же: есть контекст - есть вероятность следующего с…
❤18❤🔥6🥰6👍3
24 Jan 2026, 21:34 UTC≈2,890 views62 reactionsread 7 August 2026 Въезжаем в ИИ в 2026. Часть 1. Терминология (1/2)
Наконец-то дошли руки завершить первый полноценный пост из серии!
В качестве вводной хочется зафиксировать базовую терминологию, которой будем пользоваться дальше. Без этого любые разговоры про ИИ очень быстро превращаются в спор людей, которые говорят о разном, но одинаковыми словами
Общие термины
AGI (Artificial General Intelligence) - гипотетический общий интелл…
❤34🔥14👍9😱3❤🔥2
24 Jan 2026, 21:34 UTC≈3,120 views96 reactionsread 7 August 2026 Въезжаем в ИИ в 2026. Часть 1. Терминология (2/2)
Внутренние и вспомогательные термины
Промпт - Текстовая инструкция для модели. В сложных задачах формулировка запроса часто важнее выбора конкретной модели.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) - Подход, при котором модель отвечает, опираясь на внешние данные. Запрос обогащается найденными документами, и ответ строится на их основе, а не только на параметрах модели…
❤67🔥13❤🔥10👍6
20 Dec 2025, 10:12 UTC≈3,590 views132 reactionsread 7 August 2026 🤖 2025 - год LLM’ок в жизни и работе
Для меня самое большое открытие этого года - большие языковые модели (LLM). Процентов 80–90 запросов, которые раньше уходили в поиск, статьи и десятки вкладок, теперь сразу улетают в ChatGPT / Gemini. Просто потому что таким образом можно кратно быстрее решать задачи: переносить свой образ мышления «на бумагу» и получать результат с существенно меньшими затратами времени и усилий…
❤73🔥50❤🔥9
28 Nov 2025, 15:33 UTC≈4,160 views64 reactionsread 7 August 2026 Forwarded from @vokrug_CUVideo
Как совмещать работу в Яндексе и преподавание?
Узнали у Романа Васильева, руководителя аналитики международного Поиска в Яндексе и руководителя и лектора курсов по ML в Центральном университете.
Жестко 🙂
А если серьезно — жесткий тайм-менеджмент, расстановка приоритетов. И увлеченность тем, что делаю.
Роман начал преподавать еще в 2019 году. Для него работа со студентами — возможность вкладывать частичку себя в др…
❤28🔥21👍12❤🔥3
22 Nov 2025, 12:22 UTC≈4,230 views49 reactionsread 7 August 2026 💙 Data Driven 2025.
Яндекс Поиск в Межнаре: как мы масштабируем аналитику на международные рынки
У меня тут накопилось несколько выступлений / подкастов, в которых я принимал участие за последние месяцы. Прихожу к вам рассказать про них!
Внутри этого доклада рассказал о том, что делает наш отдел аналитики международного Поиска, какие вызовы у нас возникают и как мы с ними справляемся.
Для кого может быть полезно:
1…
🔥23❤18❤🔥8
Showing the 12 most recent of 17 posts we hold for @ravasiliev_ch. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.