متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
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📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Data Science
تُعد قناة Data Science (@datascienceiot) لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 41 827 مشتركاً، محتلاً المرتبة 3 219 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 15 286 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 41 827 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 24 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -98، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -10، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 9.49%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.48% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 3 968 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 039 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 25 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
41 827
المشتركون
-1024 ساعات
-767 أيام
-9830 أيام
جاري تحميل البيانات...
القنوات المماثلة
سحابة العلامات
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
يونيو '26
يونيو '26
+136
في 2 قنوات
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 2 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 | |
| 25 يونيو | 0 | |||
| 24 يونيو | +6 | |||
| 23 يونيو | +5 | |||
| 22 يونيو | +4 | |||
| 21 يونيو | +3 | |||
| 20 يونيو | +6 | |||
| 19 يونيو | +2 | |||
| 18 يونيو | +3 | |||
| 17 يونيو | +1 | |||
| 16 يونيو | +2 | |||
| 15 يونيو | +4 | |||
| 14 يونيو | +7 | |||
| 13 يونيو | +12 | |||
| 12 يونيو | +7 | |||
| 11 يونيو | +8 | |||
| 10 يونيو | +7 | |||
| 09 يونيو | +14 | |||
| 08 يونيو | +9 | |||
| 07 يونيو | 0 | |||
| 06 يونيو | +9 | |||
| 05 يونيو | 0 | |||
| 04 يونيو | +6 | |||
| 03 يونيو | +7 | |||
| 02 يونيو | +8 | |||
| 01 يونيو | +6 |
منشورات القناة
Mastering Linear Algebra for Free: A Deep Dive into Jim Hefferon's Fourth Edition (Free PDF)
Free PDF Book: https://www.cs.ox.ac.uk/files/12921/book.pdf
| 2 | Открывается набор на магистратуры Авито — совместно с МФТИ и ВШЭ
Те, кто следит за направлениями ML и продакт-менеджмента, уже подают заявки. А те, кто только присматривается, могут присмотреться внимательнее — программы строили не по лекалам десятилетней давности:
• Три трека: «Прикладное машинное обучение и анализ данных» с МФТИ, «Машинное обучение в цифровом продукте» с ФКН ВШЭ и «Управление продуктом в IT-бизнесе» с ВШБ ВШЭ.
• Для ML-специалистов — классический ML, компьютерное зрение, рекомендательные системы, генеративный ИИ. Для продактов — матрица компетенций реального продакт-менеджера, от аналитики до бизнес-моделей, с целью выйти на уровень middle.
• Преподаватели — действующие сотрудники Авито, а не только академическая кафедра.
• Кейсы с живых продуктов, а не учебные датасеты.
• Больше 300 экспертов со стороны бизнеса участвовали в разработке, так что содержание актуальное и прикладное.
Поступить можно из любого региона России — программы открыты для выпускников бакалавриата со всей страны. | 1 050 |
| 3 |  A viral Europe 2031 scenario warns that Europe could become economically weaker, politically dependent, and strategically exposed if it fails to build its own frontier AI capacity
📓 book
@datascienceiot | 1 385 |
| 4 |  Открывается набор на бесплатную программу – Академия Авито!
Те, кто уже в теме, спешат подать заявки. А тем, кто слышит об Академии впервые, нужно поторопиться, потому что такой шанс бывает только раз в году:
- Направления на выбор: аналитик данных и Data Science-инженер.
- Актуальная программа под запрос нанимающих команд.
- Личный ментор и постоянная поддержка.
- Профессиональное сообщество единомышленников.
- Реальные кейсы и 150+ экспертов, которые обучат вас нужным скиллам.
Сама учеба начнется 1 сентября, но подать заявку можно только до 2 июля!
Регистрация: ссылка | 1 594 |
| 5 |  Can LLM Agents Infer World Models? Evidence from Agentic Automata Learning
📓 book
@datascienceiot | 1 403 |
| 6 | Финальная неделя до запуска хакатона от Reinforce.fi (ex-Overnight.fi) по реальным рыночным данным с призовым фондом $5,000:
Market-Action Arena
В отличие от классических соревнований по прогнозированию цен, здесь нужно принимать решения.
Задача участника — выбрать наиболее прибыльное действие из 10 возможных вариантов (A1–A10) для каждого состояния рынка и максимизировать итоговый PnL.
Что получат участники:
• реальные рыночные данные с анонимизированными признаками
• train и validation датасеты в формате Parquet
• последовательности длиной 1000 шагов
• различные рыночные режимы и периоды
• задачу, близкую к reinforcement learning и sequential decision making
Метрика соревнования:
Score = суммарный PnL по всем принятым действиям.
Особенность задачи в том, что данные максимально приближены к тем, которые команда Reinforce.fi использует в своих торговых и yield-стратегиях.
Призы:
1️⃣ $2,500
2️⃣ $1,500
3️⃣ $1,000
Топ-10 участников лидерборда попадут в финал и смогут представить свои решения команде Reinforce.fi. Финальная проверка будет проводиться на скрытом датасете.
Старт соревнования — конец июня 2026.
Продолжительность — 1.5–2 месяца.
Участвовать можно индивидуально или командой.
Telegram-чат хакатона:
https://t.me/+R6lMJ10VXP5hOTI0
Если давно хотелось поработать с задачей, которая ближе к реальным рыночным решениям, чем к очередному Kaggle-прогнозу, — регистрируйтесь. | 1 432 |
| 7 |  Mathematics Behind Jujutsu Kaisen:
Gojo Satoru’s Infinity
📓 book
@datascienceiot | 1 952 |
| 8 |  Latent Thought Flow
📓 book
@datascienceiot | 1 939 |
| 9 |  9 июля на масштабном форуме Data Day 2026 соберутся лидеры data- и AI-команд, которые формируют подходы к работе с данными, ML и AI в ведущих компаниях РФ — Сбер, X5 Tech, Т-Банк, Ozon Fintech, Lamoda, ВТБ и другие.
Свое участие уже подтвердили более 60 спикеров.
«Бизнес. Техноград» на ВДНХ. 1500 участников. 5 отраслевых треков. Обсудим, как все реально устроено в системах лидеров рынка. В программе:
💰 Тренды AI и данных «из первых уст». На какие технологии и подходы делают ставку лидеры рынка?
💰 Как превратить хаос данных в надежный бизнес-навигатор и сделать данные стратегическим активом компании.
💰 Практика внедрения AI и data-driven подходов в финтехе, ритейле, логистике, промышленности и агросекторе.
💰 Как находить новые точки роста, используя опыт цифровых лидеров и сильные data-команды.
💰 AI-hub: выставка и центр экспертизы готовых AI-решений и автономных агентов для бизнеса.
Выступают:
– Дмитрий Криволапов, Lamoda. Директор департамента по данным и аналитике.
– Алексей Бондаренко, Газпромбанк. Вице-президент — начальник департамента управления данными.
– Дмитрий Рузанов, Альфа-Банк. Директор департамента разработки моделей.
– Павел Денисенко, X5 Tech. Директор департамента развития платформы больших данных.
– Артём Летин, ВТБ. Начальник управления моделирования КИБ и СМБ, вице-президент.
– Валерий Поляков, Т-Банк. Лидер по данным группы Т-Технологии (Chief Data Officer).
– Александр Лукьянов, ДОМ РФ Технологии. Генеральный директор.
– Валентина Рудик, Ozon Fintech. Руководитель розничного кредитования.
– Андрей Скачёк, М.Видео, Директор по маркетингу
И другие.
9 июля, «Бизнес. Техноград», ВДНХ, Москва. Присоединяйтесь! Форум соберет экспертов по данным, ML и AI из банков, ритейла, телекома, транспорта, агропрома и ИТ-индустрии.
👉 Программа и регистрация
P.S. Для иногородних участников AZIMUT Отель Аэростар Москва предоставит скидку 22% на проживание по промокоду DataDay. | 1 753 |
| 10 |  Fearless Concurrency on the GPU" introduces cuTile Rust
📓 book
@datascienceiot | 1 686 |
| 11 |  Проект Ozon Tech Route 256 Pro обновился, и теперь в нём есть направление Data Science.
Это интенсивный онлайн-курс для специалистов с опытом. Он длится 2 месяца и охватывает классический Machine Learning, компьютерное зрение и применение генеративных моделей в реальных продуктах.
Хочешь решать сложные задачи с экспертами Ozon Tech? Залетай за подробностями и оставляй заявку: https://route256.ozon.ru/ds. Это бесплатно! | 1 830 |
| 12 |  Making SEC filings machine-readable without losing context is the real infrastructure play for financial AI.
📓 book
@datascienceiot | 1 772 |
| 13 |  Как ускорить ML-разработку, когда главный дефицит — не идеи, а доступ к GPU?
На infra.conf’26 Яндекс рассказал про Dev Cluster — сервис динамического распределения GPU-ресурсов для ML-команд.
Идея простая: вместо настройки окружений, ожидания свободных мощностей и ручного управления инфраструктурой разработчики за несколько кликов получают готовую GPU-конфигурацию для обучения моделей и проверки гипотез.
Ресурсы выделяются за секунды, снижаются простои GPU и эффективнее используются вычислительные мощности. В результате команды быстрее запускают эксперименты, реже упираются в инфраструктурные ограничения и сокращают путь от идеи до результата.
Dev Cluster — часть единой ML-платформы Яндекса, которая закрывает полный цикл машинного обучения: от работы с данными и обучения до применения моделей. | 1 872 |
| 14 |  Predicting LLM Safety Before Release
by Simulating Deployment
📓 book
@datascienceiot | 1 792 |
| 15 | Как сегодня создают эффективные ML-системы
Обсудим 18 июля в Москве на Turbo ML Conf — флагманской конференции Т-Банка про ML.
Будет три потока докладов:
— глубокие исследования и новые подходы к моделям;
— прикладное ML с фокусом на бизнес-метриках;
— инженерные системы, делающие все это возможным.
Участников ждут кейсы и лучшие практики от лидеров индустрии, демозоны с решениями от больших компаний и разговор с инженерами, которые их создают.
Регистрируйся заранее и зови коллег | 1 942 |
| 16 |  Everything You Always Wanted To
Know About Mathematics*
📓 book
@datascienceiot | 3 491 |
| 17 | ⚡️ Machine Learning Roadmap 2026: большая карта входа в ML без сказок про “нейросети за месяц
Большой русскоязычный roadmap по машинному обучению: от первого import numpy до LLM, RAG, fine-tuning, AI-агентов и MLOps и даже вабкодинга.
Внутри нормальная структура: что учить, в каком порядке, зачем это нужно и что должно получиться на практике после каждого этапа.
Roadmap разбит на 7 треков:
1. Фундамент: Python, математика, статистика, инструменты
2. Классический ML: scikit-learn, табличные данные, метрики, валидация
3. Deep Learning: PyTorch, CNN, RNN, training loop
4. LLM и трансформеры: attention, KV-cache, RAG, LoRA, агенты
5. Generative AI: изображения, видео, аудио, мультимодальность
6. MLOps и прод: Docker, Kubernetes, CI/CD, monitoring, serving
7. Специализация: CV, NLP, RecSys, RL, Safety
Roadmap не продаёт иллюзию “обучил модель - стал ML-инженером”.
В реальной работе много времени уходит на данные, метрики, деплой, мониторинг, воспроизводимость и разбор ошибок. Модель - только часть системы.
Хорошая мысль из roadmap: LLM не делает джуна сеньором. Она ускоряет того, кто уже понимает базу. Без базы человек просто становится оператором Copilot, который не может объяснить, почему всё сломалось.
По времени тоже без сказок:
1. 0-3 месяца: математика, классический ML
2. 3-6 месяцев: Deep Learning и PyTorch
3. 6-12 месяцев: LLM, RAG, fine-tuning, AI-агенты
4. 12+ месяцев: MLOps, прод, масштабирование, специализация
Тут же собрано 7 болших бесплатных курсов по машинному обучению, математике и вайбкодингу!
Если давно хотели зайти в ML системно, а не прыгать между роликами про ChatGPT, Stable Diffusion и “топ-10 библиотек”, это хороший ориентир.
https://github.com/justxor/MachineLearningRoadmap | 3 803 |
| 18 |  System Card: Claude Fable 5 &
Claude Mythos 5
📗 Read
@datascienceiot | 3 321 |
| 19 |  AI-Driven Multi-Region Provisioning for Cloud Services Using Spot Fleets
📗 Read
@datascienceiot | 4 861 |
| 20 | От мечты о карьере сварщика до стажировки в KAUST
История выпускника Школы анализа данных Степана Платинского — яркий пример того, куда может вывести фундаментальное образование в ML.
До 9 класса он хотел быть сварщиком. Но потом поступил в Физтех-лицей, оттуда в МФТИ, а затем в Школу анализа данных.
Сегодня он улучшает ML-модели для международного поиска Яндекса, а в прошлом году стажировался в университете KAUST в Саудовской Аравии как приглашенный исследователь.
Его цель — построить статистическую модель, которая сможет предсказывать экстремальные события вроде наводнений или обвала рынка. Этому как раз посвящена его научная работа.
Степан считает, что главное для карьеры в ML — любознательность и искреннее желание разобраться в теме.
О том, как попасть на международную стажировку и заниматься наукой параллельно с карьерой в бигтехе, читайте в интервью со Степаном. | 4 466 |
