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 42 516 مشتركاً، محتلاً المرتبة 3 058 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 14 788 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 42 516 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 29 أغسطس, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 290، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 21، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 6.88%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.70% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 924 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 149 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 30 أغسطس, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
42 516
المشتركون
+2124 ساعات
+77 أيام
+29030 أيام
أرشيف المشاركات
42 513
Google gave AI consciousness and it aligned with human beliefs across every domain they tested. They took consciousness away and the model rejected them.
📓 Read
@datascienceiot
42 513
Как выглядят задачи машинного обучения в бигтехе?
Открыта регистрация на E-CUP 2026 Students — ежегодное соревнование от Ozon Tech. В этом сезоне — для студентов, которые интересуются ML, Data Science, Big Data и аналитикой данных.
Вас ждут три трека: поиск дубликатов товаров, ИИ-модерация карточек маркетплейса и прогнозирование поведения пользователей. Все задачи основаны на реальных обезличенных данных Ozon.
Участвовать можно по одиночке или в команде до пяти человек. Соревнование проходит онлайн с финалом на масштабной конференции E-CODE.
Что ждёт участников:
- призовой фонд 7 200 000 ₽;
- обратная связь от инженеров Ozon Tech;
- нетворк с экспертами индустрии;
- лимитированный мерч;
- билеты на конференцию E-CODE, где наградят победителей.
Подробнее — на сайте E-CUP 2026 Students.
➡️ Регистрация уже открыта!
Присоединяйтесь, чтобы выйти за рамки учебных проектов, попробовать свои силы в задачах настоящего бигтеха и сравнить своё решение с лучшими участниками.
42 513
Сложный индустриальный ML, работа с генеративными подсказками, уровни дообучения и агентский Cotype — на E-CODE 2026 трек ML&DS снова впечатляет.
Программа ещё пополняется. Но уже сейчас понятно, что успевшая заслужить высокоранговую славу конференция Ozon Tech снова станет одним из ключевых событий в индустрии.
Осталось только пройти модерацию, чтобы убедиться лично: https://ecode.ozon.tech/. Ну, и дать огня на вечеринках, конечно!
42 513
Andrej Karpathy just dropped 12-page PDF on "Graph Engineering" for multi-agentic systems
the shift: Karpathy's loop runs 700 experiments and forgets all of them. A graph remembers forever
here's the full system:
step 1 → build one loop: generate, critique, revise. 630 lines, 700 experiments in 48 hours
step 2 → go parallel: agents in separate worktrees, same repo, different branches, no conflicts
step 3 → add a knowledge graph: extract entities, resolve aliases, assemble typed edges, query through subgraphs
step 4 → ground your evaluator: it checks claims against graph edges, not vibes
step 5 → plug the graph as shared memory. workers write to it. evaluators fact-check against it. Loops persist overnight
step 6 → the agent forgets. the graph does not. stop rebuilding context from scratch every session
Karpathy ran 1 agent in 1 direction. Anthropic's graph runs 1,000 with shared memory - same model, it's the architecture
https://drive.google.com/file/d/1-GOg0kxcp8tx1BMUECMj2yJq6JYGmfhb/view
42 513
Updated 2204-page PDF Mathematics ebook:
"Algebra, Topology, Differential Calculus, and Optimization Theory For Computer Science and Machine Learning"
Find it here: https://cis.upenn.edu/~jean/gbooks/geomath.html
42 513
Repost from Машинное обучение RU
Open source не создаёт кризис кибербезопасности. Он помогает её решать.
Cisco Foundation AI открывает модели, датасеты и инструменты для анализа уязвимостей, threat intelligence и автоматизации работы специалистов по безопасности. Среди релизов — Foundation-Sec и компактные агентные модели Antares для поиска уязвимого кода.
Открытый код позволяет исследователям проверять модели, находить слабые места и совместно улучшать защиту. Закрытость сама по себе безопасность не гарантирует.
huggingface.co/fdtn-ai
42 513
Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms — фундаментальная книга по математическим основам машинного обучения.
Внутри:
empirical risk minimization и переобучение
PAC learning и uniform convergence
VC dimension и No-Free-Lunch theorem
bias–complexity tradeoff
линейные модели, boosting и AdaBoost
выбор модели и валидация
выпуклая оптимизация, регуляризация и устойчивость
Книга вышла в Cambridge University Press и подойдёт тем, кто хочет разобраться в ML глубже уровня библиотек и готовых API.
Авторы разрешают скачать копию для личного использования, но просят не распространять прямую ссылку на PDF. На официальной странице кнопка Download находится в боковом меню:
http://cs.huji.ac.il/~shais/UnderstandingMachineLearning
42 513
🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку
В IT прокачивается тот, кто каждый день видит сильные идеи, новые инструменты, реальные задачи, вакансии и разборы.
Окружение решает больше, чем кажется.
Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре.
AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
DevOps: t.me/DevOPSitsec
Docker: t.me/DevopsDocker
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_1001_notes
Java: t.me/java_library
JavaScript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
Frontend: t.me/front
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Базы данных: t.me/sqlhub
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Big Data: t.me/bigdatai
Математика: t.me/data_math
Физика: t.me/fizmat
Kubernetes: t.me/kubernetc
GameDev: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Собеседования и карьера:
DS собеседования: t.me/machinelearning_interview
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Полезное сверху:
ИТ-мемы: t.me/memes_prog
Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers
ИИ и технологии: t.me/vistehno
954 ГБ open-source курсов: @courses
ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max python: https://max.ru/pythonl
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg
Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд.
Пока кто-то листает шум, ты будешь видеть инструменты, задачи и идеи, которые помогают расти в профессии.
42 513
SQL и Python есть: что часто отсекает на собеседовании
Классика вакансий на аналитика: SQL и Python на уровне «уверенно», статистика — «понимание методов A/B-тестирования и работы с большими выборками». Первые две галочки ставятся спокойно. Третья часто оказывается самым сложным местом на собеседовании.
Статистика и ML (машинное обучение) плохо ложатся на короткие курсы — они дают фрагменты, а не систему. Академическая программа работает иначе: серьезная математическая база плюс прикладные задачи по ML.
Именно так устроена совместная онлайн-магистратура karpovꓸcourses и НИУ ВШЭ «Аналитика больших данных». От ВШЭ — экспертиза и опыт одного из крупнейших вузов России, от karpovꓸcourses — практический опыт в сфере анализа данных.
21 июля в 18:00 мск проведут бесплатный День открытых дверей. На эфире разберут: из чего состоит программа, как устроена практика через тренажеры от karpovꓸcourses и как совмещать обучение с работой.
Ведут эфир Анатолий Карпов — основатель karpovꓸcourses, самый популярный эксперт в сфере аналитики данных (по данным NEWHR) — и Евгений Соколов, руководитель департамента больших данных и информационного поиска ФКН НИУ ВШЭ.
Присоединяйтесь по ссылке — после эфира всем участникам придет запись: https://clc.to/erid_2W5zFGRNGWm
Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFGRNGWm
42 513
Game Theory: http://arxiv.org/abs/1512.06808
—————
#GameTheory #Gamification #Mathematics #Statistics #Probability
@datascienceiot
42 513
+1
he Little Book of Generative AI Foundations: An
Intuitive Mathematical Primer
📓 Read
@datascienceiot
42 513
Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms (Free PDF)
Download PDF: https://clcoding.com/2026/07/understanding-machine-learning-from.html
42 513
Хотите развиваться в Data Science? Строить ML-продукты для миллионов пользователей? Авито и ведущие вузы страны открывают набор на две совместные магистратуры.
Для тех, кто хочет в Data Science — «Прикладное машинное обучение и анализ данных» (МФТИ). Современные ML-подходы, работа с реальными данными Авито, эксперты компании и преподаватели МФТИ. Заявки до 12 июля.
Для тех, кто хочет работать над ML-продуктами — «Машинное обучение в цифровом продукте» (НИУ ВШЭ). Полный цикл разработки ML-решений, практические кейсы Авито, преподаватели из индустрии. Заявки до 8 августа.
Что объединяет все три программы: эксперты Авито и вузов, реальные бизнес-задачи, сильное профессиональное сообщество и шанс попасть в Авито уже во время обучения.
Старт — в сентябре. Выбирайте программу и делайте шаг к карьере в IT вместе с Авито.
42 513
Если компания хочет запускать ИИ-сервисы, обучать модели или работать с большими объемами данных, ей нужны мощные облачные серверы с видеокартами.
У MWS Cloud с этим все хорошо: сервис вошел в топ-3 рейтинга GPU Cloud 2026 по версии CNews Market.
Что есть у MWS:
— 13 видов графических ускорителей
— более 30 видов производительных процессоров
— 60+ готовых конфигураций серверов
— быстрый запуск без долгого ожидания
— возможность арендовать мощности в ЦОД MWS или развернуть решение у себя
— SLA 99,95%
Облако подойдет для задач искусственного интеллекта, машинного обучения, работы с большими языковыми моделями, речевой аналитики и других проектов, где обычных мощностей уже не хватает.
Для разработчиков также доступны готовые инструменты MWS: платформа для работы с открытыми LLM, речевая аналитика в облаке и ML-платформа.
Параллельно MWS развивает собственную облачную платформу, где уже доступно preview виртуальной инфраструктуры с GPU.
@datascienceiot
