Data Science
الذهاب إلى القناة على Telegram
DS По всем вопросам- @haarrp @ai_machinelearning_big_data - machine learning @pythonl - Python @itchannels_telegram - 🔥 best it channels @ArtificialIntelligencedl - AI @pythonlbooks-📚 @programming_books_it -📚 Реестр РКН: https://clck.ru/3Fk3zS
إظهار المزيد
الشبكة:📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Data Science
تُعد قناة Data Science (@datascienceiot) لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 42 587 مشتركاً، محتلاً المرتبة 3 077 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 14 719 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 42 587 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 05 أكتوبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 30، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -2، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 6.03%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.02% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 566 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 288 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 0.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل llm, агентов, api, октября, разработчиков.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“DS
По всем вопросам- @haarrp
@ai_machinelearning_big_data - machine learning
@pythonl - Python
@itchannels_telegram - 🔥 best it channels
@ArtificialIntelligencedl - AI
@pythonlbooks-📚
@programming_books_it -📚
Реестр РКН: https://clck.ru/3...”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 06 أكتوبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
42 587
المشتركون
-224 ساعات
-397 أيام
+3030 أيام
جاري تحميل البيانات...
القنوات المماثلة
سحابة العلامات
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
أكتوبر '26أكتوبر '26
أكتوبر '26
+42
في 2 قنوات
سبتمبر '26
+284
في 1 قنوات
Get PRO
أغسطس '26
+486
في 2 قنوات
Get PRO
يوليو '26
+594
في 3 قنوات
Get PRO
يونيو '26
+156
في 2 قنوات
Get PRO
مايو '26
+183
في 2 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+170
في 4 قنوات
Get PRO
مارس '26
+338
في 2 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+499
في 2 قنوات
Get PRO
يناير '26
+687
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+380
في 2 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+530
في 2 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+374
في 1 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+587
في 7 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+609
في 1 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+750
في 3 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+525
في 1 قنوات
Get PRO
مايو '25
+454
في 3 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+560
في 11 قنوات
Get PRO
مارس '25
+573
في 4 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+545
في 7 قنوات
Get PRO
يناير '25
+842
في 20 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+848
في 5 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+1 777
في 32 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+1 710
في 6 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+1 402
في 7 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+1 164
في 4 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+1 033
في 7 قنوات
Get PRO
يونيو '24
+1 066
في 7 قنوات
Get PRO
مايو '24
+1 000
في 37 قنوات
Get PRO
أبريل '24
+935
في 45 قنوات
Get PRO
مارس '24
+1 187
في 22 قنوات
Get PRO
فبراير '24
+1 142
في 3 قنوات
Get PRO
يناير '24
+1 230
في 45 قنوات
Get PRO
ديسمبر '23
+687
في 42 قنوات
Get PRO
نوفمبر '23
+382
في 3 قنوات
Get PRO
أكتوبر '23
+1 012
في 20 قنوات
Get PRO
سبتمبر '23
+872
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '23
+747
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '23
+560
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '23
+865
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '23
+1 528
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '23
+363
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '23
+417
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '23
+423
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '23
+472
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '22
+770
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '22
+380
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '22
+534
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '22
+578
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '22
+1 100
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '22
+464
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '22
+366
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '22
+403
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '22
+514
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '22
+462
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '22
+304
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '22
+400
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '21
+287
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '21
+224
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '21
+1 533
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '21
+382
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '21
+412
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '21
+507
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '21
+611
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '21
+555
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '21
+404
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '21
+456
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '21
+411
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '21
+729
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '20
+10 299
في 0 قنوات
| التاريخ | نمو المشتركين | الإشارات | القنوات | |
| 06 أكتوبر | +6 | |||
| 05 أكتوبر | +8 | |||
| 04 أكتوبر | +22 | |||
| 03 أكتوبر | +2 | |||
| 02 أكتوبر | 0 | |||
| 01 أكتوبر | +4 |
منشورات القناة
| 2 |  📚 Обновили огромный учебник по математике для Computer Science и Machine Learning - 2220 страниц.
Внутри сразу несколько фундаментальных тем:
— алгебра
— топология
— дифференциальное исчисление
— теория оптимизации
— математический аппарат для CS и ML
Хороший вариант, если хочется не просто использовать формулы в ML, а понимать, откуда они берутся и почему работают.
Книга доступна здесь:
https://www.cis.upenn.edu/~jean/gbooks/ | 5 197 |
| 3 |  AgentBug-Smith: Automatically Reproducing Real-World Harness Bugs in Agentic Systems
📓 Read
@datascienceiot | 1 696 |
| 4 |  Стать специалистом по Data Science всего за 10 недель — это реально!
Если давно смотрите в сторону Data Science, но откладываете старт из-за огромного количества технологий, математики и непонятного пути до первой работы — сейчас можно зайти в профессию по-другому.
Симулейтив запускает интенсивный буткемп по Data Science, который построен вокруг главного: за первые 10 недель собрать необходимый стек, получить практический опыт и начать готовиться к реальным собеседованиям.
И главное — вам не нужно сначала учиться 8–12 месяцев, а уже потом думать о трудоустройстве.
Что вас ждёт:
➖необходимые для старта навыки: Python, ML, статистика, работа с данными и AI-инструментами;
➖практика на реальных задачах и проектах;
➖понятный ежедневный план обучения и поддержка менторов;
➖еженедельные живые занятия, а не старые записи;
➖подготовка к собеседованиям уже с первых недель — групповые интервью, разбор вопросов и подготовка резюме.
А что после 10 недель? Буткемп — это только первый этап.
После него можно продолжить углублять экспертизу и двигаться к уровню middle:
➖продвинутый Python;
➖Git;
➖продвинутая статистика и A/B-тестирование;
➖Airflow;
➖MLOps и развёртывание ML-моделей.
Кому подойдёт:
Тем, кто хочет войти в Data Science системно и не тратить год на самостоятельный поиск правильного маршрута.
Тем, кто начинал учиться самостоятельно, но терял темп без структуры и дедлайнов.
Тем, кто хочет не просто изучать теорию, а как можно раньше начать готовиться к выходу на рынок.
Тем, кому важно учиться на практике и получать обратную связь от менторов.
🔥ВАЖНО: Симулейтив сейчас дают возможность получить грант на обучение и гарантию трудоустройства своих студентов! Количество грантов, ограничено!
Оставляйте заявку до конца недели, чтобы занять одно из 5 оставшихся мест нового потока!
🔗 ЗАБРОНИРОВАТЬ МЕСТО | 1 572 |
| 5 |  📚 Классика, которую стоит прочитать: бесплатная книга Давида Кризеля о нейросетях
Если хочется разобраться, как нейросети устроены на уровне основ, а не только вызывать API, есть отличный бесплатный материал: A Brief Introduction to Neural Networks Давида Кризеля. Книга выросла из семинара в Боннском университете, первая версия вышла ещё в 2005 году, и с тех пор её дорабатывали.
Книга разделена на три большие части. Первая ведёт от биологии к формализации: биологический нейрон, компоненты искусственных сетей и основы обучения. Вторая посвящена обучению с учителем: перцептроны, backpropagation, RBF-сети и рекуррентные сети. Третья про обучение без учителя: сети Хопфилда, самоорганизующиеся карты Кохонена и теорию адаптивного резонанса.
Отдельно есть экскурсы в кластеризацию, предсказание временных рядов и обучение с подкреплением.
Главное достоинство книги в подаче. Каждое понятие объясняется сначала простыми словами, а потом строго математически, поэтому её одинаково удобно читать и новичку, и тому, кто хочет формул. Иллюстрации автор рисовал сам, в конце глав есть упражнения, а примеры связаны с его Java-библиотекой SNIPE.
Про трансформеры и LLM здесь ничего нет. Зато это хороший фундамент, без которого современные архитектуры понимаются хуже. Распространяется бесплатно по лицензии Creative Commons.
https://dkriesel.com/_media/science/neuronalenetze-en-zeta2-2col-dkrieselcom.pdf | 1 938 |
| 6 |  Shockingly Simple Self-retrospection Improves Agentic Models Without RL
"Can a language-model agent improve its future actions by training only on explanations of its own experience? We investigate this question by studying Retrospection-Only Fine-Tuning (ROFT), a minimal online procedure designed to isolate the effect of explanation-only training on subsequent behavior. The agent attempts a task, observes available feedback, generates a retrospective explanation, and is fine-tuned with a next-token prediction loss on the explanation tokens alone."
📓 Read
@datascienceiot | 2 006 |
| 7 |  5 октября начнется 19-й поток программы Data Engineer от Newprolab
Программа для junior- и middle-дата-инженеров, аналитиков, backend-разработчиков, техлидов и тех, кто работает с data-командами и хочет лучше понимать современный стек DE
📌 Что внутри:
– 10 недель обучения
– 30 занятий: онлайн + записи
– 10 практических лабораторных работ
– облачный кластер и реальные данные
– чат участников и поддержка команды программы
📌 Что получите на выходе:
1. Научитесь решать типовые задачи DE на практике
2. Систематизируете знания и закроете пробелы в современном DE-стеке
3. Поработаете с реальными данными и инфраструктурой, а не только с учебными примерами
4. Соберете практический опыт, который можно обсуждать на собеседованиях и использовать в работе
5. Все записи и материалы останутся у вас после окончания программы
Преподаватели – практикующие специалисты из ведущих технологических компаний. На занятиях можно разбирать реальные кейсы, задавать вопросы и получать обратную связь
👉 Подробности и квиз – на сайте
Квиз покажет, насколько программа подходит именно под вашу роль и задачи, даст персональные рекомендации и промокод на скидку
___
По всем вопросам пишите Алексею @snitsa | 1 855 |
| 8 |  "PrimeScientist: Strategic Allocation of Research Effort in Autonomous Research"
📓 Read
@datascienceiot | 2 041 |
| 9 |  ML-проект не заканчивается на обучении модели
В Data Science есть довольно знакомый момент: сначала всё работает почти идеально. Есть датасет, ноутбук, модель и несколько экспериментов. Но когда модель нужно использовать регулярно, внезапно выясняется, что сам алгоритм — только часть задачи.
Данные нужно где-то хранить, регулярно обновлять и обрабатывать. Пайплайны — запускать по расписанию. Результаты — отдавать в аналитические системы. А ещё нужно не потерять воспроизводимость всего процесса, когда экспериментов становится больше. По сути, вокруг модели постепенно появляется полноценная data-платформа.
Один из вариантов собрать такой контур внутри корпоративной инфраструктуры — использовать PaaS-компоненты Yandex Cloud в Stackland. В обновлении платформы появились ClickHouse и PostgreSQL для работы с данными, Object Storage и Trino для аналитического слоя, Airflow для оркестрации и DataLens для визуализации.
При таком подходе ML-процесс выглядит уже не как «модель + ноутбук», а как последовательный конвейер: данные поступают в хранилище, проходят обработку, используются для подготовки признаков и обучения, а результаты возвращаются в аналитический контур.
Таким образом, появляется одна из главных точек перехода от экспериментов к production: сложность постепенно смещается с самой модели на инфраструктуру, которая должна обеспечивать её работу. | 2 154 |
| 10 |  New Stanford+Together AI paper shows teams that learn to check each other's work solve problems none of them got right alone.
📘 Paper
@datascienceiot | 2 776 |
| 11 |  Avito DS Meetup: RL, AI-агенты и BidCorrection 🚀
🔸 Булат Шарипов расскажет, как в Авито обучают собственные языковые модели с помощью RL, а Владислав Воробьев — как BidCorrection меняет состав трафика, не трогая сами объявления.
🔸 Всеволод Викулин расскажет, как реально автоматизировать процессы с помощью AI-агентов, — этим и многим другим он поделится на Avito DS Meetup 7 октября.
После докладов будет нетворкинг с DS-сообществом. А ещё, если придёте офлайн, сможете найти прикольные тематические пасхалки, которые мы для вас спрятали 👀
⚡️ Встречаемся в 18:30 7 октября.
Места в офлайне ограничены — регистрация обязательна.
➡️ Регистрируйтесь по ссылке и приходите! | 2 748 |
| 12 |  Agent Memory Is a Surface for Endogenous Authorization Laundering
📘 Paper
@datascienceiot | 2 535 |
| 13 |  Участвуй во всероссийском ИТ-чемпионате МТС True Tech Champ 2026 c призовой фондом 10 250 000 рублей.
Если тебе нравятся алгоритмы, структуры данных и задачи на чистую логику — участвуй в алгоритмическом треке с индивидуальным зачетом.
Решай задачи разного уровня сложности: от базовых до тех, что проверяют скорость мышления и умение оптимизировать решения за ограниченное время.
В финале лучшие 120 участников алгоритмического трека сразятся в лайв-кодинге за шесть призовых мест и 2 750 000 рублей. Всех финалистов ждут:
— Лимитированный мерч;
— Сертификаты об участии;
— Масштабное мероприятие с выступлениями хэдлайнеров и фестивальными активностями.
Успей зарегистрироваться и пройти отборочный этап до 27 сентября | 2 482 |
| 14 |  Physics-based Deep Learning: Combining Deep Learning with Physical Simulations
📘 Paper
@datascienceiot | 2 268 |
| 15 | Участвуй во всероссийском ИТ-чемпионате МТС True Tech Champ 2026 c призовой фондом 10 250 000 рублей.
Если тебе нравятся алгоритмы, структуры данных и задачи на чистую логику — участвуй в алгоритмическом треке с индивидуальным зачетом.
Решай задачи разного уровня сложности: от базовых до тех, что проверяют скорость мышления и умение оптимизировать решения за ограниченное время.
В финале лучшие 120 участников алгоритмического трека сразятся в лайв-кодинге за шесть призовых мест и 2 750 000 рублей. Всех финалистов ждут:
— Лимитированный мерч;
— Сертификаты об участии;
— Масштабное мероприятие с выступлениями хэдлайнеров и фестивальными активностями.
Успей зарегистрироваться и пройти отборочный этап до 27 сентября | 223 |
| 16 | 🔥 DataLens Platform: что происходит, когда data stack собирают в одну систему
Yandex B2B Tech представила платформу, которая объединяет хранение, обработку, визуализацию и ИИ-аналитику данных.
Вместо связки из нескольких инструментов данные можно обрабатывать и анализировать в единой среде. Встроенный ИИ-помощник принимает запросы на обычном языке и помогает получать показатели без ручной сборки отчётов.
Отдельно интересна архитектура: storage и compute масштабируются независимо. Растет объем данных — увеличивается хранилище; растёт нагрузка на расчёты — добавляются вычислительные мощности.
По оценке Yandex B2B Tech, такой подход может сократить затраты на аналитику до 30%, а подготовку отчетов и дашбордов — ускорить в 3–5 раз.
📎 Подробнее о платформе — в материале СМИ. | 2 286 |
| 17 |  Regularized Recursive Self-Improvement of Agent Harnesses
📘 Paper
@datascienceiot | 2 702 |
| 18 |  ττ-bench treats agent building like a real client job.
📘 Paper
@datascienceiot | 3 083 |
| 19 |  Не отставайте от рынка — учитесь со скидкой 16%
Если чувствуете, что стоите на месте, и хотите освоить востребованную профессию, — сейчас хороший момент начать.
Потому что до 30 сентября на все курсы Практикума действует скидка 16%.
Выбрать курс
Вы сможете:
— получить актуальные навыки;
— освоить ИИ-инструменты для работы;
— перенять опыт экспертов, которые двигают индустрию;
— попасть в сообщество выпускников, где можно попросить совета и, возможно, найти будущих коллег.
Просто выберите курс, начните учиться бесплатно и получите скидку 16% — она автоматически появится в личном кабинете.
Учиться!
Erid: 2SDnjezu8Km
Название: ООО "ЯНДЕКС"
ИНН: 7736207543 | 3 106 |
| 20 |  Thinking with Looped Flows
📘 Paper
@datascienceiot | 3 622 |
